Les bests practices des magasins pour utiliser les données web

Les pures players du web s’attaquent au réseau physique « les magasins » : comment et pourquoi ?

Amazon, Google, Alibaba : les trois grands noms du web s’affrontent sur un nouveau terrain, celui du retail physique. Et les actions Carrefour et Casino ont bondi cette semaine en France sur des rumeurs de rachat du réseaux de boutiques par Amazon.

Déjà numéro 1 en matière d’e-commerce (même s’il ne s’agit pas de sa seule activité), Amazon se positionne déjà sur le marché physique avec l’ouverture de librairies (Amazon Books), d’Amazon Go (un concept de boutique sans caisse), d’Amazon Pop-Up dédiés à l’écosystème Amazon (Echo, Kindle, Fire TV…). Le géant travaille donc activement à offrir une expérience omnicanale à ses clients et fait trembler ses concurrents digitaux… mais aussi et surtout les acteurs “traditionnels” de la grande distribution !

Dernier coup de tonnerre en date : Amazon a racheté Whole Foods Market pour 13,7 milliards de dollars, ce qui représente sa plus grosse acquisition depuis sa création. Concrètement, cela signifie qu’Amazon récupère un réseau de plus de 450 magasins alimentaires aux Etats-Unis, au Canada et au Royaume-Uni, avec la volonté de casser les prix dès le départ et de rendre les produits sains, de qualité et biologiques abordables pour tout le monde (vous pouvez lire le communiqué officiel à ce sujet ).

Face à lui, Google et Walmart s’allient. Walmart, 1er distributeur mondial, a décidé de commercialiser des centaines de milliers de produits sur Google Express, la plateforme de livraison à domicile de Google.

Enfin, le géant Alibaba s’offre Intime Retail, qui gère un nombre important de centres commerciaux en Chine.

D’une stratégie de numérisation des boutiques physiques à la résistance des acteurs traditionnels en passant par l’arrivée possible d’Amazon comme retailer à part entière, réseau physique et internet semblent désormais indissociables.

Pourquoi ? Les consommateurs allient désormais fortement le offline et le online lorsqu’il s’agit de découvrir, de comparer, de tester et d’acheter. D’autre part, les données récoltées permettent de booster considérablement les ventes, d’optimiser la supply chain (et donc de réduire les coûts et délais de livraison, par exemple), et bien sûr d’affiner les prises de décision, ce qui fait du Big Data et de l’intelligence artificielle un enjeu majeur pour les commerçants.

Comment tirer profit des données online ?

Récolter des données et organiser son pilotage par la data permet de soutenir sa croissance. Comment en tirer pleinement parti ?

 

  • La valeur ajoutée du Big Data dans le retail

Prédire les futurs achats de ses clients sur la base de ce que vous savez d’eux, dynamiser les ventes et exploiter le pricing dynamique, affiner les conseils et améliorer l’expérience du client, proposer une expérience sur-mesure… le Big Data permet de se détacher du “feeling” et de l’approximation en exploitant les données récoltées en ligne et offline afin de décupler les ventes et la fidélisation tant sur le Web que dans un réseau de distribution physique.

L’analyse prédictive, par exemple, a permis à la chaîne Stage Stores de proposer d’optimiser les périodes de soldes (en proposant des réductions avant que la demande ne soit trop faible), et en automatisant intelligemment les stocks de tailles pour chaque magasin.

 

  • Jouer sur l’interaction entre physique et virtuel avec le cross mobility shopping

Le cross mobility shopping est un concept qui représente bien le lien étroit entre Web et environnement physique. Son principe est simple : un consommateur voit un produit ou service qui lui plaît dans une vitrine, sur une affiche ou en lisant un magazine, et peut l’acheter directement depuis son smartphone.

Cet achat est rendu possible grâce à une photographie, un scan du produit ou de son code barre, ce qui permet de l’identifier et de l’acheter instantanément.

Le cross mobility shopping peut par exemple prendre la forme de murs shopping, de vitrines interactives, ou encore d’un shopping sur le modèle de “Shazam” grâce à une application de reconnaissance comme le propose Fashion Marker.

