La force du Savoir-faire du Prix

Une stratégie ciblée qui repose sur l'analyse omnicanale des prix

L’analyse omnicanale des prix de RetailData (Données de détail, Inc.) dresse un portrait complet de votre concurrence. Grâce à notre méthode personnalisée de collecte de données et à nos processus rigoureux de production de rapports normalisés, notre offre de services vous permet de prendre des décisions éclairées et d’établir une stratégie ciblée pour conquérir votre clientèle et maximiser vos résultats commerciaux.

Nous sommes les pionniers et chefs de file de l’optimisation stratégique des prix depuis plus de 30 ans et à ce titre, nous avons perfectionné des processus exclusifs et éprouvés de collecte et de production des données de la plus grande qualité, qui sont exactes, exploitables et recueillies rapidement. Pour en savoir plus sur nos services et notre méthode, consultez le contenu ci-dessous.

Processus éprouvés

Depuis 30 ans, RetailData (Données de détail, Inc.) se consacre exclusivement à l’optimisation stratégique des prix pour le commerce de détail.

Pour vous, cette spécialisation n’a que des avantages : nous comprenons toute la complexité de la collecte de données sur les denrées périssables, les marques maison et les promotions. Vous accédez rapidement aux données dont vous avez besoin pour prendre des décisions éclairées.

Nos processus exclusifs ont été perfectionnés par nos experts pour offrir des données de qualité sur les prix qui répondent à vos besoins, correspondent à vos exigences et sont compatibles avec vos systèmes.

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Collecte de données

RetailData (Données de détail, Inc.) s’engage à fournir, en proportions équilibrées, des données recueillies en ligne et en magasin afin de faciliter la prise de décisions éclairées. La collecte de données omnicanale, la validation, la normalisation et la production de rapports à partir des données obtenues auprès de VOS acheteurs vous aideront à fixer en toute confiance des stratégies concurrentielles d’établissement de prix.

  • Chaque semaine, nous effectuons 52 000 vérifications de prix en ligne et en magasin aux É.-U.
  • Chaque semaine, ce sont 73 millions de prix qui sont relevés en ligne et en magasin, puis sont validés et communiqués à des clients américains.

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Omnicanal

RetailData (Données de détail, Inc.) s’appuie sur son expérience pour choisir les meilleurs canaux de collecte et ainsi vous aider à atteindre vos objectifs.

Que ce soit en ligne, en magasin, ou les deux à la fois, les équipes de spécialistes de RetailData (Données de détail, Inc.) recueillent les données nécessaires pour recommander des prix à partir d’une vision du marché qui reflète l’expérience de VOTRE clientèle.

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En magasin

Depuis plus de 30 ans, nous perfectionnons nos processus et nos technologies pour proposer la meilleure offre d’optimisation stratégique des prix en magasin.

Notre grande équipe de responsables de la collecte de données est présente dans un rayon de 50 km autour d’environ 91 % des détaillants en épicerie, des magasins de grande distribution, des pharmacies, des clubs-entrepôt et des discompteurs spécialisés, tandis que notre expérience et nos technologies ultramodernes nous permettent de produire rapidement des données exactes et exploitables.

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En ligne

Grâce à des technologies de pointe et des processus éprouvés, notre équipe de spécialistes de la collecte en ligne recueille chaque semaine 65 millions de points de données normalisées. Rigoureux et précis, notre processus exclusif de collecte en ligne produit des données d’optimisation stratégique des prix exploitables, afin de vous guider vers des décisions éclairées.

Nos capacités couvrent tous les types de détaillants Web, de l’achat en ligne suivi de la cueillette en magasin, en passant par les détaillants qui travaillent exclusivement sur Internet (Web et mobile).

Les activités d’analyse continue de RetailData (Données de détail, Inc.) permettent de comparer le fonctionnement en ligne et en magasin d’un détaillant donné. Cette méthode est essentielle si l’objectif est de s’appuyer sur les données en ligne pour déduire les activités d’un magasin.

