SOLUTIONS MARKETING & SERVICES POUR LES MARQUES DU RETAIL
Avec plus de 800 millions d’actes d’achat par an effectués dans son réseau, Bimedia dispose d’une capacité impressionnante de Big Data permettant d’offrir aux marques et aux retailers des analyses fines de leur business et des comportements d’achat de leur clients. Grâce à des méthodes fiables et spécfiques, Bimedia aide ses clients à prendre les bonnes décisions afin de construire des stratégies efficaces et pertinentes.
NOTRE OFFRE
DATA BRUTES
COLLECTER
Données brutes extraites du logiciel d’encaissement Bimedia
Restitutions sous forme de tableaux Excel ou csv
DATA ENRICHIES
CONSOLIDER
Data brutes
+
Critères géographiques et sociodémographiques (IRIS et INSEE)
Restitutions sous forme de tableaux Excel ou csv
DATA MINING
EXPLORER
Data brutes
+
Data enrichies
+
Recherches de corrélations significatives (relations entre facteurs « sortie de caisse » et indicateurs externes)
Restitutions sous forme de tableaux Excel ou csv
DATA BRUTES
COLLECTER : Export régulier des données de ventes brutes extraites
du logiciel d’encaissement Bimedia
Bimedia ADgency fournit à ses clients des datas brutes aux formats Excel ou Cdv avec une périodicité et des critères sélectionnés à la demande :
par produit ou gamme de services,
par région,
par département ou ville,
par typologie de points de vente…
Exprimées selon vos besoins en CA ou en quantité d’actes d’achats, le Big Data Bimedia offre des possibilités infinies de croisements et d’analyses: part de marché, potentiel de croissance / développement, analyse de saisonnalité…
DATA ENRICHIES
CONSOLIDER : Les données de ventes brutes, extraites du logiciel d’encaissement Bimedia sont enrichies de critères géographiques et socio-démographiques
Le traitement des datas brutes enrichies de variables géographiques et socio-démographiques permet de suivre les performances des ventes selon l’environnement des points de vente
Données IRIS
Nombre de magasins de périphérie, de magasins de centre-ville, de shopping, de magasins de proximité, d’écoles maternelles, d’écoles primaires, de collèges, de lycées, de lycées professionnels, de lycées techniques, d’établissements d’études supérieures, de postes de police, de gendarmeries, d’établissements bancaires, de postes, de foyers de réfugiés, d’hôtels, de campings, d’offices de tourisme et la surface de l’iris etc
Données INSEE
Densité de population au mètre carré, % de < 19 ans, % de 20-64 ans, % de > 64 ans, % d’agriculteurs, % d’artisans, % de cadres, % de professions intermédiaires, % d’employés, % d’ouvriers, % de retraités, % de Français, % d’étrangers
Classification spécifique réseau Bimedia
6 classes de zones urbaines ont été nommées de la façon suivante :
- Beaux quartiers : Résidents plus riches que la moyenne, peu de retraités et d’ouvriers, population très dense
- Zone de banlieue : Résidents jeunes, plus pauvres que la moyenne, plus d’étrangers
- Quartiers âgés : Résidents retraités, plus de français, population plus dispersée
- Centres-villes : Beaucoup de magasins en tout genre, peu de jeunes, et proche d’une gare
- Centres-villes urbains en milieu rural : Peu de cadres et de professions intermédiaires, plus de collèges, d’écoles, de magasins de grande distribution
- Zones touristiques urbaines : Beaucoup d’hôtels, de campings et d’artisans, et des résidents plus âgés
5 classes de zones rurales ont été nommées de la façon suivante :
- Petites villes proches métropole : Résidents plus riches que la moyenne, avec plus de cadres et de professions intermédiaires
- Petites villes : Plus de banques, de collèges et de magasins de proximité
- Petites villes touristiques : Plus d’hôtels, d’artisans et de magasins
- Villes rurales : Résidents plus jeunes, plus de français et plus d’ouvriers mais peu de magasins
- Villages : Résidents plus âgés et loin d’une gare
Ces données sont restituées sous forme de tableaux, cartes et graphiques pour une lecture rapide des résultats et faciliter la prise de décision
Mapping national selon volume en CA
Mapping local incluant les POI en lien avec l’activité et mettant en évidence le potentiel de croissance en CA
Mapping potentiel CA selon zone IRIS
DATA MINING
Explorer : Sur la base des données brutes extraites de son logiciel d’encaissement et enrichies de critères géographiques et socio-démographiques déterminés, Bimedia vous propose d’explorer de nouveaux champs stratégiques de diffusion et de croissance pour vos produits et vos marques grâce à la recherche de corrélations significatives entre data et comportements
Les relations et corrélations sont recherchées selon différents algorithmes complexes et sophistiqués
En savoir plus
Elles permettent de segmenter les données et fournir ainsi des analyses prédictives entre autres sur le comportement d’achat des consommateurs et ainsi d’optimiser les ventes
LE DATA MINING BIMEDIA REPOSE SUR 3 ÉTAPES :
ASSOCIATION
PRODUITS / SERVICES
Recherche de modèles au sein desquels un achat est lié à un autre achat (immédiat ou différé)
Association
COMPORTEMENTALE
Recherche de modèles au sein desquels les critères géographiques et socio-démographiques vont mener à un certain type d’achat
PREDICTION DES VENTES
Recherche de modèles de données pouvant mener à des perspectives de volumes de ventes dans le futur
A la demande et sur-mesure, le Data Mining proposé par Bimedia s’adapte aux spécificités et besoins des marques et retailers
Quelques exemples
- La vente du produit A a-t-elle une influence sur les ventes du produit B ?
- Le produit C se vend-il mieux dans les points de vente situés près d’une poste ou près d’une gare ?
- Est-ce que les points de vente situés dans des quartiers urbains avec une majorité d’actifs âgés de 24 à 45 ans performent mieux que ceux avec une majorité d’actifs âgés de plus de 45 ans ?
- Au vu des corrélations établies, quel est le volume de vente estimé du produit D en N+1 ?
- Au vu des corrélations établies, quel est le plan d’implantation géographique recommandé pour le produit E ?
