Si vous êtes dans le retail, vous n’avez pas besoin d’attendre telle ou telle technologie pour agir grâce aux data. Vous avez sûrement déjà des data sous la main qui vous permettent de trouver de nouveaux leviers à activer. Je vais vous présenter 9 idées. Elles sont peut-être déjà à votre portée car les data sont dans vos systèmes. Vous pouvez les exploiter seuls ou avec l’aide d’un cabinet.

Retail et data : 9 idées pour mieux vendre

Nous avons fait avec Armel Gilibert une sélection de cas d’usage de la data qui seraient pertinents pour un acteur du retail. Ils touchent par exemple à l’analyse de la surface de vente, l’optimisation des prix ou la personnalisation de l’expérience client.

Étudier le phénomène d’extension de gamme et d’omnicanalité par les data

Exploiter les ventes et les recherches web sur une zone géographique pour enrichir l’offre des magasins dans cette zone. Ce travail vous permettra de comprendre ce qui motive les consommateurs à acheter en ligne plutôt que d’aller en magasin.

Personnaliser l’expérience client en ligne

Aujourd’hui le retail se fait aussi en ligne. Améliorer les programmes de fidélité et faire des recommandations ciblées aux clients en ligne est possible. Pour cela, il faut analyser les goûts des clients par leurs achats passés, voire l’historique de consultations et la démographie des clients.

La data pour identifier les pain points des clients en retail

Exploiter les flux vidéo pour identifier les articles ou les rayons qui intéressent les clients mais qui ne génèrent pas d’achats. Identifier les zones dans lesquelles les clients passent peu de temps pour retravailler l’agencement ou ajuster l’offre associée.

Faire des recommandations aux clients en retail

Utiliser l’historique de ventes, voire l’historique de consultations et la démographie des clients pour faire des recommandations ciblées aux clients identifiés.

Par exemple, demander au client s’il dispose d’une carte de fidélité à scanner ou d’un compte. Un conseiller clientèle en magasin peut alors accéder au profil de la personne en face de lui et se renseigner sur la satisfaction du client pour ses achats passés. Il peut aussi proposer des conseils ou recommander des produits qui pourraient l’intéresser.

Mieux optimiser les prix dans le retail en fonction de la géographie par la data

Analyser les habitudes d’achats en les croisant avec des data géographiques et démographiques afin d’optimiser les prix en fonction du profil des clients du magasin. Les magasins peuvent afficher des prix différents et donc jouer sur le pouvoir d’achat de leur clientèle locale.

Identifier les facteurs déterminants qui influent sur l’expérience du client en retail

Exploiter les commentaires laissés sur les réseaux sociaux ou moteurs de recherche pour votre marque ou vos concurrents. Cela permet d’en déduire des plans d’action pour une amélioration continue.

Optimiser ses niveaux de stock et alimenter ses drives piétons

Prévoir les ventes par famille de produit ou par produit permet d’optimiser ses niveaux de stock pour mieux répondre à la demande des clients et limiter les coûts de stock inutilisés et des achats.

La data peut aussi servir pour alimenter ses drives piétons de manière fiable. Connaître les statistiques d’achat de ses clients dans une zone géographique donnée permet d’anticiper la demande. De manière simplifiée :

  • Si la probabilité d’avoir une demande supérieure à P paquets rouleaux de papier toilette de la marque M est grande (>95%), on approvisionne au moins P paquets de la marque M localement dans son drive piéton,
  • On achemine le reste en quelques heures selon les fluctuations statistiques. Mais on économise globalement des trajets qui auraient peut-être transporté du papier toilette de la marque M.

Déterminer l’endroit où ouvrir certains types de magasins en retail

Analyser les critères pour déterminer l’endroit où ouvrir des magasins et leur typologie. Vous pouvez, par exemple, analyser les caractéristiques géographiques et démographiques des consommateurs pour comprendre à quel type de magasin les clients d’une localisation spécifique seraient les plus sensibles.

Cette démarche est certainement déjà menée de manière artisanale, vous pouvez réfléchir à la systématiser.

Cibler les segments porteurs en B2B

Identifier les entreprises et collectivités susceptibles de faire appel à vos services et le potentiel de CA en fonction de l’activité, de leur position géographique, du type de local etc.

Conclusion

Vous avez déjà dans vos data une mine d’or : historiques de ventes, comportement des utilisateurs sur le web, démographie de vos clients, inventaires etc. Vous pouvez la compléter par de l’open data (caractéristiques des territoires, base SIREN etc.) ou par du scraping (avis d’utilisateurs pour vous ou vos concurrents).

Ces data mettent à portée un ensemble d’actions qui vous permettent de fiabiliser votre prise de décision, de faire de l’amélioration continue et d’augmenter votre CA en vous focalisant sur ce qui compte vraiment pour vos clients.