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Validation

RetailData (Données de détail, Inc.) produit des données d’une grande précision par la validation et la normalisation en fonction de données actuelles ou passées. Notre méthode rigoureuse nous permet de dresser un portrait fidèle et pertinent des prix de vos concurrents.

  • Validation en rayon : le responsable de la collecte de données reçoit un avis si un prix est en dehors de l’écart-type
  • Validation et vérification dans le temps : les données sont comparées aux résultats des vérifications précédentes
  • Multiplication des validations sur une période donnée : les données sont comparées à celles d’autres vérifications faites pendant la même période

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La mise en relation et en correspondance

Mise en relation dynamique des produits (Dynamic Product Linking, DPL)
Puisqu’une unité vendue sur cinq est d’une marque maison, une mise correspondance est nécessaire pour établir la pertinence et l’exactitude des données. La solution de mise en relation dynamique des produits RetailData (Données de détail, Inc.) est un outil fondé sur des règles (niveau de qualité, format, prix) qui établit une correspondance entre vos articles et ceux de votre concurrent.

Un lien 1:1
Pour la marchandise générale comme pour d’autres catégories, il n’est pas toujours possible de se fier au CUP d’un article d’une marque nationale pour établir un lien. Avec l’outil novateur de RetailData (Données de détail, Inc.), vous voyez les articles comparables de vos concurrents pour établir un lien 1:1, grâce à des filtres d’attribut.

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Rapports et visualisation des données

Votre plateforme de production de rapports a des paramètres d’exportation spécifiques et des exigences de visualisation sur mesure? Ou, au contraire, souhaitez-vous une solution clé en main? RetailData (Données de détail, Inc.) s’adapte à vos besoins avec une grande flexibilité.

  • MarketVUEMC
  • Intégration aux systèmes existants
  • Rapports personnalisés

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Snag-An-Ad

Chaque semaine, notre équipe de spécialistes du Web analyse un échantillon de prix extraits de publicités concurrentes. Snag-An-Ad permet de recueillir tous les éléments d’une annonce :

  • Tous les produits, triés par nom, image ou référence
  • Nom de l’article, description, paquet, format, unité de mesure
  • CUP de l’article
  • Prix indiqué dans la publicité ou calculé d’après une offre de type « Un produit acheté, un produit gratuit » ou selon le pourcentage de réduction affiché
  • Type de promotion
  • Prix courant
  • Importance de la distribution (% de rabais)
  • Nombre de semaines de présence

Snag-A-Price

RetailData (Données de détail, Inc.) dispose d’une base de données exhaustive de plus de 160 millions de points de données qui sont recueillis et analysés chaque trimestre, afin de permettre l’élaboration de stratégies d’établissement des prix. Ces analyses reposent sur des critères essentiels pour ensuite permettre le prélancement de modèles de distribution à l’essai et optimiser le choix d’articles afin améliorer les taux de correspondance. Ce service à la carte permet de cibler certains types de données et d’établir un budget précis.

Autres services

RetailData (Données de détail, Inc.) propose également une gamme de services complémentaires qui s’ajoutent à nos programmes d’optimisation stratégique des prix :

Vérification de la lecture électronique des prix
Solution personnalisée pour répondre à vos besoins uniques en matière de conformité des prix au détail, afin de réduire les écarts entre l’étiquetage et les prix enregistrés en caisse, que ce soit dans les données de suivi, de comparaison ou de production de rapports.

Promotion et marchandisage
Technologie de pointe qui réunit des données sur les prix et sur le placement des produits, en vue de produire des analyses et de permettre des décisions de marchandisage éclairées qui mènent à plus de rentabilité.

Travaillons ensemble!

Nous sommes là pour vous aider à prendre des décisions éclairées et à mettre sur pied des stratégies de prix qui maximiseront vos résultats commerciaux.

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