Maud Mboungou, senior manager et Margot Briglia, manager, chez mc2i
Maud Mboungou, Margot Briglia
Collecte, analyse et prédiction des tendances
Qu’est ce que la collecte de données ? La collecte de données consiste à rassembler des informations sur les clients via divers canaux, tels que les achats en ligne, les interactions en magasin, ou les réseaux sociaux. Les Customer Data Platforms (CDP) unifient ces données pour créer des profils clients complets. Cela permet d'analyser les comportements et préférences des clients de manière plus précise.
Des outils de Data visualization et de Business Intelligence sont ensuite utilisés pour traiter et exploiter ces informations, facilitant la prise de décision et la personnalisation des offres.
Comment valoriser la data client à travers le modèle prédictif ? L’usage des données clients chez les retailers tend vers une transformation numérique intégrant l'intelligence artificielle générative. Cela se traduit par l'intégration de modèles prédictifs.
Les modèles prédictifs sont souvent basés sur des algorithmes d’intelligence artificielle et utilisés pour anticiper les besoins et comportements futurs des clients. Des technologies comme les chatbots intelligents ou le scoring de leads apportent une dimension supplémentaire à l’expérience client en proposant des réponses rapides et personnalisées.
Le traitement et l’analyse de vastes quantités de données ouvrent la voie à une valorisation stratégique et ciblée. Il transforme les données en un atout concurrentiel majeur et améliore la prise de décision réactive en termes de logistique et d’expérience client.
Optimisation des stocks
Aujourd'hui, les retailers qui exploitent les données historiques des ventes et les comportements d'achat des clients bénéficient d'une vision beaucoup plus précise de leurs besoins. Des solutions comme la RFID (radio-identification) offrent une précision de plus de 95 % des inventaires et réduisent les ruptures de stock de 80 % en permettant un suivi précis des articles du fournisseur à la vente.
Sur quoi repose l'optimisation des stocks ? L’optimisation des stocks repose sur plusieurs techniques avancées qui exploitent la puissance de l’IA et des outils de data analytics. Parmi les plus courantes, on trouve :
- Prévision de la demande : L'analyse des tendances de vente historiques, combinée aux données en temps réel, permet de prévoir les besoins en produits pour les périodes futures. Par exemple, Amazon ajuste automatiquement ses niveaux de stock en fonction des prévisions de la demande, réduisant ainsi les ruptures de produits et augmentant la satisfaction client.
- Gestion des assortiments : En utilisant des outils de segmentation et des méthodes comme l'analyse ABC, les retailers identifient les produits à forte rotation, ce qui permet une gestion plus efficace des stocks et une meilleure rentabilité.
- Automatisation du réapprovisionnement : Grâce à l'IA, les commandes peuvent être automatisées en fonction des seuils de stock et des prévisions de vente.
L'utilisation de la data dans la gestion des stocks permet également de réduire les coûts en évitant les surstocks et en optimisant les réapprovisionnements. Cela améliore également la rapidité des livraisons, répondant ainsi aux attentes croissantes des consommateurs.
Optimisation de l’expérience client
En analysant l'historique d'achats, le comportement de navigation et les interactions sur les réseaux sociaux, les retailers peuvent segmenter leur clientèle et proposer des offres adaptées à chaque profil. Cette personnalisation, facilitée par les Customer Data Platforms, augmente les taux de conversion tout en renforçant la fidélité des clients.
Que mettent en place les retailers pour se distinguer ? La segmentation des consommateurs permet aux retailers de cibler des groupes spécifiques avec des campagnes marketing adaptées.
Un exemple emblématique est la campagne "Share a Coke" de Coca-Cola. En personnalisant ses bouteilles avec des prénoms, Coca-Cola a su créer un lien émotionnel avec les consommateurs, incitant ces derniers à partager des photos de leurs bouteilles sur les réseaux sociaux. Le résultat : 7% d’augmentation des ventes dans plusieurs pays grâce à cette stratégie centrée sur la personnalisation.
Cette campagne illustre l'importance d'une approche data-driven dans la conception des actions marketing. En exploitant la puissance des données, les retailers peuvent non seulement attirer de nouveaux clients, mais aussi maximiser la fidélisation des clients existants.
Et concernant la protection des données ? L’exploitation de la data client est devenue incontournable pour les retailers. De la collecte à l’analyse prédictive via l'IA, les enseignes peuvent non seulement anticiper la demande et optimiser les stocks, mais aussi personnaliser l’expérience client avec une efficacité inédite.
