Marketing Retail analytics: sur les traces du client
Si une boutique en ligne génère presque trop de données, dont l’analyse permet d’en apprendre beaucoup sur le client, la situation est bien plus complexe pour les commerçants stationnaires. Cependant, différentes approches techniques permettent à ces derniers d’analyser le comportement de leur clientèle en magasin.
Si le terme «retail analytics» sonne moderne, il décrit au fond ce que les commerçants (ayant le plus de moyens) ont toujours fait: compter les clients, les observer et obtenir des informations sur leur satisfaction.
L’approche classique, qui ne nécessite aucune technologie, consiste à confier à des collaborateurs ou à du personnel externe la mission de compter et d’interroger les clients. Bien évidemment, cela prend du temps et coûte beaucoup d’argent. De plus, dans le cadre d’une enquête, beaucoup de choses dépendent de la personne qui pose les questions. Enfin, il faut également du temps pour produire des rapports à partir des résultats.
Avec la technologie moderne, les résultats sont bien plus rapides et il est également possible d’associer les indicateurs obtenus à d’autres données (météo, informations hyperlocales sur les visiteurs du centre-ville, chiffres d’affaires des filiales, etc.). Mais avant l’analyse, il y a la mesure.
Comment obtenir des données en point de vente?
Il est logique d’utiliser une technologie déjà existante. La plupart des commerçants stationnaires ont des caméras installées dans leurs locaux. Grâce à l’IA et aux avancées en matière de reconnaissance d’image, les logiciels des fournisseurs de services de surveillance offrent de très bons résultats en ce qui concerne le nombre de clients, le parcours client et la durée de visite. Cependant, pour mettre en place un monitoring systématique à plus grande échelle, il est nécessaire d’investir. Par ailleurs, la reconnaissance et le suivi visuel de personnes à des fins d’analyse posent des problèmes en termes de protection des données.
La plupart des clients ayant un smartphone dans leur poche, de nombreux fournisseurs de solutions analytics s’appuient sur une technologie permettant d’identifier le client au moyen de son appareil mobile. Pour pouvoir analyser un maximum de clients, plusieurs approches sont généralement combinées. Par exemple, la localisation par Wi-Fi et le relèvement au moyen de balises Bluetooth de proximité sont combinés. Pour surveiller un point de vente, il faut ainsi installer un nombre correspondant de balises (c’est-à-dire, de petits modules radio) et de capteurs Wi-Fi.
Mais il faut savoir que, sur le plan technique, cette méthode peut, dans certains cas, manquer de précision. En effet, plus il y a de récepteurs Bluetooth (clients) dans une même pièce, plus la mesure est imprécise. Et cela vaut aussi bien pour la saisie temporelle que pour la saisie spatiale. Évidemment, tous les clients qui ont désactivé le Wi-Fi et le Bluetooth, ou qui n’ont pas de smartphone, ne sont pas pris en compte.
Une tout autre approche consiste à utiliser les ultrasons. La mise en œuvre de cette technique s’avère moins coûteuse que les balises, en raison du nombre restreint d’émetteurs nécessaires. Dans ce cas, on envoie des signaux inaudibles par l’homme, qui sont reçus par le smartphone du client. Cependant, pour que cela fonctionne, les clients doivent être amenés à installer l’application du commerçant, sur laquelle l’évaluation est effectuée. De la même manière, cela s’applique aussi à l’évaluation utilisant une gamme de fréquences spéciale de l’éclairage.
Balises, ultrasons, éclairage... en combinaison avec une application, toutes ces techniques peuvent être utilisées pour la navigation au sein d’un magasin. La technologie employée par un commerçant dépend entre autres de sa propension à investir, des possibilités d’aménagement et des fonctions d’évaluation du logiciel du fournisseur. Ici, il n’y a pas de bonnes ou de mauvaises solutions.
Plus les informations sont détaillées, plus la technique est complexe
Les technologies déjà mentionnées permettent d’obtenir un certain nombre d’indicateurs importants pour le pilotage d’une filiale: nombre de clients, parcours client et durée de visite. Ces éléments peuvent être reliés sans aucun problème aux données d’un système de caisse.
Pour aller plus loin, il faut adopter une technologie spécialisée, adaptée au secteur concerné. Prenons l’exemple du prêt-à-porter. La cabine d’essayage est au cœur de la décision d’achat du client. Dans ce contexte, les indicateurs suivants sont intéressants pour les vendeurs de vêtements:
- «Fitting Room Conversion Rate»: quels produits sont le plus souvent essayés, puis achetés? Si les chiffres ne sont pas satisfaisants, il peut être utile de repenser le placement des articles, de donner des informations adaptées directement au niveau des cabines d’essayage ou de demander au personnel de mettre en avant certaines pièces.
- Cross Selling Quote: dans le domaine de la mode, l’association de plusieurs articles est un aspect important. Un client qui achète une chemise n’hésitera pas à prendre une cravate assortie et un pantalon s’accompagnera idéalement d’un veston ou d’une veste.
Bien sûr, pour obtenir ces chiffres, il faut opter pour une approche spécifique. C’est là que les cabines d’essayage intelligentes entrent en jeu. Grâce à des étiquettes RFID sur les marchandises, elles peuvent identifier en toute discrétion les articles que le client a pris. La technologie digitale permet aussi de proposer des recommandations, via des écrans. En Allemagne, le groupe Otto a ouvert un «Fashion Connect Store», qui démontre l’étendue des possibilités en la matière et s’est vu décerner le prix spécial «Store of the Year».
Les commerçants doivent mettre l’accent sur ce qu’il y a à savoir
Il existe un large éventail d’approches et de procédés pour en savoir plus sur les clients. Mais dans un magasin physique comme sur une boutique en ligne, il faut identifier ce que l’on veut savoir avant de pouvoir passer à l’analyse, car les chiffres répondent uniquement aux questions qui ont été posées.
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