« L’expérience client est le nouveau Marketing. Elle devrait être au sommet de la liste des priorités de votre organisation. » Steve Cannon, President & CEO of Mercedes-Benz USA

 

  • Facebook
  • Twitter
  • LinkedIn

 

La transformation digitale a intégralement transformé le secteur du retail. De phygitales à omnicanales, chaque jour, de nouvelles stratégies sont mises en avant mais tous les observateurs sont d’accords: le magasin doit retourner à sa vocation première et redevenir ce lieu expérientiella technologie est au service d’une expérience client qui conjugue services personnalisés, praticité et émotions. Tout le monde s’accorde également sur la data, devenue graal de la distribution et nouveau levier de croissance. Ces données ouvrent de nouvelles possibilités : meilleure connaissance des clients, adaptation des contenus en fonction de leurs besoins ou encore liant entre les différents canaux de distribution des enseignes. Néanmoins, cette mine d’or demeure difficile à exploiter quand on sait que les données personnelles augmentent quatre fois plus vite que l’économie mondiale, qu’elles régissent de facto les stratégies économiques et sociales et « électrisent » le retail. Reste donc à savoir comment les retailers modernes peuvent exploiter vraiment la data et découvrir quelques exemples pertinents d’utilisation de ces données pour augmenter l’expérience client.

Data : le bras armé de l’omnicanal

  • Facebook
  • Twitter
  • LinkedIn

Si les retailers peuvent aujourd’hui intégrer les datas dans leurs stratégies, c’est que l’on est déjà passé du big data vers le smart data; cet usage intelligent des données permet l’optimisation des processus d’extraction et l’intégration des datas dans le but d’améliorer l’expérience client en temps réel, soit un élément clé pour une valorisation de l’activité à long terme. La masse de données client disponible croît à une vitesse vertigineuse et constitue le socle du développement du commerce « cross canal » et de la politique de fidélisation. La data est avant tout une création de valeur ajoutée pour les retailers qui contrôlent de plus en plus de paramètres afin d’obtenir une vision globale de tout ce qu’il se passe dans leurs points de vente. La donnée est au centre de la stratégie de l’entreprise mais elle est également au centre de la convergence entre le physique et le digital, conférant au retailer une connaissance client supérieure à celle existante en ligne.

Selon une étude LSA,  80% des enseignes ont migré vers une organisation omnicanale. Cette stratégie « customer oriented » a le client pour point de départ stratégique et non plus la marque elle-même. Aussi, l’enjeu n’est plus seulement de savoir ce que veut le client mais comment il souhaite l’obtenir. Cette omnicanalité est rendue possible par le biais de l’exploitation de plus en plus poussée des données des consommateurs. En France, 15% des moyennes et grandes entreprises sont équipées d’une plateforme traitant ces données. L’omnicanal ne passe donc pas que par la data et bien qu’il soit plus efficace avec, elle est encore assez peu utilisée en France pour des raisons de coûts mais également de ressources humaines pas forcément formées à l’analyse de ces nombreuses données.

Comment récupérer de la data en point de vente ? 3 approches complémentaires.

Un retailer proposant à ses cibles des points de contact online (catalogue, achat en ligne, store-locator, réseaux sociaux…) et offline (boutiques, call-center, livreurs…) a de très nombreuses opportunités de collecter les données comportementales de ces dernières. Il peut donc proposer une expérience personnalisée en s’appuyant sur la data issue des cartes de fidélité (âge, sexe, identité), de la géolocalisation indoor et outdoor, de transactions, de comportement de l’acheteur… sans oublier les données exogènes, à l’instar de la météo. À partir de celles-ci, les enseignes ont les moyens de proposer des réductions, type coupons numériques par exemple, pour enrichir leur une expérience client.

  • La géolocalisation

Pour collecter la data, il existe plusieurs solutions comme le Wifi tracking qui se base sur des boîtiers « plug & play » à brancher dans des endroits stratégiques du point de vente en conditionnant l’accès au wifi gratuit à la soumission d’une adresse mail ou d’un numéro de téléphone. Pour constituer une base de données, il faut évidemment des données. Pour cela, vos clients et prospects doivent remplir un formulaire de contact, une inscription à votre newsletter ou encore adhérer à votre système de fidélité en magasin.

Pour analyser le comportement d’achat des clients : temps de présence globale, parcours dans la boutique, temps d’arrêt à chaque rayon, on peut miser sur les données captées et émises via le signal Wifi des smartphones, complété par des détecteurs locaux ou des systèmes vidéo qui pourront affiner les datas physiques collectées (âge de vos clients, genre, émotions…).

  • La dématérialisation des tickets de caisse

De même, dématérialiser le ticket de caisse ou la garantie, à recevoir par mail suite à un achat en magasin permet de réactiver immédiatement et efficacement le client, avec la possibilité non-intrusive de cross-sell. Dématérialiser les files d’attentes, aussi, pour capter le numéro de téléphone afin de créer une redirection vers le site mobile ou l’application via un SMS.

