Comment le Big Data transformera le marketing de détail
Les marketeurs du secteur de la vente au détail ont depuis longtemps essayé d’approcher l’idée du marketing personnalisé. Dans un monde idéal, les marketeurs fourniraient au bon client, au bon moment, la communication la plus pertinente.
Les technologies numériques ont considérablement augmenté le nombre de canaux de communication personnalisée. Les envois postaux sont individualisés lors de l’impression, les coupons de caisse sont émis en temps réel, et les sites web, les portails d’achat en ligne et les applications pour smartphones créent de nouveaux points de contact avec les clients. Pourtant, le défi de déterminer la “bonne” communication pour chaque client reste énorme.
Aujourd’hui, le marketing de détail est contraint par la segmentation des clients
Les entreprises de biens de consommation et les détaillants utilisent tous deux des segmentations de marché et de clients pour déterminer les besoins des consommateurs, les préférences en matière de produits et les occasions d’utilisation afin de concevoir et de cibler leurs campagnes marketing. Malheureusement pour les détaillants, le défi est énorme car ils servent une très large gamme de groupes de clients avec un vaste portefeuille de produits, et un marché plutôt dynamique avec souvent des différences locales prononcées ajoute à la complexité.
Les consultants en stratégie McKinsey suggèrent que les efforts de segmentation ne seront pratiques et durables que si le nombre de segments est inférieur à 10. Il n’est donc pas étonnant que les marketeurs aient du mal à combler le fossé entre les besoins de millions de clients et un nombre à un chiffre de segments de clients.
Ciblage : Les technologies du Big Data remplacent la segmentation des clients par une analyse individuelle des clients
La technologie du Big Data rapprochera considérablement les marketeurs de l’idéal d’une communication véritablement personnalisée, où au lieu d’adapter les clients à une campagne, l’effort marketing commence par le client individuel et ses besoins.
L’idée principale est plutôt intuitive. En examinant le panier d’achat d’un client (à la caisse) ou mieux encore son historique d’achats (grâce aux données de la carte de fidélité) !
par rapport aux paniers d’achat et à l’historique des achats de millions d’autres clients, des profils de clients “similaires” peuvent être identifiés et utilisés pour “apprendre” quels autres produits et services intéresseront le client en question.
La base de cette analyse comportementale avancée est constituée des données de point de vente (reçus), auxquelles s’ajoutent les données de la carte de fidélité si elles sont disponibles.
La capacité quasi temps réel de ces systèmes peut être atteinte sans coût élevé grâce à une architecture intelligente qui permet un stockage efficace et une récupération rapide de grandes quantités de données. Dans un récent livre blanc, nous avons montré que toutes les données de reçus, même celles des plus grands réseaux de vente au détail, peuvent être traitées sur un smartphone.
Mesure : L’historique des clients et l’analyse des paniers permettent de mesurer la conversion, l’augmentation et la cannibalisation
Quantifier le retour sur investissement (ROI) d’une initiative marketing est essentiel, mais très complexe dans le secteur de la vente au détail, étant donné que l’impact d’une promotion ou d’un bon d’achat affecte souvent non seulement 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 dans le ROI.
Aujourd’hui, les marketeurs sont privés d’une boucle de rétroaction directe sur leurs initiatives et doivent opérer en grande partie “à l’aveugle”. Les technologies du Big Data permettent de résoudre ce problème en analysant l’historique d’achat et le panier d’un client par rapport aux promotions et bons d’achat passés et en cours.
Performance : Une boucle de rétroaction fermée crée un système d’apprentissage
Tout comme les marketeurs aspirent à la transparence sur la conversion et le ROI marketing, les moteurs de recommandation s’amélioreront considérablement s’ils peuvent directement mesurer la qualité de l’analyse comportementale appliquée. Grâce aux itérations, l’algorithme s’améliorera, ou “apprendra”. La théorie de l’apprentissage statistique est un ingrédient inestimable ici.
Les caractéristiques de succès/échec (marqueurs) doivent être clairement définies et peuvent être suivies automatiquement afin de fournir au système les rétroactions directes dont il a besoin. Heureusement, les bons d’achat utilisés, les promotions acceptées, les événements auxquels on participe ou d’autres formes d’action client qui peuvent être clairement liées à la communication marketing et mesurées automatiquement, sont donc bien adaptés à cet objectif.
Le Big Data prépare le terrain
Le Big Data a préparé le terrain pour ce que nous croyons être des améliorations fondamentales dans la façon dont le marketing peut cibler, évaluer, optimiser et finalement convertir ses campagnes en profits pour l’entreprise.
De plus, les barrières technologiques à l’innovation dans le secteur de la vente au détail n’ont jamais été aussi basses, et nous pensons que les premiers acteurs créeront des pressions concurrentielles qui transformeront l’industrie. Des moments passionnants en perspective !
