La data et le luxe s’allient pour créer une expérience client non plus digitale mais phygitale

Mai 11, 2022 | Tendances

La transformation de l’expérience client dans le secteur du luxe

C’est sous-contrainte que le luxe a pris rapidement la décision de faire passer la stratégie digitale à un niveau supérieur pendant la crise sanitaire, que ce soit pour être visible sur les réseaux sociaux, ou pour trouver de nouveaux moyens d’interaction avec les clients, certaines marques de luxe n’ont pas manqué d’imagination.

L’accélération de la stratégie digitale a été très fructueuse, c’est 5 ans de croissance gagnés en e-commerce et d’après le Bain Report, le résultat d’exploitation sur les produits personnels de luxe a retrouvé son niveau de 2019 avant même la fin de 2021. Cette période de crise a confirmé que le digital peut réellement aider le luxe à offrir une expérience client encore plus satisfaisante.

Un deuxième facteur vient encore amplifier l’importance du digital : les consommateurs du luxe rajeunissent et ils sont de plus en plus volatiles. Le parcours client se doit d’être le plus captivant et le plus personnalisé possible.  Le secteur du luxe entre dans une ère digitale expérientielle qui marque le passage du luxe 3.0 ou digital au luxe 4.0 du phygitale.

L’ère du phygitale ouvre de nouveaux challenges technologiques pour satisfaire une expérience client qui doit désormais combiner trois facteurs : l’émotion, l’immersion et l’interactivité. La source d’inspiration principale pour créer l‘expérience client du luxe 4.0, ce sont les clients eux-mêmes et la compréhension de leurs besoins par la marque. Cela passe inévitablement par l’exploitation de différentes sources de données sur les clients, et face au volume et à la variété des données à traiter, les technologies du big data sont idéales pour répondre aux besoins des marques de luxe.

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Les opportunités de la data pour l’expérience client dans le secteur du luxe

L’obsession de toute marque est d’apporter la meilleure expérience au client et la plus personnalisée possible. La personnalisation intervient à toutes les phases du parcours client, de la phase de découverte, à la transaction jusqu’à la fidélisation.

Pour cela, il faut s’attacher à définir et prioriser les cas d’utilisation de la data qui peuvent générer de la valeur pour le client (scoring d’appétence, personnalisation des offres, recommandations intelligentes, programme de fidélisation, etc). Cette étape d’idéation permettra aux acteurs du luxe d’identifier les sources de données à collecter, puis de faire interagir les différents systèmes afin de disposer d’une plateforme data performante.

A titre d’exemple, l’expérience utilisateur peut être enrichie par des algorithmes permettant de suggérer des recherches ou des produits pertinents à un individu donné. Il est aussi possible de personnaliser les interactions sur ce site via un service client virtuel permettant de répondre aux questions des clients 24H/24h.

La personnalisation du produit permet de terminer le parcours d’achat en beauté en rendant le client acteur de la création de son propre produit. En pratique, cela peut se traduire par des expériences en magasin, des plateformes e-commerce ou des applications offrant de nouveaux services : visualisation 3D de produit, reproduction virtuelle de mannequins reproduisant les mouvements de tissus, diagnostics de conseil premium, etc.

Toutes les données extraites de ces personnalisations pourront aussi être intéressantes pour une meilleure connaissance client afin d’enrichir les segmentations et de réinventer le développement de nouveaux produits.

Expérience client : l’exploitation de la data dans le secteur du luxe

L’approche phygitale se construit en suivant une logique bottom-up, l’expérience client d’une marque reflète sa compréhension de sa cible. Comme nous le rappelle un des pères de l’expérience digitale, Steve Jobs

Si on veut penser la technologie ou la transformation digitale il faut commencer par le consommateur et l’expérience client et ensuite construire le dispositif digital autour de ce client. Et pas commencer par l’outil et aller vers le consommateur. 

Le parcours client génère de nombreuses données pertinentes à collecter et analyser : les achats qu’ils font en magasin et en ligne, ce qu’ils visitent sur le site web, les interactions qu’ils ont eu avec le service client, leur activité sur l’application de la marque…

Pour ce type de données, on peut distinguer plusieurs sources :

  • Les données offline sur les interactions en magasin peuvent être captées à travers des systèmes opérationnels (système de caisse en magasin, systèmes de feedback sur le produit, etc) ou des objets connectés (interactions en magasin, zones de passage, etc).
  • Les données online peuvent être collectées avec des outils d’analyse d’audience (cookies, données comportementales en ligne, audiences similaires, etc) tout en respectant les règles de confidentialité des données personnelles.
  • Les données externes en Open Data : les données relatives aux tendances des réseaux sociaux, à la météo, à l’emploi, à la santé, etc… Pour récupérer ces données il est recommandé de passer par des API.
  • Les informations sur les produits (pour faire de la réalité augmentée, de la modélisation 3D ou de la personnalisation) : caractéristiques générales du produit (taille, couleur, matériaux, coupe), les caractéristiques des matériaux utilisé (épaisseur, élasticité, poids…).

Pour ce qui est de l’analyse de données et la création d’algorithmes, la data science traditionnelle offre de nombreuses possibilités et une grande liberté à ses utilisateurs. Mais lorsqu’il s’agit d’analyser des données non structurées, sur des images ou des textes, ce sont les techniques de machine learning qui offrent les solutions les plus adaptées.

Lorsqu’on est amené à manipuler de tels volumes de données, de nouvelles questions se posent : mes données sont-elles pertinentes et fiables ? Sont-elles bien organisées en vue de leur exploitation ? Pour pérenniser la stratégie data centric, il faut d’abord identifier les cas d’application de la donnée, pérenniser le cycle de gestion des données et mettre en place les plateformes permettant de les collecter, les stocker et les valoriser.

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