La fiche-conseil sur les données CPG se concentre sur l’éducation et les meilleures pratiques pour analyser les données syndiquées sur les ventes au détail d’IRI et Nielsen (et SPINS pour ceux d’entre vous qui travaillent dans le secteur Naturel/Organique). Mais les données syndiquées ne sont pas le seul type de données CPG que vous rencontrerez. En fait, ce n’est même pas le seul type de données sur les ventes au détail ! Ce post prend du recul pour décrire la place des données syndiquées dans l’ensemble des données CPG. Comprendre cela vous aidera :
- Déterminer quelle source de données vous devriez utiliser pour répondre à différentes questions
- Comprendre les forces et les faiblesses de chaque source de données (et comment cela pourrait avoir un impact sur votre analyse) et
- Décider si les données syndiquées sont quelque chose dont vous avez besoin dans votre arsenal de données (et votre budget)
Les avantages des données de vente au détail
Les données syndiquées sont un type de données de vente au détail. Je parlerai plus loin des différences entre les données syndiquées et les données directes des détaillants, qui sont un autre type majeur. Mais d’abord, couvrons certaines des qualités particulières de toutes les données sur les ventes au détail.
Tout le monde n’a pas besoin de données sur les ventes au détail pour mesurer les ventes. Les fabricants de CPG savent déjà exactement ce qu’ils ont expédié à chaque détaillant et quand. Alors pourquoi les fabricants de CPG sont-ils les principaux acheteurs de données sur les ventes au détail ? Parce que les expéditions sont éloignées du comportement des consommateurs – beaucoup de choses peuvent se passer entre le moment où un produit est expédié d’une usine et celui où il est acheté dans un magasin. Les livraisons ne vous disent pas quel prix un acheteur a payé, quand il a acheté ou quel type de conditions en magasin a influencé la vente. Pour cela, vous avez besoin d’informations sur les ventes au détail, également appelées « données de consommation ». D’autres termes pour cela sont « takeaway », « off-take », « downstream » et « POS data ».
Les données sur les ventes au détail fournissent également des informations qui ne sont pas disponibles par les méthodes d’étude de marché telles que les enquêtes auprès des consommateurs. Les fabricants de produits de grande consommation peuvent recueillir des données précieuses par le biais d’enquêtes. Ils segmentent les acheteurs en différents groupes en fonction de leur attitude, interrogent les acheteurs sur leurs préférences en matière de caractéristiques de produits, testent leurs réponses à différents graphismes d’emballage, et bien plus encore. Mais les données sur les ventes au détail sont différentes de toutes ces sources d’informations sur les consommateurs car elles reflètent le comportement réel. Elles ne mesurent pas ce que les gens pensent ou ressentent, mais plutôt ce qu’ils ont acheté à un moment donné dans un magasin donné, dans un ensemble particulier de conditions de marché et de concurrence.
Le paysage des données sur les ventes au détail
Il est utile de savoir que toutes les données sur les ventes au détail peuvent être divisées en quatre catégories, en fonction de la combinaison de deux paramètres.
- Source des données : Provient-elle directement du détaillant (comme Walmart ou Meijer) et reflète-t-elle donc uniquement les ventes de ce détaillant ? Ou proviennent-elles d’un fournisseur syndiqué (comme IRI ou Nielsen) qui regroupe les données de nombreux détaillants pour créer une image du marché total ?
- Focalisation des données : Les données sont-elles axées sur les ventes au niveau du magasin, combinant les transactions de tous les acheteurs individuels ? Ou les données vous donnent-elles des indications sur le comportement individuel au niveau de l’acheteur ou du ménage ?
Le graphique ci-dessous illustre comment ces paramètres se combinent pour créer quatre types de données sur les ventes au détail.
Voici les principales différences entre chacun des quatre types de données sur les ventes au détail :
Données sur les magasins syndiqués
- Meilleures applications : apprentissage général sur les tendances des ventes, analyse concurrentielle, distribution, prix et promotion commerciale.
- Données disponibles auprès de Nielsen, IRI et SPINS pour la plupart des grands détaillants des canaux alimentaire, pharmaceutique, dollar, masse, commodité, club et militaire.
- Données disponibles sur des centaines de marchés à travers des centaines de catégories pour tous les CUP de la catégorie. La cohérence permet une comparaison facile entre les produits, les détaillants et les marchés.
Données directes des détaillants
- Meilleures applications : collaboration entre détaillants, gestion des catégories et de la chaîne d’approvisionnement. Ce sont les données réelles des détaillants, organisées de la façon dont ils veulent les voir.
- Disponible chez de nombreux détaillants, grands et petits.
- La disponibilité et le format des données varient.
- Les données ne comprendront jamais les détaillants concurrents et souvent ne couvriront pas la catégorie complète, seulement vos propres produits
Données de panel syndiquées
- Meilleures applications : compréhension des comportements des acheteurs tels que la fidélité aux magasins et aux marques, la part du portefeuille, les achats croisés, le changement de canal, les données démographiques et la fréquence d’achat
- Disponible auprès de Nielsen, IRI et SPINS pour un échantillon démographiquement équilibré de 120 000 ménages qui scannent les achats codés UPC à domicile.
- Fournit une image complète du comportement d’achat des ménages chez tous les détaillants, même ceux qui ne fournissent pas de données sur les magasins aux vendeurs. Cependant, la taille de l’échantillon peut être un problème pour certains produits à faible pénétration.
Données de panel directes des détaillants
- Meilleures applications : compréhension des comportements des acheteurs tels que la taille du panier, les déplacements, la fréquence d’achat et les achats croisés chez un détaillant particulier
- Disponible uniquement auprès des grands détaillants.
- La taille des échantillons ne sera pas un problème pour la plupart des produits, mais l’image comportementale est incomplète et des questions comme la fidélité et la part du portefeuille ne peuvent pas être abordées car il n’y a pas d’informations sur ce que les acheteurs font en dehors de ce détaillant.
Lisez-en plus sur les données directes des détaillants par rapport aux données syndiquées ici. Lisez-en plus sur les données de magasin par rapport aux données de panel ici et ici.
Vous cherchez une formation sur ce sujet ? Je recommande le cours en ligne Comprendre et utiliser les données du Category Management Knowledge Group. Si vous connaissez déjà les bases, consultez leurs cours Building Data Competency. Il y en a un sur les données de magasin et un sur les données de panel.
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