Scanners: Utilisation de bases de données à des fins stratégiques. Xavier Drèze. University of Southern California.

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1 Scanners: Utilisation de bases de données à des fins stratégiques Xavier Drèze University of Southern California October 4, 2001 Xavier Drèze Docteur en Philosophie, Professeur Assistant à l'university of Southern California (Los Angeles), où il enseigne le marketing. Auparavant, il a été directeur MIS pour le centre de recherche en micro-marketing de l'université de Chicago. Il est l'auteur de plusieurs publications traitant de problèmes stratégiques dans le domaine de la grande distribution.

2 Le déploiement des systèmes informatiques met un important volume de données à la disposition des dirigeants d'entreprises. Nous proposons dans cet article une méthodologie pour augmenter la quantité d'information contenue dans ces données. Nous montrons comment, grâce à des expérimentation sur le terrain, ces données peuvent être utilisées de manière stratégique pour une meilleure prise de décision tant à long qu'à court terme. Nous illustrons ensuite notre méthodologie en relatant les résultats de deux tests effectués dans une chaine américaine de supermarchés. Remerciement L'auteur désire remercier Dominick's Finer Food et IRI pour l'aide qu'ils ont apportée durant les tests décrits dans cet article; Stephen J. Hoch et Mary E. Purk pour leur collaboration et support; Jean-François Fagnart (IRES-UCL) et Christophe Ferrari (IRI-SECODIP) pour leurs commentaires.

3 Introduction Les années 90 sont les années de l'information. L'omniprésence des systèmes informatiques permet de mesurer et enregistrer tout ce qui se passe à tout moment et en tout lieu. Que ce soit la température au sommet de la tour Eiffel, le nombre de touristes qui se présentent aux portes d'eurodisney ou encore le prix du kilo d'oranges en Floride. Dans cet article, nous proposons une méthodologie qui permet d'exploiter cet afflux d'informations et facilite la prise de décision des gestionnaires d'entreprise, que ce soit pour la gestion quotidienne ou pour la prise de décision à long terme. Nous commençons par décrire différents niveaux de classifications de données. Nous proposons ensuite d'appliquer une méthodologie d'expérimentation sur le terrain pour augmenter la quantité et qualité d'information contenue dans les données brutes. Enfin, nous utilisons notre expérience dans le domaine de la grande distribution pour illustrer les concepts présentés. A cette fin, nous décrivons deux études empiriques menées dans l'une des plus grandes chaines de supermarchés de Chicago. La première étude porte sur l'assortiment et l'agencement des rayons, la seconde porte sur l'optimisation des prix de détail. Le secteur de la grande distribution représente un parfait exemple car la généralisation de l'usage des scanners aux caisses d'enregistrement a transformé les supermarchés en l'un des plus grands producteurs de données brutes (une chaîne de taille moyenne produit plus d'un Giga-Octet de données par mois). 1

4 Typologie des données Nous divisons l'univers des données en trois niveaux (Tableau 1). Chaque niveau est construit à partir des niveaux inférieurs, et apporte aux managers un niveau de connaissance plus élevé. A la base (Niveau 0), nous avons les données brutes. Ces données brutes sont un simple enregistrement d'évênements passés. Un détaillant, par exemple, enregistrera pour chaque produit le nombre d'unités vendues chaque semaine, les prix de vente et d'achat. Ces données sont de type comptable et contiennent peu d'information en elles-mêmes. En effet, savoir que 20 caisses de Coca-Cola ont été vendues par ce détaillant la semaine du 14 Juillet nous apprend peu de chose. Nous ne savons pas si ces 20 caisses représentent un niveau de vente élevée ou médiocre. Nous ne savons pas non plus comment le détaillant se compare vis à vis de ses concurrents. Pour établir ce genre d'information, nous devons passer au niveau 1. Niveau Donnés Usage Outils Attitude 0 Données Brutes Descriptif Base de Données Passive 1 Données Analysés Contrôle Analyse Statistique Réactive 2 Données Expérimentales Stratégique Expérimentation Active Tableau 1: Typologie des données Le passage du niveau 0 au niveau 1 se fait en structurant les données de façon à décrire une situation passée. On peut ensuite utiliser des outils statistiques tels que la régression ou l'analyse de variance pour répondre à des questions simples quant à la performance des actions passées. Par exemple, une série chronologique nous permet d'examiner l'évolution des ventes des 5 dernières années et de situer les 20 caisses vendues la semaine du 14 Juillet par rapport aux 2

