Depuis longtemps, les retailers ont compris l’intérêt de capter de l’information sur leurs clients pour leur proposer des offres ciblées et personnalisées. Si de réelles avancées ont été faites en centrale en matière de datas clients (Customer Data Plateform, segmentations incluant les comportements digitaux, scores à base de machine learning, data visualisation…), il s’agit aujourd’hui de les redescendre au niveau local pour en faire un véritable levier d’activation de business pour chaque point de vente.
Les magasins ont un besoin urgent d’avoir accès aux données de leurs clients et à des outils faciles d’utilisation pour les activer. C’est encore plus vrai pour le commerce associé et pour le BtoB, qui sont décisionnaires des actions commerciales au niveau local.
Des infos utiles pour les magasins :
Grâce à la data, les magasins doivent disposer de réponses claires aux questions suivantes :
- Mon marché : Quel est le potentiel de consommation sur ma zone de chalandise ? Quelle est ma part de marché actuelle ?
- Mes clients : Qui sont-ils ? Quelle est leur valeur et leur potentiel ? Quels produits achètent-ils ? A quelles offres et quels canaux sont-ils réactifs ? Consultent-ils le site web ? Achètent-ils sur le site e-commerce ?
- Mon diagnostic : Dois-je accroître mon trafic ? Ouvrir plus de carte fidélité ? Sécuriser mes nouveaux encartés ? Limiter l’attrition ?
- Mes actions : Quels résultats sur mes distributions d’ISA et sur mes campagnes marketing ? Quelles actions (catalogue proposé par la centrale) à mener en fonction de mon diagnostic ?
Si ces questions ne sont pas nouvelles, la data science permet d’y répondre aujourd’hui avec plus de pertinence. Exemples ? Valeur client intégrant le multicanal (enseigne de jardinerie), potentiel client prenant compte des paramètres de la zone de chalandise (Sport 2000), préconisations de nombre de contacts et des actions à mener par client en fonction de son potentiel pour les 500 agences d’une filiale de St Gobain, etc. Autant de données fournies par Diametrix et directement actionnables du point de vue opérationnel.
Des outils qui leur facilitent la vie :
Évidemment, toutes les infos doivent être accessibles en quelques clics et aisément manipulables, le tout grâce à une application de data visualisation intuitive (Nespresso, La Poste).
Pour passer en mode opérationnel, là aussi la facilité d’usage est de mise car les équipes en magasins sont avant tout des commerçants, pas forcément des pros du marketing opérationnel. Pour cela, on assiste à la généralisation des tablettes vendeurs, véritables outils d’aide à la vente : info que le client à une offre de -20% sur les perceuses cette semaine, suggestions de ventes de produits complémentaires sur une commande e-commerce en cours, liste des produits consultés sur le site web de l’enseigne en amont de sa visite en magasin, etc.
Autres outils en fort développement : les solutions de campagnes marketing locales – on parle de marketing distribué – permettent de réaliser facilement des opés courrier, emailings, SMS et push notifications géolocalisées. Tout doit être sur étagère et paramétrable. En 10 mn, un point de vente doit pouvoir envoyer un SMS le vendredi soir pour contrer l’offre inopinée que son concurrent a envoyée pour le samedi.
Chez Diametrix, nous réalisons de plus en plus de projets data au service des magasins, sous forme d’études, de reportings ou d’applications sur mesure en réponse aux besoins que nous avons identifiés avec eux.
Et vous, quelle place donnez-vous à la data client dans la performance locale ?
