Pourquoi le site qualite des donnees est fondamental pour obtenir des informations exploitables sur Retail .

Dans votre cuisine, recette en main, vous devez préparer une tarte aux pommes. Sur le comptoir se trouvent vos ingrédients : votre pâte à tarte, vos pommes (red delicious), votre sucre (brun) et vos épices (cannelle, muscade, clous de girofle). Vous avez vos instructions. Le four chauffe.

Quel sera le goût de la tarte terminée ? Votre cuisson donnera-t-elle une tarte aux pommes américaine classique ? Aura-t-elle l'apparence et l'odeur de la tarte ? Les réponses à ces questions dépendent de la qualité de votre cuisson, du processus et de vos ingrédients. Un faux pas ici ou là, par exemple un mauvais ingrédient, signifie que vous n'aurez pas de dessert délicieux.

Sur retail, comme dans la pâtisserie, la qualité des ingrédients compte. Au lieu de pommes et d'épices, nous avons une visibilité en magasin et une visibilité en ligne. Une mauvaise information rend plus difficile l'activation d'un étalage, le réajustement des prix pour protéger vos marges ou l'application d'une politique de MAP .

Il s'agit d'un manque de données de qualité.

Selon une étude de Gartner, les entreprises attribuent à la mauvaise qualité du site qualite des donnees une perte annuelle moyenne de 15 millions de dollars. À plus grande échelle, IBM a indiqué que l'économie américaine dans son ensemble perdait 3 100 milliards de dollars par an à cause d'un mauvais site qualite des donnees.

Savez-vous si les données dont vous dépendez sont de haute qualité ?

Qu'est-ce que la qualité des données ?

qualite des donnees est votre perception que les données sont aptes à servir l'objectif visé. La qualité des données dépend, en partie, de l'utilisation que vous souhaitez en faire et de la manière dont elles soutiennent vos efforts de prise de décision. En outre, les données sont de qualité si elles sont une représentation exacte de la source de ces données.

Par exemple, les données de haute qualité de retail peuvent être des informations sur les rayons, confirmées comme provenant des bons magasins et comprenant des photos des rayons. Ou encore, il peut s'agir du pourcentage d'UGS de concurrents que vous pouvez faire correspondre en ligne lorsque vous recueillez des informations sur les prix de la concurrence.

En résumé : Des données de haute qualité sont précises, précieuses et fonctionnent pour vous, pas contre vous.

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Pourquoi la qualité des données sur la vente au détail est-elle importante ?

Les avantages de qualite des donnees se résument à un jeu de chiffres. Des données de haute qualité peuvent se traduire par plus de clients, plus de ventes et plus de bénéfices. Il est souvent plus facile de saisir l'importance de retail qualite des donnees en l'examinant dans le sens inverse.

Selon Ted Friedman, vice-président de Gartner, "à l'heure où les entreprises accélèrent leurs efforts en matière de commerce numérique, la médiocrité de qualite des donnees contribue fortement à une crise de confiance dans l'information et la valeur commerciale, ce qui a un impact négatif sur les performances financières."

En outre, l'absence de données de qualité constitue également une importante perte de temps. Selon Forrester, les analystes de données peuvent consacrer jusqu'à 40 % de leur temps à vérifier et à valider les données avant qu'elles ne soient fiables pour la prise de décision.

Si vous ne validez pas vos propres données au préalable, vous pouvez encore perdre du temps et de l'argent. Gartner a noté que les entreprises ont connu une augmentation des coûts, des inefficacités, des risques de conformité, et plus encore, en raison d'hypothèses incorrectes sur la qualité de leurs données. Vous pourriez facilement rencontrer un scénario dans lequel vous prenez une décision sur la base de données de faible qualité, puis vous rendez compte que l'information était incorrecte et devez revenir à la phase de planification pour recommencer.

La règle 1-10-100

Ce scénario est illustré par la règle 1-10-100, développée pour la première fois par Yu Sang Chang et George Labovitz au début des années 1990.

La règle 1-10-100 représente l'impact financier d'un mauvais qualite des donnees et la croissance exponentielle des coûts associés à l'absence de correction en temps voulu. Le 1 peut représenter 1 $, ou le coût de la validation des données avant qu'elles ne soient utilisées pour influencer une décision commerciale. Le chiffre suivant est 10 $, ou le coût de la correction de données incorrectes après qu'elles ont déjà infiltré l'entreprise. Enfin, le 100 représente 100 $, soit le coût important pour l'entreprise si les mauvaises données ne sont pas du tout identifiées et corrigées.

L'objectif de la règle 1-10-100 est de démontrer l'augmentation exponentielle des coûts financiers en fonction du moment où vous retirez les données de mauvaise qualité de votre processus décisionnel. Il est plus économique et plus facile de résoudre les problèmes au moment où les données sont collectées. Il est plus coûteux de les régler plus tard, et il est nettement plus coûteux de ne jamais s'attaquer à qualite des donnees dans votre entreprise.

Par conséquent, le faible coût de la validation de vos données retail ou de l'acquisition de données validées en vaut la peine, car ces coûts ne feront qu'augmenter si vous attendez.

Comment Wiser obtient-il des données de vente au détail ?

Wiser collecte des données de vente au détail de plusieurs façons, selon le type de données concernées. Toutes les méthodes font l'objet d'une validation et d'un examen pratiques pour vérifier la qualité des données, leur précision et leur utilité pour nos clients.

Les données physiques

Les données physiques sont avant tout collectées par le biais d'une application mobile propriétaire qui connecte les entreprises de vente au détail avec des consommateurs des États-Unis, du Royaume-Uni et du Canada. Cette appli mobile comprend un réseau de plus de 700.000 acheteurs équipés de smartphones prêts à :

• Répondre à des questions sur les conditions en magasin
• Fournir leur feedback sur les affichages, la marchandisation et les employé·e·s du magasin
• Partager des photos des magasins et des assortiments
• Et bien plus encore !