  • Des actions marketing associant les vendeurs

En plus de ces solutions, des actions marketing associant les vendeurs sont essentielles pour récupérer l’adresse email des clients en magasin. Un conseiller de vente peut demander à son client son numéro client ou son mail pour retrouver une éventuelle simulation effectuée en ligne, avant sa visite en magasin, afin d’affiner ses propositions. De même, les retailers peuvent équiper les vendeurs d’une application mobile pour qu’ils soient avertis en temps réel de la présence accrue de clients dans un rayon etc. En magasin, si les données sont remplies manuellement via un logiciel caisse, il est nécessaire de former ou informer les vendeurs sur l’importance d’une complétion correcte du formulaire. Une fois votre base créée et enrichie, le retailers sera en possession d’un avantage concurrentiel de taille car il disposera d’un vrai outil de conquête et fidélisation clients.

Les 3 meilleurs exemples d’utilisation de la data

  • Snickers mesure la faim de ses followers

  • Facebook
  • Twitter
  • LinkedIn

C’est une expérience unique que la marque a menée avec l’agence BBDM Melbourne. Ils sont partis du constat suivant : « quand nous avons faim, nous sommes nerveux ». Avec l’aide de data-scientists, ils ont listé 3 000 mots que nous employons en situation de colère et les ont répartis sur une échelle afin de pouvoir mesurer plusieurs niveaux d’énervement.

En analysant 14 000 tweets par jour, et grâce à cette échelle, la marque pouvait faire baisser les prix de leurs barres chocolatées pour chaque utilisateur, en fonction de son degré de colère. Celui-ci devait télécharger une application et, ainsi, récupérer son bon de réduction digital.

Cette opération a donné encore plus de notoriété à Snickers. L’opération prend tout son sens quand on sait que son slogan est : « You’re not you, when you’re hungry » (pour Snickers France : « T’es pas toi, quand t’as faim »).

  • La carte de fidélité connectée et interactive de Kiabi

  • Facebook
  • Twitter
  • LinkedIn

Kiabi propose une expérience shopping sans couture dans ses points de vente en apportant à leurs clients un programme de fidélité enrichie grâce à leur connaissance client et au big data. La marque expérimente pour la première fois une carte de fidélité connectée dans son magasin de Beauvais, en Picardie, auprès d’une vingtaine de clientes volontaires.

La carte de fidélité connectée est destinée à favoriser une expérience shopping personnalisée et différenciante. Ainsi, dès l’entrée du magasin, la cliente est reconnue grâce à sa carte de fidélité via une puce intégrée qui se situe dans son sac ou sa poche. Elle reçoit, de surcroît, un SMS pour lui souhaiter la bienvenue et lui offrir des points de fidélité. Dernière étape : lors de son passage en caisse, la conseillère de vente reçoit alors le profil de la cliente sur son écran. Plus besoin de sortir sa carte de fidélité, elle est automatiquement ajoutée au ticket de caisse; ainsi, le passage en caisse est facilité.

  • Eram : une vision à 360° de l’expérience client omnicanale

  • Facebook
  • Twitter
  • LinkedIn

Éram a su s’adapter aux évolutions du marché et aux tendances de consommation au fil des décennies. Pour associer online et offline, Eram a créé des KPI communs aux points de contact digitaux et physiques. Le groupe a mis en place un « Super CA » composé de la somme des chiffres d’affaires (CA) du retail classique, du click & collect, de l’e-réservation, ainsi que du CA « extension de gammes » qui correspond à toutes les ventes en boutiques rendues possibles par les gammes étendues consultables sur les tablettes dont disposent les vendeurs. Depuis la mise en place du “Super CA”, les boutiques considèrent désormais les clients digitaux comme leurs. Elles sont devenues responsables du client omnicanal. Elles font la promotion des services web ce qui permet une meilleure expérience client. Finalement, technologie et présence humaine, digital et expérience, sont les clés d’une bonne utilisation de la data.

L’évolution de la data, clé de voûte du retail du futur ! ?

La croissance future du commerce repose sur une offre et une expérience cross canale, certes, mais qui suppose la prise en compte individuelle du client, de ses besoins et de son historique et une personnalisation de la relation. La fidélité du client s’obtient à ce prix et réclame des preuves.

Pour conclure, une bonne utilisation de la data peut permettre aux marques, distributeurs et gestionnaires de centres commerciaux, d’envisager une nouvelle relation avec le client. Pour ce faire, le retailer doit donc intégrer la donnée au centre de sa stratégie globale afin de miser sur l’avenir. Gérer et analyser les données clients, c’est pouvoir en tirer profit.

Dans ce sens, on a fait le pari dans notre étude sur l’évolution de l’expérience client de 1800 à 2050  en point de vente que les enseignes pourront délivrer une ambiance personnalisée à leurs clients dans les points de vente du futur en donnant une nouvelle envergure à la data à travers la mesure de l’émotion. Les réactions face à une odeur, un son, un visuel ou encore la charge cognitive du regard sont autant d’indicateurs que pourront mouliner les intelligences artificielles dédiées. Les marques pourront ensuite mesurer et analyser des milliards de données émotionnelles, normées, anonymes et comparables : la « feel data » pourrait devenir la norme et une voie vers la personnalisation en temps réel de l’expérience shopping.