Situation actuelle
Pendant des années, la possibilité de mesurer des données infinies a révolutionné le marketing traditionnel. La connaissance est le pouvoir. La même chose se passe avec Big Data. La collecte de tous les types de données relatives aux utilisateurs vise à comprendre leur comportement afin de créer des plans et des stratégies entièrement personnalisés. Il offre la possibilité de créer des micro-segments basés sur différents profils de clients. De cette manière, des services et des expériences personnalisés peuvent être offerts massivement pour chaque type de micro-segment.
Le problème rencontré aujourd’hui est la difficulté pour les entreprises d’interpréter les données. Beaucoup d’entreprises n’ont ni la capacité ni la connaissance nécessaires pour le faire. De la même manière, il n’y a pas assez de personnes qualifiées capables d’assumer ces fonctions. La technologie et les personnes formées constituent généralement une dépense que toutes les entreprises ne peuvent se permettre. En outre, les professionnels qualifiés ne sont pas nombreux non plus.
Ses avantages pour les détaillants sont:
- Comprendre plus profondément chaque client
- Meilleure pénétration de marché
- Être capable d’identifier les possibles risques
- Avantage concurrentiel
Quelles données Big Data recueille-t-il?
Transactions de vente
Par exemple, nous pouvons connaître tous les produits qu’une personne achète. Nous pouvons également savoir à quelle heure a été acheté. Même quels autres produits sont d’intérêt pour les personnes qui achètent de la bière, etc.
Programmes de fidélité
L’objectif est de rassembler le maximum d’informations possibles sur chaque client pour savoir ses besoins pour prendre des mesures spécifiques. De cette manière, les clients se sentiront entendus par la marque et leur engagement augmentera.
Social Big Data
L’analyse des informations générées dans les réseaux sociaux permettra de connaître le comportement des utilisateurs, d’adapter la communication avec eux, d’anticiper les tendances et d’obtenir ainsi un avantage concurrentiel.
Comportement de l’utilisateur dans le magasin physique et en ligne
Grâce aux capteurs ou aux antennes proposées par les établissements, les détaillants peuvent collecter des informations sur les interactions des clients au sein de leurs magasins.
Un magasin qui enregistre et analyse ces données sera en mesure de savoir à quel moment exactement les heures de pointe des ventes, quels articles ont eu le plus de succès, etc. et croisez ces données avec des données externes telles que la météorologie.
Big Data collecte trois types de données.
- Le premier concerne les données EPOS. Ce sont les données collectées dans le magasin quand un article est numérisé à la caisse. De cette manière, d’autres données sont collectées:
– Articles vendus
– Prix des articles vendus
– Heures de transaction, etc.
- La seconde serait des données de panel. Celles-ci rapporteront des données telles que l’âge du consommateur, le niveau de revenu et d’autres données démographiques. Normalement, ces données sont fournies par des organismes statistiques telles que Nielsen.
- La troisième concerne les données collectées à la fois par l’utilisation de cartes de débit / crédit et de cartes de fidélité. Les données sont également extraites des recherches et des publications effectuées par les utilisateurs sur les réseaux sociaux des marques. Par exemple, si un grand intérêt pour un certain type de régime ou de produit est détecté, les supermarchés qui utilisent le Big Data augmenteront le stock de produits vedettes de ces recherches.
Avantages de l’analyse du Big Data
- Déterminer les comportements, préférences de différents micro-segments, etc.
- Fournir des actions personnalisées car nous connaissons les préférences de chacun de nos clients. Par exemple, nous pouvons offrir un service client personnalisé, un contenu adapté, des actions spécifiques en fonction de leur localisation, etc.
- Améliorer constamment. Grâce à l’analyse des données en temps réel, vous pouvez réagir rapidement et répondre aux demandes des clients.
- Optimiser le Buyer Persona. Avec toutes les informations recueillies, nous aurons une image claire de qui et comment sont ces Buyer Personas.
- Optimiser les investissements en marketing.
Stratégies Big Data pour le commerce de détail
Planigramme des produits en magasin
Une organisation stratégique des produits permettra d’accroître le parcours du client et donc le temps passé en magasin. Cela augmentera le taux de conversion et augmentera donc les revenus.
Avec les données obtenues de Big Data, les détaillants sauront quels départements attirent plus de clients. Cela aidera à localiser stratégiquement d’autres départements.
Optimisation du stock
Les articles en magasin doivent être classés en fonction de:
- le bénéfice qu’ils génèrent
- leur volume de vente
Il y a deux grands groupes d’éléments:
- Produits de base: ce sont les produits que les clients sont venus acheter dans le magasin.
- Produits accessoires: ce sont les produits que les clients ont achetés impulsivement. Ils n’avaient pas l’intention de les acheter avant de les voir.
