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Le retail analytics. Comment rentabiliser les données générées par vos points de vente ?

Trois raisons expliquent la croissance exponentielle de l’e-commerce au cours de ces dernières années.

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Les données dominent toutes nos décisions : quels produits exposer ? Lesquels mettre en promotion ? ou bien quand sera-t-il possible de le faire ?

Pour les marques et les distributeurs, les magasins sont une source de données très qualifiées qui alimente leurs plateformes numériques.

Dans ce post, nous vous donnerons les clés pour les mettre au service de votre processus décisionnel.

L’information est pouvoir, surtout en retail

Trois raisons expliquent la croissance exponentielle de l’e-commerce au cours de ces dernières années. La praticité et les coûts sont les deux les plus évidentes. La troisième ne l’est peut-être pas autant, mais elle est autant, voire plus importante : les données.

Les médias numériques fournissent des informations 100 % fiables et en temps réel sur tout ce qui se passe à l’intérieur et à l’extérieur du magasin. Ces éléments peuvent être utilisés avec facilité afin de décider d’absolument tout ce qui a un rapport avec le point de vente, voire en adapter le contenu à l’utilisateur et en temps réel :

Quels produits renouveler et lesquels retirer ?

Lesquels promouvoir ?

Adapter les promotions au profil de l’utilisateur qui passe devant un support digital.

Quel profil de consommateur s’intéresse à chacun d’eux ?

Où se trouvent ces consommateurs : en ligne et physiquement ?

Quelles campagnes fonctionnent le mieux avec chacun des « buyers personas » (profils de consommateurs) ?

Et si l’architecture de données qui a été créée est la bonne, pourquoi tout cela se produit ainsi ?

Quelles données peuvent être collectées dans un magasin physique ?

Afin d’expliquer de la manière la plus claire possible ce monde relativement nouveau et complexe, nous établirons, dans cet article, deux catégories qui permettront de comprendre les types de données qui peuvent être recueillies dans un magasin.

La première, en fonction de la provenance.

Le retail peut-il tirer parti de cette capacité de collecte de données ?

Les données indirectes

L’un des cas d’analyse de données les plus connus en retail a été celui de la chaîne multimarque Target, aux États-Unis. Tout le monde spéculait sur la façon dont Target, grâce au suivi des produits achetés par les femmes dans ses magasins, était en mesure d’analyser leurs tendances de consommation et de prédire lorsqu’elles étaient enceintes, en anticipant grâce à une publicité plus efficace et segmentée leurs prochains achats.

À ce jour, il n’est toujours pas clair si l’article original qui analysait le dossier était de la publicité déguisée d’agences chargées d’exploiter des données. Cependant, il illustre parfaitement le potentiel des données pour le retail.

Mieux encore, les coûts de ces systèmes sont, chaque jour, de moins en moins élevés.

Quelles données peuvent être collectées dans un magasin physique ?

Afin d’expliquer de la manière la plus claire possible ce monde relativement nouveau et complexe, nous établirons, dans cet article, deux catégories qui permettront de comprendre les types de données qui peuvent être recueillies dans un magasin.

La première, en fonction de la provenance.

Comment rentabiliser les données obtenues ?

Les données directes

Il s’agit de celles qui sont obtenues à partir de l’interaction directe du consommateur avec le magasin. Lorsqu’il touche un écran, s’approche d’un meuble, joue à un jeu, remplit un formulaire, achète un article...

La principale utilisation de ces données est de mesurer l’efficacité de la conception, l’expérience et les produits qui composent le magasin, en répondant à des questions telles que :

Le parcours mis en place dans notre magasin fonctionne-t-il ?

Y a-t-il des zones vides ou des produits qui ne sont pas recherchés ?

Le consommateur est-il prêt à interagir la marque au-delà de l’achat des produits ?

Quel est le profil de consommateur qui franchit le seuil des magasins (genre, âge, produits par lesquels il est le plus intéressé, etc.) ?

Pourquoi la vente croisée de certains produits ne fonctionne-t-elle pas ?

Qu’est-ce qui fait que les clients décident finalement de ne pas acheter un produit ?

Les données indirectes

Ce sont celles obtenues grâce au fait que le consommateur, à l’intérieur des magasins, utilise son téléphone portable et des interfaces relais. Il s’agit de données passives qui sont collectées sans que le client ait besoin d’effectuer une interaction spécifique.

Elles nous aident principalement à quantifier et à qualifier l’affluence en magasin : le profil de consommateurs, les heures d’affluence de chacun d’eux, le temps moyen passé dans le magasin...

A partir de là, la classification logique consiste à identifier la technologie utilisée pour les collecter.

Comment rentabiliser les données obtenues ?

La première étape consiste à fixer un objectif concret derrière chaque donnée à collecter. Poser les bonnes questions.

Surtout, parce qu’une seule donnée n’a pas grande utilité. C’est en recoupant les données concrètes que l’on commencera vraiment à extraire les « Retail Consumer Insights ». La connaissance de son client.

Ceci est compilé dans nos tableaux de bord qui automatisent ces croisements. Mais, voici les principaux avantages à tirer du retail analytics.

Si vous voulez en savoir plus sur le contenu et l’affichage dynamique, nous vous dévoilerons tous leurs secrets dans ce post.

This is what we discovered

Parce que notre cœur est là où se trouve votre magasin.
Parce que nous sommes des penseurs du commerce de détail et des créateurs d'espace.
Parce que nous sommes le partenaire global-local dont vous avez besoin.

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