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Optimiser le mix encaissement dans les magasins d'une chaîne de commerce

Dans les grandes chaînes de magasin, un enjeu majeur est de minimiser le temps d'attente en caisse. Mais comment savoir quel ratio avoir entre les différents moyens d'encaissement ?

En se basant sur l’historique des données de flux clients disponibles mais aussi sur l’observation des pratiques en magasin, pour identifier les pain points ainsi que les quick wins, il est possible d’optimiser le temps d’attente en créant un outil de simulation des scenarii / ROI.

Le contexte

Après avoir lancé une expérimentation de caisses automatiques sur 1 magasin, la chaîne de commerces souhaite déployer la solution sur l’ensemble de ses magasins, selon le besoin spécifique de chacun d’entres eux (40 magasins).

L’objectif étant de déterminer le dimensionnement optimal de son mix encaissement.

Plusieurs sujets :

  • Valoriser le ROI du mix encaissement par magasin, type de magasin et de flux clients
  • Simuler des scenarii d’organisation de la ligne de caisses en mixant caisses automatiques, traditionnelles et éventuellement d’appoint (ou mobiles) tenant compte des opportunités et contraintes pour chaque magasin, des périodes d’affluence
  • Définir un scenario optimal par typologie de magasin tenant compte de plusieurs indicateurs comme la Rentabilité du dispositif (ROI) ou encore le niveau de Service client attendu (niveau de satisfaction / attente en caisse)

Les objectifs de la mission

  • Aide à la décision sur les investissements futurs
  • Modélisation du mix encaissement & besoin en ETP
  • Simulation de scénariis

La solution Datasulting

Création de scénarii sur lesquels se baser pour prendre les bonnes décisions d’investissements, de pistes d’améliorations et de ROI escompté.

Depuis l’analyse de l’historique des transactions jusqu’à la simulation:

  • Collecte des données
  • Analyse et modélisation
  • Segmentation des magasins
  • Validation de scénarii de mix encaissement
  • Création d’un outil de simulation XLS

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