  • Vendre offline grâce au web

Un site internet n’est pas fait que pour vendre sur internet. Bien au contraire, il permet de générer du trafic et des ventes au niveau des points de distribution physique. Une part importante des visiteurs d’un site Web (47% d’entre eux) visitent une boutique physique avec, à la clé, un fort pourcentage d’achats (plus de 60%). Dans le cas de campagnes publicitaires AdWords, vous pouvez même suivre le nombre de visites en magasin avec Google Store Visit. C’est le fameux ROPO (Reseach Online Purchase Offline).

A l’inverse, une partie des visites en boutique traditionnelle se transforme en achat sur le Web (3%). Enfin, développer le crosscanal permet de bénéficier d’un taux de transformation par visiteur supérieur à la moyenne.  

En conclusion : internet ne tue pas le commerce classique, il est donc important de bien en exploiter les données pour augmenter ses ventes à tous les niveaux !

 

  • Les KPI du online à utiliser et recroiser

Comment bien exploiter ce lien étroit du web to store (et vice versa?) ? En croisant les données et KPI qui vous permettent de suivre et évaluer le comportement d’une personne, quelque soit l’étape où elle en est (exploration, découverte, ajout au panier, recherche de magasin, passage en magasin, achat, inscription au programme de fidélité…).

Vous devrez donc prendre en compte et comparer les taux de conversion pour chaque canal et pour les parcours multicanaux, ou encore mesurer le panier moyen ou la valeur d’un client, ainsi que le ROI et CAC (coût d’acquisition client) pour chaque approche.

D’autres KPI sont envisageables comme : suivi de la notoriété, découverte et test de nouveaux services, fidélité, etc. Dans le cas de campagnes publicitaires sur le Web, un suivi attentif du coût par clic et des conversions qui s’ensuivent vous permettra d’affiner votre stratégie de passerelles entre boutique(s) physique(s) et site e-commerce.

Quels que soient les enjeux, l’un des gros défis est de bien affiner votre modèle d’attribution marketing.

Exemples et idées d’innovations digitales en magasin

données webZara utilise des étiquettes intelligentes et des vêtements connectés. Cela permet aux boutiques équipées de petits data centers de traiter les informations rapidement et de pouvoir réaliser des inventaires en moins de 2 heures (vs 48 heures par le passé), de vérifier immédiatement la disponibilité d’un modèle ou d’une taille, de bien suivre les ventes ou encore de générer des alertes de réassort.

Les designers de Zara utilisent la data pour identifier ce qui se vend le mieux. Cela influe directement les choix faits lors de la conception des collections suivantes.

  • Auchan et la DMP

Avec près de 440 millions de visites en magasins et 170 millions de visites en ligne en 2016 (en France), Auchan disposait d’un nombre très important de données et a donc lancé son projet de Data Management Platform (DMP). Plusieurs applications en ont découlé : la personnalisation de l’UX en fonction des préférences et du profil du visiteur, la détection d’appétence et l’exploitation du lookalike, ou encore une meilleure coordination du marketing au niveau de tous les leviers disponibles.

  • Klépierre et la digitalisation du parcours client

Klépierre, l’un des leaders européens en centres commerciaux, utilise des applications et des beacons pour personnaliser et enrichir le parcours des clients en magasin. Les beacons permettent de recueillir des données précieuses : le client s’est-il arrêté devant une vitrine particulière ? Est-il allé en rayon ou passé en caisse ? Le parcours devient beaucoup plus clair, ce qui permet aux marques de proposer des offres personnalisées en temps réel.

ll devient également possible de récupérer les données sociales des visiteurs des centres en leur permettant de se connecter au réseau WiFi via un bouton Facebook Connect.

  • Chadstone et le shopping 100% sur-mesure (“tailor made”)

Le centre commercial australien Chadstone a créé une boutique à la structure modulable entièrement sur-mesure. En fonction des données recueillies auprès du client (goûts, préférences, attentes), l’algorithme crée un magasin à son image jusque dans les moindres détails : décor, musique, articles et marques présentés.

 

Enfin, n’oubliez pas de consulter notre article sur la réalité augmentée, qui présente de nombreux avantages pour les retailers !

Avez-vous d’autres exemples en tête ? Partagez votre retour d’expérience avec nous en laissant votre commentaire ci-dessous.

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