5 ventes attendues. De la même manière, l'évolution de notre part de marché nous permet de juger notre performance par rapport à la concurrence. L'analyse d'événements passés est certainement utile pour évaluer la réaction du marché à une politique de vente donnée, mais elle est très limitée puisqu'elle ne permet pas de répondre à deux questions fondamentales: Pourquoi le marché réagit-il ainsi? Comment réagirait-il si nous suivions une politique différente? Seule une manipulation expérimentale et scientifique des variables du "Marketing Mix" nous permettra de recueillir les informations nécessaires pour répondre à ces questions. Cette expérimentation est la clef d'accès au niveau 2. Ces expériences peuvent être menées soit en laboratoire soit directement sur le terrain. Les expériences en laboratoires permettent de contrôler toutes les variables de l'environnement et de mesurer le comportement des sujets de manière précise. Il est malheureusement impossible de mener ces expériences dans des conditions identiques à la réalité, et les résultats obtenus ont généralement peu de validité externe. Les résultats sont donc d'un intérêt limité lorsqu'il s'agit de les transposer en action manageriale concrète. Aussi préconisons-nous la conduite d'expérimentations sur le terrain, à l'insu des consommateurs. Cela nous permet de mesurer la réaction des consommateurs face à des choix qu'ils font de manière courante et dans un état d'esprit non altéré par les expérimentations que nous conduisons. Méthodologie Un des problèmes inhérant aux expérimentations sur le terrain est qu'il est impossible de contrôler de manière efficace l'environnement des consommateurs. Par exemple, si nous voulons 3

6 étudier leur réaction à un nouveau type de promotion, nous pouvons manipuler l'activité publicitaire et le niveau des prix de la chaîne de distribution que nous utilisons pour nos tests, mais nous sommes totalement incapables de contrôler le comportement des chaines concurrentes. Si un des concurrents décide de changer sa stratégie de prix au moment où nous réalisons nos tests, nos résultats perdront de leur validité. Aussi, un grand soin doit être pris lors de la planification des tests pour s'assurer que les résultats obtenus soient robustes. A cette fin, nous utilisons une méthode de double contrôle chaque fois que nous effectuons nos tests. L'opérationalisation du double contrôle se fait de la manière suivante. Supposons qu'une chaine de supermarchés veuille savoir si elle pourrait augmenter ses revenus en baissant ses prix de 10%. Pour répondre à cette question, nous répartissons, de manière aléatoire, les magasins de la chaine de supermarchés en deux groupes. Le premier groupe (Contrôle) demeurera inchangé durant le test. Dans les magasins du second groupe (Test), nous diminuerons les prix de 10% durant la phase expérimentale. Une fois cette répartition faite, nous commençons par collecter de 6 mois à un an de chiffres de vente et de profit pour chaque magasin (sans changer la politique de prix). Ces données constituent la partie historique de l'analyse. Un fois que nous avons récolté suffisamment de données historiques, nous changeons les prix dans les magasins faisant partie du groupe "Test," tout en gardant les prix des magasins du groupe "Contrôle" inchangés. Nous collectons ensuite une nouvelle série de 16 à 24 semaines de données. Ces dernières données constituent la partie expérimentale de l'analyse. En comparant, pour chaque groupe de magasins, 4

