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Une révolution du retail par le Big Data pour 2018?

Ecrit par Julien hennico ·

Parmi les tendances et évolutions de 2018 pour l’univers du retail, les analyses font la part belle au Big Data. En effet, si le rôle des données est déjà important dans le secteur; notamment avec la multiplication des canaux digitaux et l’effort porté à la production d’insight comme à l’expérience client ; le poids du big data devrait augmenter significativement.

Cependant, une utilisation efficace du big data, requiert avant tout d’être à même de recouper les informations. Or les acteurs du retails récoltent de plus en plus de données, venant de canaux de plus en plus différents, ce qui rend l’analyse de celles-ci de plus en plus difficile.

Le débat sur l’omnicanalité se déplace donc. Axé sur le parcours d’achat et l’expérience client depuis quelques années, il s’élargit et se concentre à présent sur le traitement de la data et l’avènement de bases de donnée désiltotées sur lesquelles reposerait désormais l’optimisation des ventes et des boutiques comme la fidélisation du consommateur.

L’essor technologique permet une collecte de données d’une nouvelle ampleur

Cette récolte est rendue possible par de nouveaux outils permettant de rassembler encore plus de données et d’insights sur les canaux digitaux comme en point de vente. On parle d’Experience Analytics technologies, soit de technologies d’analyses expérientielles, qui permettent d’examiner le comportement du consommateur. Il peut s’agir d’outils de reconnaissance faciale, pour détecter le contentement ou la frustration des clients comme (le fait déjà l’enseigne Walmart), mais également d’outil de “eye tracking” ou de “clic to purchase” pour analyser les comportements en ligne.

Cependant, comment réconcilier ces données ? Comment les recouper les unes par rapport aux autres ? Si l’on peut analyser le comportement d’un consommateur en magasin, celui-ci reste un client anonyme qu’on ne peut rattacher à aucun historique comportemental ou d’achat.

L’avènement de l’omnicanalité en matière de donnée

La technologie wifi et les appareils mobiles permettent de contourner ce problème. En se connectant directement depuis leur téléphone portable en magasin, les clients sont identifiés et les données récoltées sur ces derniers dans les points de vente physiques sont réconciliés avec les informations issues de leurs comportements en ligne et des programmes de fidélité.

Ainsi un rapport de MarketandMarket prévoit une augmentation du marché des données wifi de 2.94 milliards à 10.72 milliards de dollars entre 2017 et 2022.

Du marketing prédictif au marketing prescriptif

Ce décloisonnement des informations tout comme l’augmentation de la quantité de donnée et les progrès dans le domaine du machine learning déplace le curseur du marketing prédictif au marketing prescriptif.

Là où l’analyse prédictive nous informait sur ce qui allait arriver, l’analyse prescriptive nous informe sur les décisions à prendre en fonction des évènements à venir. De cette façon l’analyse est plus certaine et évite les biais émotionnels et humains tout en permettant de s’adapter à la rapidité et à l’ampleur des analyses à fournir. Avec des algorithmes, les décisions sont prises directement ou du moins sont validées par des données objectives prenant en compte une quantité de facteurs qui n’auraient pas pu être analysable à l’échelle humaine.

Le big Data transforme la gestion des points de vente

On peut d’ors et déjà voir les effets de cette nouvelle ère analytique sur la gestion des points de vente. En effet, d’une part, connaître le client et anticiper son comportement selon ses habitudes permet d’ajuster la disposition des rayons comme l’emplacement des produits (vecteur de vente importants). À titre d’exemple, un magasin pourra avec l’analyse des comportements en ligne comme en boutique, déterminer quels produits mettre en avant selon les différentes heures de la journée ou jours de la semaine, avec une précision et une pertinence décuplée.

De plus, au niveau de la gestion des équipes, l’analyse comportementale du consommateur associée aux datas et au machine learning, permet également d’adapter les besoins en personnel dont l’analyse peut être complexe selon les saisons, les heures, les semaines ou les vacances.

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Vers une relation client plus personnalisée

Ce faisant, répondant davantage aux besoins du client en terme serviciel, l’analyse des données devrait améliorer l’expérience de ce dernier en magasin. Moins de temps en caisse, une aide immédiate lorsque celui-ci paraît tendu, grâce à la reconnaissance faciale, … De surcroît le client devrait bénéficier d’offres plus individualisées, avec des notifications personnalisées dès l’entrée en magasin, des propositions de produits sur mesure ou encore des promotions en temps réel et en lien avec ses recherches ou achats antérieurs.

En résumé la technologie et le big data au service du retail et de la revalorisation du point de vente, s’annonce comme un vecteur de changement. Évolution où l’expérience client devrait être moteur de croissance ; comme l’illustre la tendance de l’abandon des indicateurs de conversion au profit des indicateurs de satisfaction.

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