Alors que le secteur de la distribution continue de se transformer pour devenir un environnement plus concurrentiel, axé sur le numérique et centré sur le client, les distributeurs sont confrontés au défi de gérer un nombre considérable de points de contact. Bien que chaque initiative prise individuellement ait sa valeur, l’effet cumulatif peut s’avérer coûteux et source de confusion, en raison d’un trop grand nombre de facteurs à prendre en compte, de canaux et de micro-tendances. Cela peut conduire à une compréhension confuse et floue du paysage de la distribution. Dans notre eBook, réalisé en collaboration avec CX Digital, nous analysons en détail ces points sensibles et proposons des solutions pratiques ainsi que des analyses fondées sur les données. Cet article de blog présente les points forts de certaines de ces recherches sur la personnalisation, un domaine qui suscite un intérêt croissant chez les détaillants modernes.
Les commerçants maîtrisant les technologies numériques ont recours aux techniques de personnalisation depuis longtemps déjà. Bien que diverses statistiques confirment que les clients s'attendent désormais à bénéficier d'une personnalisation, le concept en lui-même n'est pas nouveau. Ce qui est nouveau, en revanche, c'est la manière dont la personnalisation renforce l'engagement des clients, ce qui se traduit par une augmentation de la valeur vie client.
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Lorsque l’on pense aux marques offrant un haut niveau de personnalisation, on a tendance à se tourner vers des exemples numériques, comme les services de streaming populaires tels que Netflix, Apple Music ou Spotify. Ces entreprises ont l’avantage de pouvoir analyser une quantité quasi infinie de données sur leurs clients ainsi que sur les contenus auxquels ceux-ci réagissent. Ces données hyper-personnalisées permettent à la marque d’affiner ses recommandations à chaque nouvelle écoute, saut, « j’aime » ou ajout à une playlist.
Même si la plupart des détaillants ne disposent peut-être pas du même niveau d’accès aux données des utilisateurs et des acheteurs que ces géants du streaming, cela ne signifie pas pour autant qu’ils ne puissent pas s’inspirer de la manière dont ces entreprises mettent en œuvre l’apprentissage automatique pour passer de l’économie de l’attention à l’économie de la valeur. Comme l’a déclaré Tony Jebara, responsable de l’apprentissage automatique chez Spotify : « C’est véritablement une nouvelle frontière passionnante : un apprentissage automatique qui va au-delà des simples clics et des pièges à clics, et qui vise le long terme. » Bien que leurs offres diffèrent considérablement, il y a tout de même des enseignements à tirer de ces entreprises axées sur le numérique, notamment en ce qui concerne l’utilisation des données et de l’apprentissage automatique pour offrir une expérience client optimale en magasin.
Le niveau supérieur de personnalisation va au-delà de la simple proposition de recommandations pertinentes aux consommateurs. Il vise à élargir leurs choix et à les encourager à découvrir de nouveaux produits en leur suggérant des articles connexes qui ont été adoptés par d’autres consommateurs présentant des profils de goûts similaires. Par exemple, au lieu de se contenter de recommander un pantalon de yoga assorti à un haut récemment acheté, ce niveau de personnalisation peut également suggérer une application de méditation, invitant ainsi le client à approfondir sa pratique du yoga. La synthèse est ici essentielle, car les détaillants doivent combiner divers ensembles de données pour proposer des produits complémentaires pertinents et fidéliser la clientèle à la marque.
Un détaillant maîtrisant le numérique peut s'y prendre de plusieurs façons. La solution la plus évidente consiste peut-être à partager des données, par exemple en diffusant des publicités sur un service de streaming qui collecte une quantité considérable de données sur le marché cible commun.
Spotify propose à ses créateurs de publicités toute une gamme d’outils en libre-service leur permettant de créer, d’enregistrer et de partager des publicités audio et vidéo. Ce qui distingue ce modèle publicitaire des autres, c’est qu’il associe la conception de la publicité au contexte de l’utilisateur afin de proposer une publicité adaptée au contexte. Par exemple, si la publicité est placée au milieu d’une playlist ayant suscité certaines émotions chez l’auditeur, elle peut tirer parti de ces émotions pour influencer positivement le comportement de ce dernier.
Par exemple, Pizza Hut a mené une campagne axée sur l’audio afin que les amateurs de pizza écoutant Spotify gardent ses services de livraison à l’esprit. La marque de restauration rapide a ciblé ses principaux segments d’audience, notamment la Génération Z, les familles et les personnes intéressées par les jeux vidéo, les séries télévisées ou le sport. Des « moments propices à la pizza », tels que les jours de match et l’heure du dîner, ont été identifiés et mis à profit pour diffuser des publicités qui mettent l’eau à la bouche sans perturber le rythme quotidien des auditeurs.
La leçon à retenir pour les détaillants est que le moment choisi est déterminant. L’efficacité de la diffusion de contenus personnalisés aux clients dépend entièrement du « moment » et du « lieu ». À l’instar de ces géants du commerce en ligne, les détaillants peuvent exploiter les données de leurs magasins pour diffuser des publicités adaptées au contexte au moment le plus opportun (à l’entrée ou à la caisse, par exemple), ce qui permet d’augmenter le temps passé en magasin et, au final, la valeur moyenne des transactions (VMT) également.
Après avoir répondu à un simple questionnaire en ligne et analysé leurs comportements d'achat, le programme « Beauty Insider » d'Sephora vise à personnaliser l'expérience de ses membres en leur proposant des recommandations sur mesure, des services de beauté gratuits, un accès en avant-première aux nouveaux produits, des invitations à des événements exclusifs, et bien plus encore.
Ce géant de la beauté, à l'avant-garde, partage en interne les données relatives à ses clients sur l'ensemble de sa plateforme afin d'offrir une expérience fluide, quel que soit le canal privilégié par le client. Le programme « Beauty Insider » d'Sephora compte plus de 25 millions de membres et représenterait environ 80 % du chiffre d'affaires de l'entreprise.
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De plus, les solutions qui combinent les données issues de l’analyse en magasin avec d’autres comportements sur différents canaux, tels que le temps passé à naviguer en ligne ou les parcours d’achat numériques, peuvent fournir des informations cruciales sur les clients. Par exemple, le traitement du langage naturel peut être appliqué à des données textuelles ou vocales afin d’aider les détaillants à mieux comprendre les hauts et les bas émotionnels résultant des interactions des clients avec l’entreprise. Il s’agit là d’un terrain propice à l’identification et à la création de parcours de personnalisation avant-gardistes permettant de susciter un engagement total de la part du client.
Même en faisant abstraction du commerce en ligne, les données recueillies en magasin suffisent à elles seules à révéler un immense potentiel de personnalisation. L’analyse des parcours des clients en magasin indique avec précision aux détaillants les endroits où les clients s’attardent le plus longtemps, ceux où ils interagissent le plus avec les présentoirs, et retrace l’intégralité du parcours du consommateur au sein du magasin. Cela permet aux détaillants d’apporter des améliorations pour stimuler la conversion et de tester de nouveaux agencements de magasin ou des innovations en matière de merchandising visuel, telles que la mise en place de réseaux médiatiques de vente au détail (RMN).
Il est essentiel de noter que le consommateur engagé aura des attentes toujours plus élevées envers le détaillant avisé, ce qui rend les expériences de premier ordre plus importantes que jamais.
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