Comment le Big Data va transformer le marketing de la vente au détail
Les marketeurs de la vente au détail ont longtemps cherché à approcher l’idée d’un marketing un-à-un. Dans un monde idéal, ils délivreraient la communication la plus pertinente au bon client, au bon moment.
Les technologies numériques ont considérablement augmenté le nombre de canaux de communication un-à-un. Les envois postaux sont individualisés à l’impression, les coupons de caisse sont délivrés en temps réel, et les sites web, portails de le e-commerce et applications pour smartphones créent de nouveaux points de contact avec les clients. Pourtant, le défi de déterminer la communication « adéquate » pour chaque client reste immense.
Le marketing de la vente au détail aujourd’hui est contraint par la segmentation de la clientèle
Les entreprises de biens de consommation et les détaillants utilisent à la fois la segmentation de marché et de clientèle pour déterminer les besoins des consommateurs, les préférences en matière de produits et les occasions d’usage, afin de concevoir et cibler leurs campagnes marketing. Malheureusement pour les détaillants, le défi est énorme, car ils s’adressent à un très large éventail de groupes de clients à travers un vaste portefeuille de produits, et un marché assez dynamique avec souvent des différences locales marquées vient s’ajouter à la complexité.
Les consultants en stratégie de McKinsey suggèrent que les efforts de segmentation ne seront praticables et durables que si le nombre de segments est inférieur à 10. Il n’est pas étonnant que les marketeurs peinent à combler le fossé entre les besoins de millions de clients et un nombre de segments client à un chiffre.
Ciblage : Les technologies Big Data remplacent la segmentation de la clientèle par l’analyse individuelle du client
La technologie Big Data rapprochera considérablement les marketeurs de l’idéal d’une véritable communication un-à-un, où, au lieu d’intégrer les clients dans une campagne, l’effort marketing débute par le client individuel et ses besoins.
L’idée centrale est plutôt intuitive. En examinant le panier d’un client (au moment du paiement) ou, mieux, son historique des achats (via carte de fidélité données) !
En relation aux paniers et historiques d’achats de millions d’autres clients, des profils de consommateurs « similaires » peuvent être identifiés et utilisés pour « apprendre » quels autres produits et services séduiront le client concerné.
La base de cette analyse comportementale avancée repose sur les données de point de vente (ticket de caisse), ainsi que sur les données de carte de fidélité si disponibles.
La capacité de quasi temps réel de tels systèmes peut aujourd’hui être atteinte à moindre coût grâce à une architecture intelligente qui permet un stockage efficace et une récupération rapide de quantités énormes de données. Dans un whitepaper, nous avons démontré que toutes les données de tickets de caisse, même celles des plus grands réseaux de vente au détail, peuvent être traitées sur un smartphone.
Mesure : L’analyse de l’historique client et des paniers permet de mesurer la conversion, l’augmentation et la cannibalisation
La quantification du ROI d’une initiative marketing est cruciale, mais très complexe dans le retail, étant donné que l’impact d’une promotion ou d’un bon de réduction n’affecte souvent pas uniquement le produit promu, mais l’ensemble du portefeuille de produits. La substitution, la cannibalisation et l’impact à long terme jouent tous un rôle important pour le ROI.
Les marketeurs d’aujourd’hui se retrouvent privés d’une boucle de rétroaction directe sur leurs initiatives et doivent opérer essentiellement à l’aveuglette. Les technologies Big Data permettent de résoudre ce problème en analysant l’historique d’achats et le panier d’un client par rapport aux promotions et bons de réduction passés et en cours.
Performance : Une boucle de rétroaction fermée crée un système d’apprentissage
Tout comme les marketeurs aspirent à une transparence sur la conversion et le ROI marketing, les moteurs de recommandation s’amélioreront considérablement s’ils peuvent mesurer directement la qualité de l’analyse comportementale appliquée. Au fil des itérations, l’algorithme s’améliorera, ou « apprendra ». La théorie de l’apprentissage statistique est ici un ingrédient inestimable.
Les prérequis sont des caractéristiques de succès/échec clairement définies (indicateurs) qui peuvent être automatiquement suivies afin de fournir au système la rétroaction directe dont il a besoin. Heureusement, les bons de réduction utilisés, les promotions adoptées, les événements auxquels on assiste ou d’autres formes d’action client pouvant être invariablement associées à la communication marketing et mesurées automatiquement servent parfaitement à cette fin.
Le Big Data prépare le terrain
Le Big Data a préparé le terrain pour ce que nous croyons être des améliorations fondamentales dans la manière dont le marketing peut cibler, évaluer, optimiser et, en fin de compte, transformer ses campagnes en profits pour l’entreprise.
De plus, les barrières technologiques à l’innovation dans le retail n’ont jamais été aussi faibles, et nous croyons que les premiers acteurs créeront des pressions concurrentielles qui transformeront le secteur. Des temps passionnants s’annoncent!
