Grande distribution : comment améliorer l’expérience client grâce à la data ?

La concurrence dans le secteur de la grande distribution à tendance à s’intensifier et le paysage omnicanal a encore accru les pressions auxquelles les acteurs sont confrontés.

Alors comment se démarquer face à cette concurrence grandissante ? Le secret ne réside-t-il pas dans l’analyse de la donnée collectée pour créer une expérience client hyper-personnalisée ?

Grande distribution : faire face à l’explosion du volume de donnée client

Carte de fidélité, adresse IP, paiement mobile, chariot connecté… L’heure de l’hyper connexion a sonné et l’essor des données online et offline devient quant à lui fulgurant.

Cependant, posséder une mine de données clients est une chose, l’exploiter pleinement en est une autre. C’est d’ailleurs seulement 13% des organisations qui déclarent tirer le meilleur parti de leurs données clients disponibles (Étude Forbes).

Et pour cause, le cheminement vers l’acte d’achat n’a jamais été aussi complexe. Les acteurs de la grande distribution doivent désormais être en mesure de relier au mieux les points entre l’activité en ligne et hors ligne d’un client via plusieurs canaux et appareils, et de les combiner avec un CRM pour créer une vue client unique complète.

L’objectif n’étant pas de collecter le plus de données, mais de collecter une donnée client qualitative, c’est-à-dire ciblée. On note par ailleurs, que des données de mauvaise qualité conduisent à des conclusions inexactes et peuvent mettre en péril l’efficacité des actions marketing. Dans le secteur de la grande distribution, les principaux types de données dites « utiles » seront des éléments comme le volume des ventes, la fréquentation des clients, les marges bénéficiaires, les niveaux de stock, l’efficacité des campagnes publicitaires…

Une fois cette donnée client collectée, il s’agira pour les distributeurs de compiler cette dernière trop souvent cloisonnées au sein d’applicatifs qui ne communiquent pas entre eux soit par une obsolescence des outils soit par un manque d’acculturation data des équipes.

Les atouts du Big Data pour le secteur de la grande distribution

Une fois les données clients collectées, transformées et unifiées, analyser ces dernières avec des technologies analytiques (intelligence artificielle, Big Data, IoT …) permettra de mieux comprendre l’état du marché, de mieux cibler les clients et de faire passer le distributeur au niveau supérieur.

La nouveauté avec le Big Data, c’est que l’on peut personnaliser la relation client à une très grande échelle. Avant, on s’adressait à un segment de clientèle. On est aujourd’hui dans une relation de one-to-one grâce aux capacités de calcul.

Olivier Girard – Directeur d’Auchan Retail Data pour Les Echos

Parmi les opportunités offertes par l’exploitation des données, le Big Data permettra de :

• Réactiver les clients endormis/froids,
• Augmenter le panier final du client,
• Améliorer la satisfaction client,
• Prendre des décisions basées sur les données pour l’aménagement du magasin, la gestion du personnel…,
• Mettre à jour le merchandising du magasin,
• Créer des remises/offres personnalisées pour les clients cibles,
• Stimuler la demande pour les produits,
• Analyser les préférences et les comportements d’achat des clients,
• Se concentrer sur les clients à forte valeur ajoutée,
• Augmenter la fréquentation des clients,
• Avoir une tarification intelligente pour générer plus de revenus,
• Optimiser les chaînes de distribution et d’approvisionnement pour augmenter le go-to-market.

Personnaliser l’expérience client

De plus en plus, les clients s’attendent à une expérience d’achat personnalisée à la fois en ligne et en magasin. Le fait de ne pas proposer un parcours d’achat réactif et personnalisé du début à la fin peut inciter les consommateurs à choisir un concurrent.

Mais la seule façon de vraiment comprendre ce que les clients veulent et ont besoin est d’étudier leur comportement : habitudes d’achat, taux d’abandon de panier, avis, etc. Et c’est par le croisement de ces données, à l’aide du Big Data, qu’il sera aisé de proposer une expérience client ultra personnalisée.

Prévision de la demande grâce au Big Data

Le croisement de données internes avec des données externes, de type Open Data, permet de réaliser des prédictions avancées. Les conditions météorologiques, les réseaux sociaux, les tendances de navigation web, la mobilité ou même les données liées à la pandémie, etc…sont autant d’informations à prendre en compte pour enrichir ses algorithmes de marketing prédictif.

Analyse du parcours client

Le parcours client n’est pas une ligne droite. C’est un sentier entre les canaux, de la recherche à l’achat. La seule façon de maîtriser le parcours client et de créer de meilleures expériences est d’utiliser le Big Data.

Les solutions d’analyse peuvent aider les distributeurs à répondre à des questions telles que : où les clients recherchent-ils réellement des informations sur les produits ? Où les perdons-nous ? Quels sont les moyens les plus efficaces pour les atteindre et les inciter à acheter ?

Conclusion

Le Big Data couplé à des technologies de Data Science, permet aux acteurs de la grande distribution de relever de nouveaux challenges face à l’explosion du volume de données clients collectées.

Ces nouvelles opportunités, si elles sont bien utilisées, permettront de renforcer le positionnement concurrentiel des acteurs de la distribution en innovant grâce à des outils modernes et évolutifs.

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