En s'inspirant de méthodes employées par les sites d'achat en ligne, des chercheurs proposent une nouvelle méthode pour réorganiser périodiquement la disposition des produits dans les magasins physiques traditionnels afin de stimuler les achats impulsifs.

Leurs travaux sont publiés dans le numéro d'avril 2023 de la revue Expert Systems with Applications.

Chuck Munson et Gihan Edirisinghe, respectivement des universités américaines de l'État de Washington et de Western Kentucky, proposent une méthode de repositionnement périodique des produits fondée sur des informations issues de grandes bases de données et s'appuyant sur la connaissance qu'ont les clients des endroits où se trouvaient auparavant leurs produits préférés.

« Ce qui est nouveau, c'est que nous avons conçu notre modèle de manière à ce que les clients qui se promènent dans une allée qu'ils parcourent normalement remarquent les produits qui sont susceptibles de les intéresser en fonction des associations avec ce qui était là auparavant », explique Munson.

Munson et Edirisinghe ont développé et testé un modèle de disposition des produits qui utilise des techniques d'exploration de données pour extraire des informations sur la rentabilité et l'affinité des produits à partir de dizaines de milliers de transactions réelles de clients.

Leur modèle utilise ensuite un processus en trois étapes pour déterminer l'emplacement idéal des produits.

  1. Tout d'abord, il identifie les produits les plus rentables d'un magasin afin de les placer à des endroits très visibles.

  2. Ensuite, il détermine les articles qui ont tendance à être achetés ensemble afin de les placer de manière à ce que les clients remarquent quelque chose d'intéressant à côté d'un achat prévu.

  3. Enfin, le modèle utilise ce que les chercheurs appellent l'impulsion du passé pour tirer parti de la familiarité des clients avec l'emplacement habituel des produits. « Cette dernière étape est conçue de manière à ce que les personnes qui cherchent dans un endroit familier, disons des chips, remarquent quelque chose de nouveau qui, selon nos données, les intéressera », explique Edirisinghe.

Munson et Edirisinghe ont effectué des simulations numériques pour comparer la rentabilité potentielle de leur nouveau modèle aux travaux antérieurs sur le placement de produits. Leur modèle a largement surpassé les méthodes qui reposent uniquement sur le réarrangement visuel ou l'optimisation ponctuelle.

Les chercheurs espèrent que leur étude suscitera suffisamment d'intérêt de la part des détaillants commerciaux pour que leur méthode soit testée dans la vie réelle dans l'avenir.

« Lorsque l'on prend en considération le fait que 80 % des acheteurs ne font pas de liste avant de se rendre chez un détaillant, il est facile de voir à quel point quelque chose comme cela pourrait être important pour maximiser les profits et aider les magasins physiques à concurrencer les détaillants en ligne », concluent les chercheurs.

Pour plus d'informations, voyez les liens plus bas.

Psychomédia avec sources : Washington State University, Expert Systems with Applications.
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