Nous y sommes presque. Plus que quelques jours et le quatrième trimestre, saison cruciale pour le retail aura démarré. Avec elle, la date phare pour les achats de fin d'année, le Black Friday. Alors, est ce qu'une fois encore le consommateur sera au rendez-vous ? Pour répondre à cette question, comme souvent, il faut un bon KPI.
Nombreuses sont les industries, et peut être est-ce votre cas, qui pilotent leur activité en comparant une année par rapport à la précédente. "Nous avions une croissance de 10% entre 2017 et 2018, on peut projeter une croissance de 15% cette année étant donné le contexte favorable." Malheureusement, cette approche simple et parfois payante n'est pas valable en ce qui concerne la saisonnalité du consommateur.
Pour trouver un bon KPI, nous avons décidé de repartir de zéro : À savoir, la définition de la saisonnalité. Nous avons choisi celle-ci : l'importance d'une période de l'année par rapport aux 12 mois qui l'entourent. Équipés de notre définition, nous avons alors cherché un modèle d'analyse de données qui calcule cette saison et nous avons choisi un outil de décomposition de séries temporelles. Celui-ci est capable de séparer les effets de long terme, typiquement sur plusieurs années, de la saison et des effets de court termes. Qu'avons nous découvert ?
> Le quatrième trimestre est un sprint qui dure longtemps
Sur le retail dans son ensemble, les requêtes attribuées à l'effet de saisonnalité sont huit fois plus nombreuses que les requêtes attribuées à l'effet du Black Friday. Il y a donc beaucoup d'opportunités de passer un message pertinent à un consommateur pendant la saison dans son ensemble. Il est d'ailleurs probable que le coût du message soit moins élevé au cours de la saison que pendant la semaine du Black Friday. Les weekends précédant Noël voient un fort effet de court terme. Il y a donc des opportunités de passer son message dans ces moments là également.
> L'effet de saison s'intensifie chaque année
Pour l'exemple, nous présentons ici les requêtes qui concernent la catégorie habillement. On observe que depuis 2014, la saison s'intensifie. Autrement dit, le quatrième trimestre concentre toujours plus l'attention du consommateur. À son pic en 2018, les requêtes attribuées à la saison représente 30% des requêtes totales du jour. Ces 5 dernières années, le quatrième trimestre a toujours plus concentré l'attention du consommateur. On peut raisonnablement penser que cette année encore le phénomène aura lieu.
> Black Friday ou Saison, un effet différent suivant la requête ou la catégorie
Nous avons ici représenté quelques sous catégories de l'habillement en fonction du pourcentage de requêtes supplémentaires attribuées à la saison et du pourcentage des requêtes attribuées à l'effet court terme du Black Friday. On peut penser que le consommateur est très attentif aux promotions sur ces catégories particulièrement ce qui expliquerait l'effet du Black Friday. D'autres catégories correspondent aussi aux préoccupations propres à la période qui se refroidit. (La taille des bulles indique le volume de requêtes.)
Ce nouveau modèle permet de mieux comprendre la dynamique du consommateur et de donner une définition claire à un sujet omniprésent dans nos discussions avec les acteurs du retail : la saisonnalité. Les apprentissages pour nos clients sont multiples et nous sommes seulement au début de l'exploitation des résultats. Et vous, avez vous déjà utilisé un modèle de décomposition de séries temporelles pour analyser la saisonnalité ?
