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Pourquoi un audit de détail réussi a besoin d'un échantillon de taille appropriée

Avez-vous besoin de savoir ce qui se passe dans les magasins de briques et de mortier ? Vous avez des questions sur le marchandisage, les stocks, gestion par categorie, le fonctionnement des magasins, etc. Dans ce cas, vous devrez peut-être effectuer un audit de la vente au détail.

Qu'est-ce qu'un audit de détail ? Nous définissons ce concept comme "l'acte de collecte de données à partir des emplacements des magasins de briques et de mortier pour recueillir des informations sur la conformité du merchandising, les contiguïtés, les niveaux de stock, la connaissance des associés du magasin, et bien d'autres mesures au niveau des rayons".

Bien entendu, pour réussir un audit de commerce de détail, il ne suffit pas de se rendre dans quelques magasins et de jeter un coup d'œil. Lorsqu'il est bien fait, l'audit peut fournir un grand nombre d'informations exploitables à l'échelle. Et pour bien faire, il faut obtenir un échantillon de taille appropriée pour votre entreprise.

Voici pourquoi un audit de détail réussi nécessite un échantillon de taille appropriée.

Le défi de la petite taille des échantillons

Pour commencer, il est important de noter que la "taille de l'échantillon" peut avoir différentes significations. Tout d'abord, l'échantillon peut être le nombre de personnes interrogées dans le cadre d'un audit de détail. Il peut également s'agir du nombre de magasins ayant fait l'objet d'une enquête - 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 de mal en soi à avoir des échantillons de petite taille. Les données peuvent néanmoins être exactes, dans la mesure où elles représentent fidèlement le magasin contrôlé ou le sentiment du groupe d'enquête. Le défi que posent les échantillons de petite taille réside dans la manière dont vous utilisez ces données, les déductions que vous faites et les conclusions auxquelles vous parvenez.

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 dans le groupe d'enquête. Le magasin audité peut ne pas donner une image précise de tous les magasins. Le plus important est peut-être que le secteur de la vente au détail évolue trop rapidement. L'audit d'un seul magasin peut fournir des données précises à un moment donné, mais il faut des échantillons plus importants sur une période plus longue pour saisir avec certitude la vérité de ce qui se passe sur le terrain.

Les échantillons de petite taille sont des instantanés incertains d'un magasin, d'une catégorie ou d'un public cible.

Risques liés à la petite taille de l'échantillon

Dans certains cas, il suffit de réduire la taille de l'échantillon. Votre budget l'exige, ou vous n'avez pas la force opérationnelle nécessaire pour obtenir un échantillon de données plus important.

Cela peut être délicat, 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 les échantillons de petite taille.

Pour commencer, 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. En prenant un exemple concret, les données que vous collectez indiquent que vous devriez déplacer un produit dans un autre magasin pour mieux vendre. C'est une décision importante. Maintenant, vous devez aller voir votre patron et lui dire que c'est la bonne décision, mais nous n'avons confiance qu'à 80 % dans les données avec une marge d'erreur de 15 %. Votre patron sera-t-il d'accord ? Ou voudra-t-il avoir plus confiance avant d'approuver cette décision ?

Il y a aussi des problèmes réels liés à la petite taille des échantillons. Vous vous rendez une fois dans un magasin pour recueillir des données sur les associés du magasin. Mais l'associé à plein temps est malade ce jour-là, alors vous obtenez des données de quelqu'un qui le remplace. Vous voulez peut-être mesurer les niveaux de stock, mais vous ne visitez le magasin que le jour où la marchandise arrive, avant qu'elle n'arrive dans les rayons. C'est la vie. Des échantillons plus importants augmentent la confiance dans les données.

Qu'est-ce qu'une bonne taille d'échantillon ?

En fin de compte, c'est un véritable défi que d'obtenir une bonne lecture de ce qui se passe dans une chaîne en regardant un petit groupe de magasins. En général, vous voulez avoir confiance à 95 % dans les résultats. La taille de l'échantillon peut varier afin d'atteindre ce seuil de 95 %, donc cela 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 ? Ce serait environ 350 magasins. Si vous avez 10 000 magasins ? Il vous faudrait des données provenant de plus de 380 magasins pour avoir un niveau de confiance acceptable.

En premier lieu, les audits de détail doivent être réalisés à une échelle et aussi fréquemment que le budget et ressources le permettent. Une fois par trimestre, il est probable qu'un audit ne fournira pas d'informations exploitables, juste des données, car les acheteurs 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 collectées dans un magasin ou une région doivent être structurées de la même manière que les données collectées dans un autre magasin ou une autre région. De cette façon, vous comparez des pommes à des pommes, et non des pommes à des oranges.

Vous devez avoir au moins 95 % de confiance dans les résultats avant de fonder vos décisions sur ces données.

Trouvez un échantillon de taille adaptée aux besoins de votre entreprise

Le point essentiel à retenir est le suivant : la petite taille des échantillons accroît l'incertitude des données et rend plus difficile l'obtention de conclusions solides.

Vous risquez davantage de prendre des décisions basées sur des données qui ne sont pas une représentation fidèle de votre échantillon. Cela pourrait vous conduire sur une mauvaise voie ou vous laisser quelques pas derrière vos concurrents. Dans le monde de la vente au détail, il est toujours préférable d'avoir davantage confiance dans les données - et d'avoir une marge d'erreur plus faible - et de réaliser des audits de vente au 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 les revenus sur cet important canal.

Illustration de la maquette d'un ordinateur portable

De meilleures décisions ne peuvent venir que de meilleures données

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