7 la différence de revenus entre la période historique et la période expérimentale nous pouvons dégager l'effet net du test de la manière suivante: Historique Expérimentale Test X ht X et Contrôle X hc X ec Tableau 2: Résultats Expérimentaux Augmentation des ventes due au test (en %): Δ% X et X ht X ht X ec X hc X hc x 100% où X ij est la moyenne des ventes pour les magasins de type j (t Test, c Contrôle) pendant la période i (h Historique, e Expérimentale) De cette manière, il est possible de compenser les différences de tailles des magasins (en divisant chaque terme par les ventes durant la période historique) et les changements de l'environnement (en comparant le changement pour les magasins "Test" au magasins "Contrôle"). D'où le nom de double contrôle. L'importance de ce double contrôle peut être mise en valeur par un exemple chiffré. Supposons toujours que nous désirions évaluer le gain potentiel d'une baisse de prix de 10%. A cette fin, nous divisons nos magasins en deux groupes (Test et Contrôle). Après avoir collecté 26 semaines de données historiques, nous baissons les prix de 10% dans les magasins "Test," et collecté 26 semaines de données expérimentale. Le revenu moyen hebdomadaire des magasins de chaque groupe pour chaque période est repris dans le Tableau 3 (en millions de FF). 5

8 Historique Expérimentale Test Contrôle Tableau 3: Revenu hebdomadaire Ce tableau illustre deux problèmes que l'on évite grâce au double contrôle. D'une part, comme on peut le voir en comparant le revenu moyen des magasins durant la période historique, les magasins du groupe "Test" ont des ventes plus elevées que les magasins du groupe "Contrôle." De ce fait, si l'on se contentait de comparer les données expérimentales (87 et 75, soit une augmentation de vente de 16%), sans se soucier des données historiques, l'impact de la baisse des prix serait surestimé (voir Tableau 4). D'autre part, le Tableau 3 indique que les ventes de ces magasins ont baissé entre la période historique et la période expérimentale (les revenus des magasins "Contrôle" baissent de 78 à 75). Donc, si l'on se limitait à comparer les résultats des magasins "Test" (80 et 87) on sous-estimerait l'effet de la baisse des prix. Augmentation des Revenus Problèmes Sans magasins de Contrôle (87-80)/80 = 8.75% Sous-estimation Sans période historique (87-75)/75 = 16% Surestimation Double Contrôle (87-80)/80 - (75-78)/78 = 12.6% Tableau 4: Problèmes d'estimation Ce type de problèmes est courant lors d'expérimentation sur le terrain car nous travaillons avec des échantillons limités (20 à 40 magasins) et les produits que nous observons connaissent souvent une forte saisonnalité. 6

9 Le projet de recherche en Micro-Marketing Les bénéfices que l'on peut retirer du passage de données de niveau 1 à des données de niveau 2 sont parfaitement illustrés par les résultats du projet de recherche en micro-marketing mené à bien à l'université de Chicago entre 1991 et Ce projet démarra suite au souhait de Dominick's Finer Food (DFF, la deuxième chaîne de supermarchés à Chicago) de tirer parti du flot de données généré par l'utilisation de scanners aux caisses d'enregistrement. Jusqu'en 1991, DFF n'utilisait ces données qu'à des fins comptables et de planning, mais la direction sentait qu'il devait être possible d'exploiter ces données de manière stratégique pour répondre à des questions fondamentales dans le domaine du merchandising et de la promotion. Ne possédant pas l'expertise requise en matière de traitement des données et d'analyse statistique, DFF s'est tourné vers l'université de Chicago pour conduire un programme de recherche dont l'objectif était: "Appliquer les techniques de traitement de l'information au domaine du marketing pour améliorer la prise de décision des détaillants et tirer un meilleur parti des budgets promotionnels existants." Ce projet fut financé par 20 des principaux annonceurs de produits de grande consommation (par exemple Coca-Cola, Kraft, Procter & Gamble,...) et se pencha sur deux axes de recherche: la gestion des rayons et la détermination des prix de vente. Phase I: la gestion des rayons En matière de gestion des rayons, la direction de DFF se posait deux questions. D'une part, elle voulait savoir si la politique actuelle avec un plan-o-gramme (plan d'agencement des 7

