Accès rapide :
La plateforme complète de services et de solutions de Synolia pout délivrer la meilleure expérience.
Voir toutes nos expertises
Les experts de Synolia vous accompagnent tout au long de votre projet avec des services adaptés à vos besoins.
Voir tous nos services
Des solutions qui s’adaptent à vos besoins pour servir votre stratégie de digitalisation.
Voir toutes nos solutions
[chapo]Il y a 20 ans, lorsque l’on parlait de connaissance client, la donnée que possédait le retailer se résumait dans le meilleur des cas à un ticket de caisse (bien souvent non relié au reste du système d’information). Ce petit ticket offre néanmoins un nombre considérable d’informations pour l’analyse : date, type de produits, prix au kg, prix moyen des articles, nombre d’articles dans le panier, avec ou sans promotion, moyen de paiement, numéro de carte de fidélité et même le nom de l’hôtesse de caisse. Aujourd’hui encore, toutes ces informations sont utilisées pour analyser les habitudes de consommation des clients, mais si elles sont nécessaires, elles ne suffisent plus. [/chapo]
L’objectif est de parvenir à satisfaire et fidéliser ses clients ainsi que de conquérir de nouveaux prospects. Pour ce faire, “profiler” ses clients est devenu indispensable. Avec un parcours client omni canal de plus en plus complexe, le premier enjeu est d’optimiser la stratégie marketing pour engager les clients sur le bon canal et avec le bon message au bon moment. Pour y parvenir, les retailers se doivent d’être dotés d’une connaissance client approfondie. La data est au cœur de ce processus d’amélioration de la connaissance client. Les données sont nombreuses, diversifiées, éclatées et parfois complexes à corréler, difficile alors de faire ce travail de segmentation manuellement.
Il est essentiel d’utiliser des solutions qui permettront de mettre en relation les principales sources d’informations clients, notamment :
La fusion de ces données va permettre de réaliser des regroupements de type RFM (Récence – date du dernier achat -, Fréquence, Montant) pour attribuer un score à chaque client : “Inactifs”, “Occasionnels”, “Fidèles” ou encore “Nouveaux”. La communication ne sera pas la même en fonction de la catégorie à laquelle appartient le client. Bien qu’intéressant, ce niveau de segmentation seul n’est pas suffisant.
Au vu de la quantité d’informations auxquels sont confrontés les consommateurs chaque jour, ils n’accorderont pas ou peu d’intérêt à une communication non qualitative. Il faut affiner cette connaissance en intégrant les données démographiques et les habitudes d’achat aux segments.
L’objectif est de cibler de façon quasi individualisée ses clients sur des campagnes marketing qui anticipent leurs futurs besoins ou les accompagnent dans leur parcours d’achat comme par exemple :
En s’adressant à des segments de clients distincts, avec un message unique et personnalisé, la marque favorise la conversion et accroît la satisfaction de ses clients et donc leur fidélité. Une fois les campagnes envoyées via une solution de marketing automation, les impacts seront plus facilement mesurables grâce à la data visualisation car les analyses et résultats pourront être globalisés et étudiés par segment.
Chaque campagne marketing a un objectif précis :
Avec la multiplication des canaux online et offline, il est souvent compliqué de connaître les répercussions précises d’une action marketing sur ces objectifs. Le client n’est pas celui du site Internet ou d’un magasin mais bien le client de la marque. Il peut commencer un parcours sur internet pour le finaliser en magasin. En effet, chaque canal peut être à la fois un canal de vente ou d’information, pour un temps relationnel ou transactionnel.
Il est donc primordial de collecter et de consolider à 360° toutes les données qu’elles soient transactionnelles, déclaratives ou comportementales. L’intérêt de la data visualisation ne sera pas toujours de mesurer un ROI qui n’est pas toujours quantifiable d’ailleurs, mais plutôt d’identifier rapidement des tendances en mettant les données dont on dispose en relation ou en analysant les variations sur les segments clients qui étaient ciblés par une action.
Comment analyser l’impact, qu’il soit négatif ou positif, des campagnes sur la satisfaction client ? On peut imaginer réaliser cette mesure en fonction des données issues de formulaires remplis par les clients, des avis sur les bornes de satisfaction directement en magasin, de notes sur les fiches produits, de réclamations au service client ou encore de l’engagement sur les réseaux sociaux (likes, partages, commentaires etc.). Si la plupart des indicateurs sont en baisses, il faut pousser l’analyse plus loin en creusant ses données sur d’autres aspects.
La satisfaction semble en baisse suite à l’envoi d’une offre promotionnelle ? Pourquoi ne pas croiser ses tableaux de bord marketing avec ceux de la supply chain pour vérifier immédiatement si les produits en promotions étaient bien disponibles au moment de l’offre ou identifier si de nombreux retours ont eu lieu sur la période et pour quelles raisons.
La multiplication des canaux de distribution se traduit par une clientèle de plus en plus nomade et connectée. En conséquence, la quantité et la diversité de données exploitables ne cesse d’augmenter. Il est devenu de plus en plus complexe de comprendre pourquoi le client se déplace en magasin, pourquoi il effectue ou non un achat et pourquoi il revient ou non au magasin. Croiser à un même endroit toutes ces données devient une nécessité pour comprendre les comportements de ses clients ou les résultats de ses campagnes.
Vous souhaitez en apprendre davantage sur l’intérêt de la data visualisation dans le secteur du retail ? Téléchargez notre ebook dédié ! Bien entendu, n’hésitez pas à nous contacter pour aborder le sujet de vive voix !
