Catégorie: Performance | Solution: DataMa Compare, Solution d’Analyse | Type : Analyse Récurrente
Tags: #Prix #Effet de Mix #Conversion #Consommateurs#Waterfall #Quantification
En période d’inflation, il est particulièrement important pour les opérateurs du hors domicile/foodservice (chaînes de restaurants, chaînes de vente à emporter, boulangeries etc) de comprendre de manière précise et hebdomadaire leurs performances pour prendre les mesures correctives de manière réactive.
Avoir une compréhension précise de la performance est en effet clé pour prendre les bonnes décisions business, par exemple :
- Si votre chiffre d’affaires évolue moins vite que celui du marché (malgré une activation forte), il est important de comprendre si cela provient du nombre de tickets, du nombre d’unités vendues par ticket ou du prix moyen par produit vendu afin de savoir sur quel axe se concentrer
- Si vous voyez une baisse du prix moyen par produit, cela impacte votre marge et il est donc clé de prendre des mesures pour motiver vos consommateurs à revenir vers des produits plus premium/chers
Néanmoins, comprendre ces tendances est particulièrement compliqué dans le monde de la restauration car il y a de très nombreux facteurs explicatifs (appelés aussi dimensions par la suite) :
- Les jours de la semaine (semaine vs weekend)
- Les moments de journée (petit déjeuner, déjeuner, snack, apéritif, diner)
- Les modes d’achat/consommation (conso sur place ou à emporter, livraison ou click & collect …)
- La localisation des restaurants (régions, centre ville vs centre commercial etc)
- Les types de produits (nourriture, boissons)
Cette complexité a pour conséquence que les analyses réalisées peuvent être trop limitées et ne prennent pas en compte toutes les dimensions qui impactent fortement le business.
Car c’est l’une des clés pour analyser de manière efficace les business complexes: identifier rapidement et de manière systématique et évolutive les facteurs explicatifs / dimensions les plus forts.
Prenons l’exemple de cette chaine de restauration qui a vu son chiffre d’affaires (fictif) augmenter de 5,5%. Les questions auxquelles nous allons commencer à répondre ci-dessous sont: quels sont les indicateurs/KPI qui expliquent sa croissance? la croissance est-elle saine? quels leviers doivent être travaillés en priorité pour continuer de croître?
La hausse du chiffre d’affaire est uniquement liée à un prix par produit plus élevé que l’année passée (+12%)
La hausse du prix moyen par produit vendu par cette chaîne de restauration a permis de compenser la baisse du nombre de tickets (-3,7%) et d’unités achetées par ticket (-2,3%).
Néanmoins cela montre que la hausse des prix liée à l’inflation a eu un impact négatif sur
- Les consommateurs car certains d’entre eux ont décidé de ne pas faire d’achat
- La capacité des points de vente à inciter les consommateurs à acheter plus de produits
Il est clé pour cet opérateur de comprendre quels facteurs explicatifs/dimensions ont eu le plus d’impact sur ces baisses de tickets et d’unités par achat pour inverser rapidement cette tendance qui est très néfaste pour le business à moyen et long terme.
Le dîner, un facteur explicatif particulièrement important de la baisse du nombre de tickets
Cette baisse du nombre de tickets est le 1er KPI à analyser et à améliorer car elle contribue à 62% du manque à gagner en C.A. (heureusement compensé par la hausse du prix).
Mais parmi la multitude de facteurs explicatifs/dimensions, quel(s) sont ceux sur lequel(s) le business doit se concentrer?
Les moments de journée sont la dimension la plus intéressante pour expliquer ce recul du nombre de tickets (le graphique peut montrer chaque dimension mais sélectionne en priorité celle qui a le score d’intérêt, la barre horizontale verte dans « split by », le plus élevé). En effet, au sein des autres dimensions (jours de semaine, localisation etc) tous les « segments » sont sur une tendance négative assez proche l’une de l’autre. Il semble donc que l’enseigne ait un travail de conviction assez transversal à réaliser pour motiver plus de consommateurs.
Néanmoins, au sein des moments de journée, seul le dîner est en recul du nombre de tickets, avec une baisse de -15,3%.
Il est donc impératif de mettre en place de nouvelles actions (promo, media, CRM …) pour redonner envie aux consommateurs de venir dîner dans l’enseigne mais également de comprendre spécifiquement pourquoi les consommateurs ont délaissé cette enseigne au moment du dîner (le rapport qualité/prix perçu est-il devenu trop faible avec la hausse des prix, la compétition a t-elle opté pour une stratégie prix/promo plus agressive et/ou fait plus de communication? etc).
Un effet mix qui impacte le nombre de produits par ticket
La baisse de -2,3% du nombre de produits vendus par ticket est également importante à comprendre car elle contribue à 38% du manque à gagner en C.A.
Il est encore une fois particulièrement intéressant de regarder les tendances de ce KPI au sein des moments de journée car tous les « segments » des autres dimensions sont sur une tendance négative assez proche l’une de l’autre. Comme pour les visites, il semble donc que la chaîne ait un travail de conviction assez transversal à réaliser pour inciter les consommateurs à augmenter le nombre de produits qu’ils achètent à chaque visite, ce qui passe notamment par le personnel en restaurant.
Il est intéressant de constater qu’au sein des moments de journée, le recul du nombre de produits vendus par ticket est dû à 100% à des effets de mix:
- Effets de mix liés au dîner, dont le nombre de produits par ticket (3,5) est plus haut que la moyenne (2,5), mais qui a baissé de -3.0pts (de 25.0% à 22.0%) dans le mix du nombre de tickets total de l’enseigne
- En retirant cet effet de mix on s’aperçoit que le nombre de produits vendus par ticket est resté stable en moyenne au sein des différents moments de journée (ce que l’on appelle la performance pure) ce qui est rassurant pour l’opérateur
La mise en place de menus plus attrayants et un personnel plus prescripteur sont 2 leviers possibles pour relancer le nombre d’unités achetées par visite.
Conclusion
Analyser les performances en hors domicile/foodservice est clé mais chronophage, compliqué et les data peuvent être trompeuses si on les regarde de manière trop rapide.
Néanmoins les business analystes, responsables marketing et contrôleurs de gestion devraient faire ce type d’analyse chaque semaine ou à minima chaque mois, afin de prendre des décisions rapides et précises.
En effet, le monde du hors domicile / foodservice doit suivre le mouvement des autres industries et continuer à accroître l’usage de la data pour prendre les bonnes décisions business et rester compétitif.
D’autant plus que les opérateurs ont la possibilité de mettre en place des actions correctives de manière très rapide.
Utiliser le waterfall/graphique en cascade interactif de DataMa est un moyen facile et efficace de répondre à ce challenge.
Au lieu de passer 80% de leur temps à réaliser des analyses quand les nouvelles data sont disponibles et uniquement 20% sur les décisions à prendre, nos clients consacrent 80% de leur temps à impacter le business grâce à nos solutions.
C’est notre objectif et envie chez DataMa: accroître l’usage de la data pour que les entreprises de toute taille puissent prendre les meilleures décisions business, chaque jour.
Si vous souhaitez en savoir plus, n’hésitez pas à me contacter à cyril@datama.io et je me ferai un plaisir de vous faire une démo complète!