10 rayons) unique pour tous leurs magasins était adéquate, ou si une individualisation des plan-o-grammes à chaque magasin augmenterait les ventes. D'autre part, elle voulait savoir s'il était possible d'augmenter les ventes en jouant sur les complémentarités naturelles existant entre certaines catégories de produits ou en facilitant le processus de décision des consommateurs. Nous ne nous pencherons ici que sur le problème de l'individualisation des plan-ogrammes. Un compte rendu détaillé de toutes les analyses de merchandising faites dans le cadre du projet Dominick's se trouve dans Drèze, Hoch et Purk (1994). La première série de tests que nous avons conduite visait a répondre à la question de l'individualisation des plan-o-grammes. Un certain nombre d'études portant sur l'optimisation de l'aassortiment des rayons a été effectué dans les années 80. Corstjens and Doyle (1981) notamment ont étudié l'optimisation de l'assortiment pour un détaillant de crèmes glacées et chocolats. Bultez et Naert (1988 et 1989) ont fait une analyse similaire pour l'assortiment du rayon d'aliments pour chien d'une chaîne de supermarchés belges. Ces études, néanmoins, sont limitées parce qu'elles ne considèrent qu'un nombre réduits de produits, et qu'elles n'offrent que peu de validation empirique. Notre recherche, par contre, porte sur l'ensemble des produits de chaque catégorie, et se base sur un large ensemble d'études empiriques. Pour étudier l'attrait d'une individualisation des plan-o-grammes, nous avons commencé par étudier le profil des ventes pour les magasins de la chaîne Dominick's. Notre étude démontra qu'il existe de fortes différences entre le comportement de la clientèle des magasins du centre de Chicago et celui des clients de la banlieue mais que le comportement des clients à l'intérieur de chacune de ces régions est très homogène. De ce fait, nous avons crée deux séries de plan-o-grammes (une pour les magasins de banlieue et une pour ceux du centre de Chicago) 8

11 en plus de la série de plan-o-grammes qui était utilisée à l'époque du test. Les modifications apportées à chaque série de plan-o-grammes étaient multiples: élimination des produits qui ne se vendent pas, augmentation ou réduction du nombre de facings pour chaque produits, changements d'emplacement, ainsi qu'adaptation de la hauteur de chaque rayon. La Figure 1 représente les Analgésiques: Banlieue changements apportés aux plan-o-grammes des analgésiques. L'analyse de cette catégorie montra que les familles de banlieue achètent moins d'aspirines et d'avantage d'ibuprofens Enfants Acetaminophen Ibuprofen Aspirine que les familles du centre-ville. Dans les nouveaux plan-o-grammes, les magasins de banlieue ne possèdent donc qu'un seul rayon d'aspirine alors que les magasins de centreville possèdent près d'un rayon et demi (une différence d'environ 40%). D'autre part, dans Analgésiques: Centre-Ville Enfants Aspirine Ibuprofen Aspirine Acetaminophen Figure 1 les magasins de centre-ville, les Aspirines sont placées sur la troisième étagère au lieu de la première. Les autres catégories furent l'objet de de changements similaires. Soixante magasins furent sélectionnés pour faire partie des tests. Comme décrit dans la première partie de cet article, ces magasins furent séparés en deux groupes (Test et Contrôle). Chaque groupe était constitué de 11 magasins de centre-ville, et 19 magasins de banlieue. Les plan-o-grammes des magasins du groupe "Contrôle" restèrent inchangés alors que les magasins 9

12 du groupe "Test" reçurent les nouveaux plan-o-grammes (différents pour les magasins de banlieue et les magasins de centre-ville). Les nouveaux plan-o-grammes restèrent en place pendant une période expérimentale de 16 semaines. Pour valider la performance de chaque stratégie, nous avons comparé les ventes pour chaque groupe de magasins durant la période de test, tout en utilisant une période historique de 90 semaines. En moyenne, les magasins du groupe "Test" ont vu leurs ventes augmenter de 3.9% par rapport aux magasins du groupe "Contrôle" (voir Tableau 5). Une augmentation de 3.9% peut sembler non significative. Il faut néanmoins réaliser d'une part que cette augmentation porte sur des produits vendus à prix plein et non sur des produits vendus en promotion, et d'autre part que cette augmentation peut être maintenue à long terme. Le seul coût subi pour réaliser cette augmentation de vente a été de dessiner des plan-o-grammes différents pour les magasins de banlieue et pour les magasins de centre-ville. 10