Avec les informations extraites du Big Data, les produits peuvent être correctement placés pour maximiser leurs ventes.
Prévisions de vente et gestion des stocks
En fonction des données obtenues, vous pouvez avoir une estimation des produits les plus acceptés. À partir de là, on peut maintenir un solde du stock en évitant d’avoir trop de stock ou la rupture de stock.
Étude de fidélisation de la clientèle
De nos jours, il est beaucoup plus coûteux d’obtenir de nouveaux clients que de conserver ceux qui le sont déjà. Par conséquent, nous devons découvrir:
- les clients les plus fidèles à la marque
- modèle de comportement
- micro-segments basés sur les préférences du client et les caractéristiques démographiques
Tout cela pour offrir des promotions et des stratégies personnalisées. Également pour détecter le possible manque d’intérêt de leurs clients. Voici comment les stratégies de fidélisation de la clientèle peuvent être conçues.
Étude de prix
Grâce aux algorithmes prédictifs et aux seuils du client prêts à payer, nous pouvons adapter la stratégie de tarification. Jusqu’à présent, le prix des articles était déterminé en fonction de leurs coûts ainsi que du prix de produits similaires de la concurrence. Maintenant, nous pouvons également connaître le meilleur moment et le meilleur canal pour offrir des réductions personnalisées en fonction du profil de chaque client. De la même manière, nous pouvons connaître les périodes de pointe lorsque la demande dépasse l’offre, de sorte que le prix de vente puisse être augmenté.
Optimisation du Marketing Mix
Produit: connaissant les préférences de nos clients, nous pouvons créer des produits personnalisés qui s’adaptent à leurs besoins au lieu de rester fidèles au catalogue de produits standard.
Distribution: nous pouvons montrer les produits que chaque client préfère. Tout cela grâce aux informations recueillies auprès des utilisateurs ayant le même comportement et les mêmes goûts.
Prix: connaissant les préférences de chaque client, nous pouvons montrer les produits les mieux adaptés à la moyenne des dépenses. Vous pouvez également augmenter le prix si nous déterminons que l’utilisateur montre un grand intérêt pour un produit spécifique ou en fonction de facteurs externes tels que des dates spéciales, la météo, etc.
Promotion: nous pouvons proposer à tout moment des promotions qui conviennent le mieux à chaque client.
Histoires à succès, l’empire Inditex
Zara a ouvert son premier magasin en 1975. Quatre ans plus tard, la marque comptait déjà six magasins en Galice. À ce moment-là, les employés appelaient l’usine pour signaler les ventes et les préférences des clients. Les magasins recevaient déjà deux livraisons de nouvelles marchandises par semaine pour pouvoir offrir ce que leurs clients demandaient. Cette communication fluide entre magasins, designers et usines a permis à Zara, 40 ans plus tard, de devenir le plus grand empire du commerce de la mode.
Au fil des années et des progrès de la technologie, les méthodes de communication et de collecte de données ont évolué. Dans les années 70, cela se faisait par téléphone, dans les années 90 par fax et aujourd’hui grâce au Big Data.
Aujourd’hui, le groupe Inditex compte avec plus de 7 000 magasins dans le monde. Sa méthodologie de travail ne fabrique pas plus de 12 000 unités d’un même vêtement pour tous les magasins. De cette façon, seulement quatre unités arrivent dans chaque magasin et si elles sont épuisées, elles ne sont pas remplacées. Cependant, plus de vêtements similaires sont fabriqués à partir de la même collection. En seulement deux ou trois semaines, les collections esquissées atteignent les fenêtres de leurs magasins. C’est ce qu’on appelle le fast-fashion.
Mise en œuvre de la technologie
Le Big Data vous permet de savoir même quelles tailles et couleurs sont les best-sellers dans un lieu spécifique. Il permet également de réduire les coûts en temps et en personnel nécessaires à la réalisation des inventaires grâce à la technologie RFID récemment mise en œuvre. Cette technologie de radiofréquence indique quels vêtements doivent être remplacés et où se trouvent au magasin. De cette manière, l’expérience utilisateur est améliorée puisque vous avez un contrôle total sur le stock du magasin et le temps d’attente est minimal.
Contrairement à ses concurrents, Zara développe l’ensemble de ses processus et de sa technologie et ne soustraite pas ces services contrairement à ses concurrents. À court terme, c’est plus cher mais ils ont le contrôle total.
Comme vous pouvez le constater, le Big Data offre un nombre infini de possibilités pour maximiser les ventes en appliquant des offres personnalisées à chaque client. Il existe de nombreuses tactiques et stratégies de marketing de détail pour augmenter les ventes dans votre magasin. Il s’agit de les mettre en œuvre et de voir les résultats.