L'intérêt du crowdsourcing mobile pour réaliser des audits sur retail présente plusieurs avantages. L'application mobile vous connecte à un plus grand réseau d'acheteurs que les autres méthodes de collecte de données, ce qui augmente potentiellement le nombre de réponses à l'enquête et la taille des échantillons. Les données peuvent être recueillies en temps quasi réel, les audits de retail renvoyant souvent des données en une semaine ou moins. En outre, les audits peuvent être fortement configurés en fonction de vos besoins, qu'il s'agisse d'approfondir des magasins, des produits et des rayons spécifiques ou de cibler un segment plus large de consommateurs pour obtenir un retour général sur le secteur.

Toutes les données sont agrégées et partagées avec vous via un tableau de bord en ligne personnalisé pour une visualisation et une analyse faciles.

Données en ligne

Pour le site retail, Wiser parcourt le Web à la recherche de données pertinentes et exploitables qui vous permettent de prendre des décisions plus éclairées en fonction de vos stratégies de tarification, de promotion et de marchandisage. De nombreuses organisations complètent ces données retail par des informations collectées en magasin par une main-d'œuvre crowdsourcée, afin que vous disposiez de la visibilité nécessaire pour agir en toute confiance.

Dans de nombreux cas, les données sont collectées en parcourant des centaines ou des milliers de sites Web pour trouver des données sur les prix, les promotions, etc. Vos produits peuvent être mis en correspondance avec des produits concurrents pour des comparaisons de prix ou d'autres détails sur cet article. Wiser capture les données relatives au prix, bien sûr, mais aussi le nom du produit, la marque, la couleur, le MPN, l'UPC, le SKU et d'autres détails pertinents.

Comme pour les données des magasins, toutes les données en ligne sont regroupées et partagées avec vous via un tableau de bord en ligne personnalisé.

Wiser est synonyme de qualité des données

Wiser prend qualite des donnees incroyablement au sérieux. Outre tous les avantages que présentent des données de haute qualité en général, le monde de retail est également confronté au fait que ce qui constitue des données de qualité peut changer à chaque minute. Retail évolue rapidement, et les données dont vous disposez sur les magasins, les rayons, les prix et vos concurrents peuvent être rapidement dépassées.

Cela signifie que les données de Wiser doivent être à la hauteur de ce secteur d'activité afin de rester précises et précieuses. Pour y parvenir, nous surveillons de manière proactive les paramètres de qualite des donnees afin d'identifier et de corriger tout problème avant qu'il ne se répercute sur votre entreprise.

Pour toutes les données relatives aux magasins, nous disposons d'une équipe interne de validateurs de données qui examinent les informations pour les confirmer :

• Que les acheteurs équipés d'un smartphone étaient bien dans le magasin
• Que ces acheteurs étaient dans le bon magasin
• Que toute photo transmise sur les problèmes en magasin soit exploitable

Pour la partie en ligne, nos analystes de données affinent constamment le taux de correspondance de nos données tarifaires : combien de produits de votre catalogue avaient des correspondances dans un domaine donné ou dans tous les domaines. Il s'agit d'un processus continu, et les analystes révisent fréquemment les données pour vérifier :

• Qu'aucun SKU ne manque
• Que les correspondances sont exactes
• Combien de correspondances ont eu lieu par rapport au nombre de correspondances potentielles existantes

Tandis que le concept de taux de correspondance reste incroyablement important pour l'exactitude des données en ligne, d'autres indicateurs sont tout aussi précieux à votre mission globale d'acquisition de données qualitatives issues des canaux physiques et en ligne. Il s'agit de :

Le taux de correspondance correspond à la pointe de l'iceberg, tandis que les trois autres indicateurs fournissent un tableau complet de la qualité de vos données. En affinant continuellement ce processus, nous pouvons améliorer l'exactitude et la portée des données sur les prix, tandis que vous aurez une confiance totale dans la valeur et la qualité de vos données.

Conclusion

Mes données sont-elles exactes ? Sont-elles utiles à mon entreprise ? Puis-je les utiliser pour prendre des décisions et soutenir nos objectifs commerciaux ? Avec les données de qualité de Wiser, la réponse est oui, oui, et oui.

Wiser Solutions'qualite des donnees initiatives sont créées pour protéger vos investissements et contribuer directement à vos KPIs grâce à :

• Une équipe humaine de validation interne
• Des algorithmes et une application mobile propriétaires
• Le soutien d'une force de travail de validation crowdsourcée
• Un soin particulier apporté à la qualité des indicateurs, allant au-delà du taux de correspondance

Avec Wiser, vous n'avez plus à vous soucier de la qualité des données qui arrivent sur votre bureau. Grâce à de nombreuses couches de révision et de validation entre la collecte et l'analyse des données, les valeurs aberrantes et les inexactitudes sont éliminées afin que vous puissiez consacrer plus de temps à agir sur les données. Jamais satisfait, Wiser recherche et met en œuvre en permanence des solutions plus avancées et plus complètes pour garantir la qualité de tous les ensembles de données.

Pourquoi se tourner vers Wiser pour obtenir des données fiables sur les magasins et les sites Internet retail ? Parce que, comme une recette complexe préparée avec les mauvais ingrédients, le produit fini ne sera pas à la hauteur. Sauf qu'au lieu de tartes aux pommes, le produit fini est votre entreprise. Toute organisation fondée sur des informations basées sur des données a besoin des meilleures données du marché, les plus précises et les plus fiables. Nous sommes prêts à discuter de la manière dont nous pouvons vous fournir ces données de haute qualité sur retail .