13 Catégorie Augmentation 1 p-value des ventes Analgesiques 8.4% Jus en bouteille Soupe en boite Thon en boite Cigarettes Detergent pour vaiselle Plats cuisiné Jus Congelé Moyenne 3.9 Tableau 5: Résultats des tests d'achalamdage Phase II: EDLP ou Hi-Lo Parmis les questions que se posent habituellement les dirigeants d'entreprises sont, on retrouve: Que se passerait-il si nous réduisions nos prix? Verrions-nous un afflux soudain de clients? Nos ventes augmenteraient-elles suffisamment pour compenser la baisse de revenu due à l'érosion des marges? A l'inverse, que ce passerait-il si nous augmentions nos prix? Créerions-nous un exode de nos clients vers nos concurrents? Pour répondre à ces questions, nous avons convaincu les dirigeants de DFF de nous laisser changer les prix de détail dans leurs magasins et d'étudier la réactions des 1 Probabilité que l'augmentation des ventes soit égale à 0. 11

14 2 3 consommateurs. A cette fin, nous avons divisé les 86 magasins en trois groupes: EDLP, Hi-Lo et Contrôle. Les magasins du premier groupe (EDLP) virent leurs prix baisser de 10% pour 26 différentes catégories de produits (représentant un tiers des ventes). Les magasins du second groupe (Hi-Lo) virent leur prix augmenter de 10% pour les mêmes catégories de produits. Les prix du dernier groupe (Contrôle) demeurèrent inchangés. De manière à nous assurer que les consommateurs aient l'occasion d'effectuer plusieurs achats de chaque produit au nouveau prix, nous avons maintenu l'écart en prix pendant une période expérimentale de 16 semaines (le cycle d'achat pour les produits des catégories que nous avons manipulées varie de moins d'une semaine à un peu plus d'un mois). Durant cette période, nous n'avons pas changé le régime de promotions utilisé par DFF. Les promotions se sont déroulées comme s'il n'y avait pas de test. Les prix promotionnels étaient les mêmes pour tous les magasins de la chaine, seul l'écart entre prix normal et prix promotionnel était different d'un groupe à l'autre. Nous avons mesuré l'effet du changement de prix à deux niveaux: en terme de vente unitaires, et en terme de profit brute. Comme décrit précédemment, nous mesurons ces effets en comparant les ventes de chaque groupe de magasins pour la période expérimentale (16 semaines) et pour une période historique de 26 semaines précédant le test. En utilisant le groupe de contrôle comme étalon, nous sommes en mesure de calculer l'effet net du changement de prix. 2 EDLP: Every Day low Price, une politique de prix bas avec peu de promotion. 3 Hi-Lo: Une politique de prix élevé avec forte promotion. 12

15 Les résultats obtenus furent aussi significatifs qu'inattendus. Nous pensions que l augmentation des prix dans les Augmentation des ventes du au test (Contrôle = 100) 110 Ventes Unitaires Profits magasins Hi-Lo aurait un effet très négatif sur les ventes. En effet, le leitmotif des gérants de magasins est: "Si nous augmentons les prix, nos concurrents vont nous décimer. Nos tests nous révélérent une réalité différente. Nous avons observé EDLP Contrôle Hi-Lo Figure 2 que le volume des ventes est en fait fort peu sensible au niveau net des prix. Une augmentation de prix de 10% ne produit qu'une baisse des ventes de 3% (voir Figure 2). De même, les magasins dont les prix ont été réduits de 10% n'ont vu leur ventes augmenter que de 3%. Ces faibles mouvements en termes de ventes se sont traduits par de forts changements de profit. Les magasins Hi-Lo ont vu le profit des catégories que nous avons manipulées augmenter de 15% suite à l'augmentation de prix. Alors que les magasins EDLP ont vu le profit de ces catégories baisser de 18% (pour plus de détails, voir Hoch, Drèze et Purk (1994)). Profits Controle EDLP Hi-Lo Moyenne L'intérêt de la méthode de double 02/18/93 04/29/93 07/08/93 09/16/93 contrôle est mise en évidence si l'on Figure 3 examine une série chronologique des 13

