La data au coeur des stratégies retail

De nos jours, la collecte de datas dans le secteur de la distribution et des biens de consommation n’est plus une nouveauté mais leur fine analyse grâce à des solutions innovantes basées sur le Big data et le machine learning permettent aujourd’hui d’anticiper les désirs et comportements des consommateurs, mais aussi de rendre plus efficient les fonctions support.

 En 2023 plus que jamais, c’est grâce à la data que le secteur du retail pourra gagner en performance.

Une massification inéluctable

Au sein des directions marketing, l’étude des tickets de caisse permet depuis de nombreuses années de disposer d’un certain nombre d’informations sur les pratiques d’achat des consommateurs : concrètement, les retailers savent que le consommateur se procurant tel produit achète aussi tel autre produit. Ce premier niveau d’analyse, loin d’être nouveau, a permis durant des années d’optimiser les ventes. Cependant avec la massification de la data, le retail est entré dans une nouvelle ère, riche en opportunités pour l’ensemble de la chaîne de valeur.

Aujourd’hui, grâce aux cartes de fidélité et aux achats effectués sur Internet, il est possible de « traquer » beaucoup plus finement les habitudes de consommation. On peut donc observer et de facto anticiper ce que les clients achètent et selon quel parcours d’achat. Le flux de datas récoltés par les retailers et les e-commerçants est sans fin et en perpétuel intensification. Il est désormais trop massif et mouvant pour être interprété pertinemment et suffisamment rapidement par la seule intelligence humaine. C’est pourquoi le Big data associé à l’intelligence artificielle est devenu indispensable pour renforcer la compréhension et améliorer la compétitivité des retailers.

La data, essentielle pour les ventes, mais pas seulement

Au-delà de la personnalisation des produits, de l’amélioration de l’expérience client et de la sophistication des actions de marketing, la data profite à tous les métiers du retail. Elle est incontournable au pilotage de la performance. L’omnicanalité a conduit les retailers à profondément modifier leurs structures et leurs systèmes d’informations. La transformation est profonde et a un impact sur bien des métiers : le contrôle de gestion avec de nouveaux process et indicateurs de suivi et prévision,  les solutions supports, la gestion des RH, la modernisation de la supply chain, du stockage.

Légalement la data permet aux acteurs du retail de répondre aux nouvelles exigences réglementaires, en réduisant leur impact environnemental grâce à l’optimisation de la chaîne logistique.

Mais cette nouvelle ère engendre aussi de nouveaux défis : la collecte et l’utilisation des données personnelles doivent être consenties de manière éclairée et respecter scrupuleusement le RGPD, l’ensemble des unités autrefois indépendantes RH, logistique, finance, marketing, ..doivent désormais apprendre à travailler ensemble.

Utiliser les analyses prédictives et prescriptives pour accélérer la transformation du secteur

L’analyse prédictive est le résultat pratique de l’utilisation combinée du Big data et de la Business Intelligence. Le premier niveau est celui que l’on pourrait résumer de la sorte : « Apprendre du passé pour mieux prédire l’avenir et ainsi optimiser les actions ». Ainsi, à partir des ventes estimées d’un article, les retailers peuvent contrôler la chaîne logistique et donc, avoir la quantité nécessaire en stock au bon moment.

Le second niveau consiste à déployer des solutions innovantes reposant sur des algorithmes de machine learning qui sont capables de donner de meilleurs résultats prédictifs que l’analyse classique de séries temporelles. 

L’analyse prescriptive quant à elle va aider à repenser en profondeur la stratégie commerciale, en concevant notamment des expériences d’achat sur mesure,  une très forte attente des consommateurs ; à la fois sur les produits qu’ils achètent et les stratégies marketing dont ils sont les cibles. Auparavant il convenait de faire des compromis entre massification et ciblage, les nouvelles approches permettent la mise en œuvre d’un marketing à la fois massif et personnalisé. La data permet aujourd’hui d’identifier des milliers de micro-segments de clientèle, lesquels pourront chacun faire l’objet de campagnes marketing extrêmement ciblées.

En outre, l’expérience client sur mesure ne consiste pas seulement à proposer des produits adaptés, mais aussi à les proposer au bon moment pour éviter que la sollicitation ne soit perçue comme intrusive. Cela permet à la fois d’optimiser le taux de transformation court terme mais aussi le taux de satisfaction sur le long terme autrement dit la fidélisation. Depuis quelques années, la géolocalisation des clients au sein du magasin constitue également un nouvel outil de personnalisation.

Anticipation des tendances, modélisation des parcours clients, optimisation des ventes, les analyses prédictives et prescriptives issues des datas ont déjà profondément modifié le monde du retail. Il reste néanmoins encore beaucoup d’enseignements, d’aspects et d’usage à approfondir sur leur utilisation.

Le retail est en, pleine mutation, une mutation qui se doit d’opérer par et pour les consommateurs.

Crédit to MAZARS, Francisco Sanchez & Laurent Inard