Avez-vous besoin de savoir ce qui se passe à l'intérieur des magasins de briques et de mortier ? Vous avez des questions sur le merchandising, les stocks, la gestion des catégories, les opérations en magasin, etc. Dans ce cas, vous avez peut-être besoin de réaliser un audit de la vente au détail.
Qu'est-ce qu'un audit de la vente au détail ? Nous définissons ce concept comme "la collecte de données dans les magasins de briques et de mortier afin de recueillir des informations sur la conformité du merchandising, les adjacences, les niveaux de stock, les connaissances des associés du magasin et bien d'autres mesures au niveau des rayons".
Bien entendu, un audit réussi du commerce de détail ne se limite pas à entrer dans quelques magasins et à jeter un coup d'œil. Lorsqu'il est bien fait, l'audit peut fournir un grand nombre d'informations exploitables à grande échelle. Et pour bien faire, il faut que la taille de l'échantillon soit adaptée à l'activité de l'entreprise.
Voici pourquoi un audit réussi dans le secteur du commerce de détail doit s'appuyer sur un échantillon de taille appropriée.
Le défi des échantillons de petite taille
Pour commencer, il est important de noter que la "taille de l'échantillon" peut avoir différentes significations. D'une part, l'échantillon peut correspondre au nombre de personnes interrogées dans le cadre d'un audit du commerce de détail. Il peut également s'agir du nombre de magasins étudiés - recueillez-vous des données sur un magasin dans une région ou sur plusieurs magasins dans toutes les régions ?
Sans contexte, il n'y a rien d'anormal à ce que l'échantillon soit de petite taille. Les données peuvent toujours être exactes, en ce sens qu'elles représentent fidèlement le magasin audité ou le sentiment du groupe d'enquête. Le problème des échantillons de petite taille réside dans l'utilisation que l'on fait de ces données - les déductions que l'on fait et les conclusions que l'on tire.
Les échantillons de petite taille sont des instantanés incertains d'un magasin, d'une catégorie ou d'un public cible. Il peut y avoir un manque de cohérence au sein du groupe d'enquête. Le magasin audité peut ne pas donner une image exacte de tous les magasins. Et surtout, le secteur de la vente au détail évolue trop rapidement. L'audit d'un magasin à un moment donné peut fournir des données précises à ce moment-là, mais des échantillons de plus grande taille sur une période plus longue sont nécessaires pour saisir en toute confiance la vérité de ce qui se passe sur le terrain.
[perfectpullquote align="full" bordertop="false" cite="" link="" color="" class="" size=""]Les échantillons de petite taille sont des instantanés incertains d'un magasin, d'une catégorie ou d'un public cible[/perfectpullquote].
Risques liés à la petite taille de l'échantillon
Dans certains cas, vous avez tout simplement besoin d'un échantillon de petite taille. Votre budget l'exige ou vous n'avez pas la force opérationnelle nécessaire pour obtenir un échantillon de données plus important.
C'est une bonne chose, car nous devons tous prendre des décisions en fonction des finances ou de la logistique. Cependant, fixez des attentes quant à la qualité des données que vous obtiendrez avec des échantillons de plus petite taille.
Tout d'abord, sachez qu'il y a plus de place pour les anomalies dans les données. Vous aurez moins de confiance et une plus grande marge d'erreur. Prenons un exemple concret : les données que vous recueillez indiquent que vous devriez changer l'emplacement d'un produit pour qu'il se vende mieux. Il s'agit d'une décision importante. Vous devez maintenant aller voir votre patron et lui dire que c'est la bonne décision, mais que nous n'avons que 80 % de confiance dans les données, avec une marge d'erreur de 15 %. Votre patron sera-t-il d'accord ? Ou bien voudra-t-il un degré de confiance plus élevé avant de signer cette décision ?
Les échantillons de petite taille posent également des problèmes concrets. Vous vous rendez une fois dans un magasin pour collecter des données sur les employés. Mais l'employé à temps plein étant malade ce jour-là, vous obtenez les données d'une personne qui le remplace. Vous souhaitez peut-être mesurer les niveaux de stock, mais vous ne vous rendez dans le magasin que le jour de l'arrivée de la cargaison, avant qu'elle ne soit mise en rayon. La vie est ainsi faite. Des échantillons de plus grande taille augmentent la confiance dans les données.
Qu'est-ce qu'une bonne taille d'échantillon ?
En fin de compte, il est très difficile d'avoir une bonne idée de ce qui se passe dans un canal en examinant un petit groupe de magasins. En général, les résultats doivent être fiables à 95 %. La taille de l'échantillon peut varier afin d'atteindre ce seuil de 95 %, ce qui dépend vraiment de ce que vous voulez mesurer.
En visant ce niveau de confiance et en travaillant à rebours, l'audit de 1 000 magasins nécessiterait la visite d'environ 280 magasins. Qu'en est-il de 5 000 magasins ? Cela représenterait environ 350 magasins. Si vous avez 10 000 magasins ? Vous auriez besoin de données provenant de plus de 380 magasins pour obtenir un niveau de confiance acceptable.
En premier lieu, les audits de vente au détail doivent être menés à l'échelle et à la fréquence que le budget et les ressources permettent. Une fois par trimestre, vous n'obtiendrez probablement pas d'informations exploitables - seulement des données - parce que les clients ont changé, les magasins ont changé et les concurrents ont lancé de nouveaux produits.
Enfin, les données doivent être cohérentes sur l'ensemble de l'échantillon. Par exemple, les données recueillies dans un magasin ou une région doivent être structurées de la même manière que les données recueillies dans un autre magasin ou une autre région. Ainsi, vous comparez des pommes avec des pommes, et non des pommes avec des oranges.
[perfectpullquote align="full" bordertop="false" cite="" link="" color="" class="" size=""]Vous devez avoir au moins 95 % de confiance dans les résultats avant de fonder vos décisions sur les données[/perfectpullquote].
Trouvez une taille d'échantillon adaptée aux besoins de votre entreprise
L'essentiel à retenir est le suivant : les échantillons de petite taille augmentent l'incertitude des données et rendent plus difficile l'obtention de conclusions solides.
Vous courez un plus grand risque de prendre des décisions basées sur des données qui ne sont pas une représentation fidèle de votre échantillon. Cela pourrait vous conduire sur la mauvaise voie ou vous laisser quelques pas en arrière par rapport à vos concurrents. Dans le monde du commerce de détail, il est toujours préférable d'être plus confiant dans les données - et d'avoir une marge d'erreur plus faible - et de mener des audits du commerce de détail à une fréquence plus élevée qu'une fois par trimestre ou moins.
Grâce à cette approche, vous pouvez améliorer l'efficacité de votre collecte de données en magasin et continuer à stimuler les ventes et le chiffre d'affaires sur ce canal important.