16 profits réalisés par chaque groupe de magasins (voir Figure 3). Dans ce graphe, nous avons indexé les profits pour chaque groupe de telle sorte que la moyenne des profits pour la période historique (partie gauche du graphe) soit égale à 1. L'effet du changement de prix (mi-juillet 93) est très clair. Dès la première semaine du test, les magasins du groupe Hi-Lo voient leur profit s'accroître alors que les magasins du groupe EDLP voient leur profit diminuer. Il est important de constater que les magasins du groupe Contrôle ont, pendant la période du test, un profit environ 15% plus élevée au regard de la période historique. De ce fait, sans l'utilisation d'un groupe de contrôle, nous aurions surestimé l'attrait de le stratégie Hi-Lo, et sous-estimé le côté négatif de la stratégie EDLP. Conclusions Ces exemples montrent de manière irréfutable l'avantage de procéder à des expérimentations pour répondre aux questions d'ordre stratégique. Nous avons depuis lors appliqué ces mêmes méthodes, avec succès, dans d'autres cas de figure (American Greetings 1994 & 1995). Bien sûr, nous ne préconisons pas d'effectuer constamment des expérimentations aussi importantes que celles décrites dans cet article. Cela serait trop coûteux et risqué. Nous conseillons en revanche de constamment utiliser une petite partie des ressources de ventes à des fins de recherche. Utilisez un ou deux de vos magasins comme laboratoire. Si vous utilisez des listes de maillings pour vos campagnes publicitaires, réservez 5 ou 10% des adresses pour tester différents messages ou formats. Si vous envisagez de changer la gamme de services que vous 14

17 offrez, utilisez une partie de votre clientèle comme cobayes et comparez leur changement d'attitude à celle de vos autres clients. Passer ainsi de données de niveau 1 (ou 0) à des données de niveau 2 vous donnera une nouvelle capacité stratégique dans un environnement où la concurrence s'intensifie de jour en jour. L'utilisation de l'infrastructure de vente comme laboratoire visant à répondre à des questions de type stratégique demande un engagement de tous les échelons d'une société, ainsi qu'une culture qui favorise la circulation d'informations entres les différentes fonctions de l'entreprise. Il y a un investissement initial à faire tant en termes de ressources informatiques qu'en termes de ressources humaines. Mais une fois l'investissement initial effectué, les frais additionnels de fonctionnement sont limités et, si bien utilisés, auront un effet bénéfique sur le profit de l'entreprise, tant à court qu'à long terme. Il est important de se souvenir que le savoir n'est pas une chose fixe. L'environnement change constamment, de nouvelles techniques promotionnelles et de nouveaux formats de vente apparaissent sans cesse. Une fois le processus d'apprentissage lancé, il est crucial de le garder en vie. 15

18 Bibliographie American Greetings Research Council (1994), "Turning Traffic into Transaction," American Greetings Corporation. American Greetings Research Council (1995), "Transforming the casual shopper into a loyal shopper," American Greetings Corporation. Bultez A., Gijsbrechts E., Naert Ph. and Vanden Abeele P., "Asymmetric Cannibalism in Retail Assortments," Journal of Retailing, Vol. 65, No. 2, Summer Bultez A. and Naert Ph., "SH.A.R.P.: Shelf Allocation for Retailer's Profit," Marketing Science, Vol. 7, No. 3, Summer Corstjens M. and Doyle P.. "A Model for Optimizing Retail Space Allocations," Management Science, Vol. 27, No. 7, July Drèze, Xavier, Stephen J. Hoch et Mary E. Purk (1994), "Shelf Management and Space Elasticity," Journal of Retailing, Winter 1994, Vol. 70, pp Hoch, Stephen J., Xavier Drèze et Mary E. Purk (1994), "EDLP, Hi-Lo, and Margin Arithmetic," Journal of Marketing, Oct. 1994, Vol. 58, pp

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