Collecte de données
La capacité à exploiter un maximum de données pertinentes est un enjeu pour améliorer la connaissance et le pilotage de votre activité.
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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 (points bloquants) ainsi que les quick wins (gains rapides), il est possible d’optimiser le temps d’attente en caisse en créant un outil de simulation des scénarios / 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 scénarios d’organisation de la ligne de caisses en mixant caisses automatiques, caisses traditionnelles et éventuellement caisses d’appoint (ou mobiles), en tenant compte des opportunités et contraintes pour chaque magasin et des périodes d’affluence.
- Définir un scénario 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 scénarios
La solution Datasulting
Création de scénarios sur lesquels se baser pour prendre les bonnes décisions d’investissements, des 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 scénarios de mix encaissement
- Création d’un outil de simulation XLS
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