Avec des magasins traditionnels dits brick-and-mortar qui se portent bien et qui changent avec leur temps, la présence numérique et l’adaptation phygitale qui ont crû proportionnellement comme nous en avons déjà parlé dans cet article sur le contact en humain qui tient bon, quelles données pouvons-nous tirer de toutes ces expériences clients qui s’analysent comme une visite sur une page web ?

Données, dit-on ? Oui, la fameuse data ! Un mot qui effraie encore bien des acteurs du secteur alors qu’ils auraient tout intérêt à s’y intéresser pour développer une stratégie toujours plus précise et efficace. Si elle ne date pas d’hier, elle est manifestement au cœur de ce qu’on appelle la data governance. Cette dernière améliore considérablement l’expérience client et la précision des opérations. Alors, pourquoi ceux qui s’y intéressent aujourd’hui prennent une longueur d’avance sur la concurrence, et augmentent donc leur chance de conversion et de rétention ?

"Taradata", les vertus des données dans le retail

Et dans nos enseignes préférées, qu’en est-il ? Apprenez-vous ici que vous utilisez déjà probablement ce qu’on appelle la first party data ? Que ce soit sur le lieu de vente, via votre logiciel de CRM (Customer Relationship Management, ou gestion de la relation client), un sondage, un programme de fidélité, une carte d’identification, etc. Vous avez sûrement déjà intégré, manipulé et utilisé de la data. Cela impressionne déjà moins ; même si vous risquez d’être impressionné par tout ce que la data peut offrir au retail.

Nous nous intéressons ici qu’aux 1st party data ; en face des 2nd et 3rd party data. Ces first party data sont principalement déclaratives (nom, prénom, mail, donnée en sortie de caisse…) ou comportementales (analyse in situ des zones les plus visitées, par exemple).

— Aparté sur ces données comportementales : nous ne sommes qu’à l’aube d’une utilisation plus poussée de ces datas grâce à des captations nettes du comportement client anonymisé. Grâce à des caméras thermiques ou 3D, on peut analyser le déplacement et sa vitesse, la prise en main d’un produit, les arrêts, heure d’arrivée et de départ, etc. —

La first party data va notamment aider à piloter les performances, mais pas seulement grâce à l’intégration d’intelligences artificielles. Ces dernières vont optimiser la chaîne logistique par des analyses prédictives. Dès lors, les entreprises retail data driven ont un temps d’avance sur nos prochaines visites.

Connaître l'UX pour mieux la personnaliser in-store

Avec le data-in-store, le but est essentiellement prédictif. Par l’anticipation des comportements, l’analyse des succès en rayons, ou l’identification d’un ou des parcours client privilégiés ; on affine un espace et l’habille de façon optimale. Connaître ses produits vecteurs de réussite, c’est aussi mieux savoir gérer son espace de vente avec des PLV adéquates et favorisant en bout de chaîne la conversion vers laquelle tendent tous les retailers. Selon la typologie exclusive d’un rayon, on précise un espace qui n’aurait pas vocation à être généraliste. On améliore aussi la qualité du service avec une expérience client en accord avec des réussites tangibles ou celles qui le sont moins. Ces datas éclairent précisément le taux de conversion in-store avec le rapport comptage/arrivée en caisse.

Et in-store, qu’avons-nous avec nous ? Une liste de course, probablement, un sac, aussi ; nous aurons sûrement et surtout notre smartphone ! Comment le savons-nous ? Vous aurez peut-être une battle qui vous attend. Alors, quand le retail traditionnel imite les e-commerçants : ça donne la naissance des beacons ! Ces balises naissent en fait par le consentement du client avec une application. Par Bluetooth ou Wi-Fi, on a un autre moyen de tracer efficacement le parcours du client, jusqu’au paiement grâce au NFC. C’est bien sûr un autre moyen d’absorber et d’utiliser les données d’affluence. Enfin, c’est le terrain du beacon marketing sur lequel on peut aider à la fluidité et la réussite d’une expérience client ou personnaliser un passage en rayon avec par exemple, une promotion en pop-up ou une publicité.

La data sait aussi se gamifier

La data sait aussi se gamifier, et se matérialiser notamment grâce à la réalité augmentée. On peut définir l’impact et l’efficacité d’une campagne sur la base d’une réalité augmentée sur smartphone. En gamifiant l’environnement augmenté et son contenu de marque, on profite des bienfaits de la gamification, mais aussi de la positivité d’un potentiel UGC (à découvrir ici) qui en naitrait, et on transcende l’UX avec un aspect transverse d’une séance de shopping.

La data est donc le nerf d’une conversion in-store réussie.

On récolte, on analyse, et on adapte la data pour créer une meilleure UX. Si les moyens de les récolter sont aujourd’hui légion ; nous n’en sommes qu’au commencement de la data governance, qui n’est donc pas un vilain gros mot, et qui permet de créer une expérience en magasin toujours plus personnalisée et satisfaisante.