Toutefois, cette utilisation intensive des données doit être encadrée par des pratiques éthiques et transparentes. Le RGPD impose des règles strictes sur la collecte et l’utilisation des données personnelles, et les retailers doivent s’y conformer pour garantir la protection des données des consommateurs. Cela inclut des pratiques telles que l’obtention d’un consentement clair et la mise en place d'outils permettant aux clients de contrôler leurs informations.
Comment, dès lors, concilier innovation et protection des données pour garantir une expérience client à la fois performante et éthique ?
Sources :
Comment collecter des données client? - Dialog Insight
Analyse prédictive : Définition et exemples concrets (ledigitalizeur.fr)
https://kpmg.com/us/en/articles/2023/kpmg-consumer-and-retail-sector-insights-report.html
https://www.retailcustomerexperience.com/blogs/2023-trends-technologies-in-cpg-and-retailing/
https://insights.invyo.io/europe/analyses/la-gestion-des-stocks-dans-le-retail-avec-la-data/
https://www.journaldunet.com/retail/1446849-gestion-des-stocks-et-capture-des-donnees-quel-avenir-pour-le-retail/
https://go.sellsy.com/blog/comment-ameliorer-la-gestion-des-stocks-enjeux-et-solutions
https://dailybrand.co.zw/the-marketing-genius-of-share-a-coke-advertising-campaign/
https://www.sigma.fr/les-actualites/point-de-vue/retail/retail-data-tendances-2024/
Collecte, analyse et prédiction des tendances
Qu’est ce que la collecte de données ? La collecte de données consiste à rassembler des informations sur les clients via divers canaux, tels que les achats en ligne, les interactions en magasin, ou les réseaux sociaux. Les Customer Data Platforms (CDP) unifient ces données pour créer des profils clients complets. Cela permet d'analyser les comportements et préférences des clients de manière plus précise.
Des outils de Data visualization et de Business Intelligence sont ensuite utilisés pour traiter et exploiter ces informations, facilitant la prise de décision et la personnalisation des offres.
Comment valoriser la data client à travers le modèle prédictif ? L’usage des données clients chez les retailers tend vers une transformation numérique intégrant l'intelligence artificielle générative. Cela se traduit par l'intégration de modèles prédictifs.
Les modèles prédictifs sont souvent basés sur des algorithmes d’intelligence artificielle et utilisés pour anticiper les besoins et comportements futurs des clients. Des technologies comme les chatbots intelligents ou le scoring de leads apportent une dimension supplémentaire à l’expérience client en proposant des réponses rapides et personnalisées.
Le traitement et l’analyse de vastes quantités de données ouvrent la voie à une valorisation stratégique et ciblée. Il transforme les données en un atout concurrentiel majeur et améliore la prise de décision réactive en termes de logistique et d’expérience client.
Optimisation des stocks
Aujourd'hui, les retailers qui exploitent les données historiques des ventes et les comportements d'achat des clients bénéficient d'une vision beaucoup plus précise de leurs besoins. Des solutions comme la RFID (radio-identification) offrent une précision de plus de 95 % des inventaires et réduisent les ruptures de stock de 80 % en permettant un suivi précis des articles du fournisseur à la vente.
Sur quoi repose l'optimisation des stocks ? L’optimisation des stocks repose sur plusieurs techniques avancées qui exploitent la puissance de l’IA et des outils de data analytics. Parmi les plus courantes, on trouve :
- Prévision de la demande : L'analyse des tendances de vente historiques, combinée aux données en temps réel, permet de prévoir les besoins en produits pour les périodes futures. Par exemple, Amazon ajuste automatiquement ses niveaux de stock en fonction des prévisions de la demande, réduisant ainsi les ruptures de produits et augmentant la satisfaction client.
- Gestion des assortiments : En utilisant des outils de segmentation et des méthodes comme l'analyse ABC, les retailers identifient les produits à forte rotation, ce qui permet une gestion plus efficace des stocks et une meilleure rentabilité.
- Automatisation du réapprovisionnement : Grâce à l'IA, les commandes peuvent être automatisées en fonction des seuils de stock et des prévisions de vente.
L'utilisation de la data dans la gestion des stocks permet également de réduire les coûts en évitant les surstocks et en optimisant les réapprovisionnements. Cela améliore également la rapidité des livraisons, répondant ainsi aux attentes croissantes des consommateurs.
