Définir un plan de merchandising efficace

Contexte

Un acteur majeur de la vente au détail de produits agroalimentaire en B2B souhaite implanter de nouveaux magasins sur le territoire afin d’élargir son maillage et d’être au plus près de ses clients.

 

Enjeu

Le département commercial de notre client s’est rapproché d’Ellisphere afin de mettre un place une stratégie marketing d’acquisition de nouveaux clients. En parallèle de cette stratégie le client souhaitait aussi étudier l’impact de la création de nouveaux magasins sur ses clients existants et sur de potentiels prospects.

Le pôle technique s'est rapproché de nos experts afin de mettre en place un outil qui réponde à ces besoins et facilement exploitable/accessible à leurs équipes.

 

Objectif atteint

Mise à disposition d’un outil d’aide à la prospection et de simulation dans la création de nouvelles implantations de magasins à l’aide de l’outil de Business Intelligence My Analytics Sales.

Obtention de cartographies de l’ensemble des magasins de notre client sur ses prospects/ses clients pour ses services marketing et commercial.

Début du projet

23/01/2024

Secteur du client

Commerce Distribution

La solution adoptée

Pilotage marketing et commercial

Les grandes étapes du projet

1. Atelier de cadrage du projet

L’objectif de l’atelier était de préciser les spécificités des métiers internes de notre client et d'identifier au mieux les besoins afin d'établir les bons périmètres et de valider les méthodologies proposées par Ellisphere, comme suit :

  • Expression du besoin client
  • Réalisation d’un POC / d’une démo
  • Modification et validation de ce POC en fonction des attendes du client
  • Réalisation et livraison de l’application
  • Recettage et validation de l’application par le client 
2. Audit d'un échantillon représentatif du fichier client et Preuve du Concept (POC)

Réalisation d’un POC (Proof Of Concept) de notre solution My-Analytics Sales en situation réelle à partir d'un échantillon communiqué par notre client sur sa base clients.

Cette étape est aussi l’occasion de réaliser un audit du fichier client pour obtenir un aperçu des différentes informations qui le composent.

Cet audit à notamment mené à un cleaning du fichier client (suppression des doublons, des entreprises ayant fait faillite...) et à un enrichissement notamment par l’ajout de données manquantes ou partiellement présentes (nom de dirigeants, adresses, effectifs…). 

L'idée était de mesurer un potentiel de rapprochement du fichier global et de tester en situation réelle par les équipes tests de la solution proposée.

3. Nettoyage et enrichissement

Suite à la réussite du POC réalisé et à la validation par notre client d'enclencher des étapes en enrichissement des données qui visaient à :

  • enrichir les données initiale (coordonnées géographique, ajout de données propriétaires Ellisphere…)
  • nettoyer les données (obsolète, en double…)
  • créer de nouveaux magasins « fictifs » en vue d’une simulation du maillage
4. Matching avec base de données d'entreprises

Etape clé dans la réconciliation des données, en identifiant les cibles du fichier selon les données Ellisphere, à savoir :

  • rapprochement des SIRET/SIREN actifs et inactifs
  • données nominatives des dirigeants
  • CA des entreprises
  • suppression de données dans la base clients de particuliers (hors cible)
  • identification des bons interlocuteurs souhaités
5. Développement de My-Analytics Sales personnalisée

Pour exploiter ce nouveau fichier et ainsi permettre une indépendance aux collaborateurs, la solution Business Intelligence My-Analytics Sales personnalisée a été mis en place.

 

Cet outil a permis à l'équipe de télévente de notre client de disposer :

  • de données mises à jour et automatisées
  • d'une interactivité avec les outils internes sécurisés de notre client.


Pour les équipes marketing la mise en place de l'outil à permis la création de campagnes adaptées selon des profils et géolocalisation de leurs clients tout en adaptant l'offre proposée.

D'autres critères spécifiques ont été intégrés pour permettre aux équipes de naviguer dans les data selon leur propre nomenclature.

6. Analyse du matching spatiale

Parmi les critères spécifiques intégrés pour ce client on retrouve notamment l’analyse des zones de chalandise. Le client souhaite qu’une commue ne soit affectée qu’à un, et un seul magasin. On utilise l’application pour vérifier cette condition et, dans le cas échéant, résoudre les potentiels conflits.

Les résultats sont transmis au client sous la forme de graphique et de tableau récapitulatif.

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