Optimisation de l’expérience client
En analysant l'historique d'achats, le comportement de navigation et les interactions sur les réseaux sociaux, les retailers peuvent segmenter leur clientèle et proposer des offres adaptées à chaque profil. Cette personnalisation, facilitée par les Customer Data Platforms, augmente les taux de conversion tout en renforçant la fidélité des clients.
Que mettent en place les retailers pour se distinguer ? La segmentation des consommateurs permet aux retailers de cibler des groupes spécifiques avec des campagnes marketing adaptées.
Un exemple emblématique est la campagne "Share a Coke" de Coca-Cola. En personnalisant ses bouteilles avec des prénoms, Coca-Cola a su créer un lien émotionnel avec les consommateurs, incitant ces derniers à partager des photos de leurs bouteilles sur les réseaux sociaux. Le résultat : 7% d’augmentation des ventes dans plusieurs pays grâce à cette stratégie centrée sur la personnalisation.
Cette campagne illustre l'importance d'une approche data-driven dans la conception des actions marketing. En exploitant la puissance des données, les retailers peuvent non seulement attirer de nouveaux clients, mais aussi maximiser la fidélisation des clients existants.
Et concernant la protection des données ? L’exploitation de la data client est devenue incontournable pour les retailers. De la collecte à l’analyse prédictive via l'IA, les enseignes peuvent non seulement anticiper la demande et optimiser les stocks, mais aussi personnaliser l’expérience client avec une efficacité inédite.
Toutefois, cette utilisation intensive des données doit être encadrée par des pratiques éthiques et transparentes. Le RGPD impose des règles strictes sur la collecte et l’utilisation des données personnelles, et les retailers doivent s’y conformer pour garantir la protection des données des consommateurs. Cela inclut des pratiques telles que l’obtention d’un consentement clair et la mise en place d'outils permettant aux clients de contrôler leurs informations.
Comment, dès lors, concilier innovation et protection des données pour garantir une expérience client à la fois performante et éthique ?
Sources :
Comment collecter des données client? - Dialog Insight
Analyse prédictive : Définition et exemples concrets (ledigitalizeur.fr)
https://kpmg.com/us/en/articles/2023/kpmg-consumer-and-retail-sector-insights-report.html
https://www.retailcustomerexperience.com/blogs/2023-trends-technologies-in-cpg-and-retailing/
https://insights.invyo.io/europe/analyses/la-gestion-des-stocks-dans-le-retail-avec-la-data/
https://www.journaldunet.com/retail/1446849-gestion-des-stocks-et-capture-des-donnees-quel-avenir-pour-le-retail/
https://go.sellsy.com/blog/comment-ameliorer-la-gestion-des-stocks-enjeux-et-solutions
https://dailybrand.co.zw/the-marketing-genius-of-share-a-coke-advertising-campaign/
https://www.sigma.fr/les-actualites/point-de-vue/retail/retail-data-tendances-2024/
A propos des autrices
• Maud Mboungou : Diplômée d’un Master en Management des Systèmes d'Informations obtenu à l'ISC Paris en 2016, elle occupe aujourd’hui le poste de Senior Manager chez mc2i, qu’elle a intégré en octobre 2021. Elle débute sa carrière chez Hermès en tant que Conseillère de vente, puis chez Adone Conseil où elle occupe un poste de Luxury & Retail Consultant avant d’intégrer le cabinet mc2i.
• Margot Briglia : Diplômée de l’Université de Toulon avec un DUT Techniques de Commercialisation obtenu en 2015, Margot Briglia poursuit sa formation à l'Ecole de Management de Strasbourg, obtenant un DGE Digital Marketing et management des technologies en 2019. Elle intègre le cabinet en janvier 2020 en tant que Consultante en transformation digitale, pour devenir par la suite Offer Manager Retail puis Consultante Senior. Elle occupe aujourd'hui un poste de manager depuis janvier 2024.
• Margot Briglia : Diplômée de l’Université de Toulon avec un DUT Techniques de Commercialisation obtenu en 2015, Margot Briglia poursuit sa formation à l'Ecole de Management de Strasbourg, obtenant un DGE Digital Marketing et management des technologies en 2019. Elle intègre le cabinet en janvier 2020 en tant que Consultante en transformation digitale, pour devenir par la suite Offer Manager Retail puis Consultante Senior. Elle occupe aujourd'hui un poste de manager depuis janvier 2024.