Donnée et analytique nécessitent de repenser le marketing mix

Repenser le marketing mix à travers les 5 P dans un monde gouverné par la donnée (big data) et l’analytique est une nécessité. Voici comment y procéder...

Le marché du commerce de détail doit s’adapter à un contexte commercial omnicanal. La quantité de données générées par les points de contact clients et les canaux de vente est une opportunité pour les spécialistes des données pour redéfinir les fameux 5 P du marketing mix que sont : les points de vente (Place) , les personnes (People), les produits (Product), les prix (Price) et la promotion, dans l’optique d’offrir une expérience d’achat plus homogène.

La nouvelle génération d’analyses de données permet aux commerces de détail de calibrer un mélange optimal des 5 P et de transformer la stratégie orientée autour du produit, vers un modèle centré sur le consommateur. Plus concrètement, le design thinking ouvre la voie à une expérience d’achat sur mesure, tandis que l’apprentissage automatique et les algorithmes rendent possibles les analyses et tests rapides, maximisant ainsi la valeur de chaque « P ».

Remodeler les points de vente

Les entreprises de commerce de détail ou proposant des biens de grande consommation (FMCG -fast moving consumer goods-) ou CPG (consumer packaged good) doivent adopter un modèle mêlant l’instantanéité et la proximité pour séduire les millenials. Alors que l’omnicanal s’est imposé comme un impératif commercial, la question redondante du « Où placer quoi ? » doit maintenant s’imposer sur les magasins physiques et en ligne, voire sur toute autre plateforme digitale utilisée par un acheteur potentiel. Un exemple concret concerne les données  et comportements clients dont l’analyse permet dès lors d’accélérer le processus d’achat, grâce à un planogramme qui aide les acheteurs à trouver ce qu’ils recherchent, que ce soit dans un magasin physique ou en ligne. Le big data et les outils analytiques suivent désormais le parcours physique et en ligne des acheteurs. Plus concrètement, les enseignes commerciales traditionnelles de points de vente physiques peuvent optimiser et améliorer l’ergonomie de leurs magasins en analysant les données des clients et en distillant des informations commerciales en temps quasi réel.

Cibler les offres sur les personnes

Les campagnes marketing tournent autour des personnes, que ce soit les clients ou les employés qui les servent. Les hotes/hotesses présent(e)s à l’accueil des magasins peuvent aider les consommateurs grâce à des services personnalisés et des conseils sur la façon de naviguer dans le magasin à l’aide d’une tablette qui elle-même accède à un répertoire d’informations sur les clients. Les enseignes du monde entier peuvent intéragir avec les clients de manière personnalisée et offrir un service proactif lorsqu’ils évaluent correctement leurs exigences. Les outils big data analysent les données démographiques, le comportement d’achat en magasin, les intéractions sociales, les tendances de navigation en ligne, l’historique des transactions et les tendances post-achat pour comprendre le consommateur et prédire ses préférences. Ils contribuent à améliorer la rétention des clients et par la même occasion, à fidéliser la clientèle.

Mieux cibler le produit

Les techniques avancées de gestion de la demande, alimentées par les données,  aident le commerce de détail et les entreprises proposant des biens de grande consommation à accroître leur retour sur investissement en faisant correspondre précisément la demande à l’offre. Les modèles de prévision basés sur la demande combinent les données en temps réel avec un historique des données de vente afin d’établir des projections de demande. Cela optimise ainsi l’approvisionnement, la gestion logistique et la gestion des stocks. Ces modèles permettent de créer des outils de prévision qui requièrent un minimum de données de ventes pour prédire les ventes spécifiques des magasins, à travers plusieurs catégories de produits. La pertinence de ces prévisions augmente avec la fréquence de mises à jour des données et leur précision. Les outils de prédiction réduisent la probabilité d’un incident de rupture de stock significativement dès lors que le réapprovisionnement se déclenche automatiquement.

L’analyse de données apporte un soutien à la conception des produits et une rationalisation de la phase de tests, elle est donc un catalyseur permettant d’accélérer l’innovation produit. Les retours rapides sur le produit et sur la perception du marché permettent aux entreprises de commerce de détail d’effectuer les corrections de cap appropriées. Le big data automatise aussi l’analyse des paniers d’achat. Les outils analytiques combinent des données structurées et non structurées pour donner de la visibilité aux magasins sur la composition et la taille des paniers. Ils peuvent ensuite être intégrés aux données de ventes historiques pour personnaliser l’assortiment des produits pour chaque magasin.

Opinder Sardana, Associate Vice President – Managing Client partner – Consumer Retail Logistics, Infosys

Opinder Sardana, Associate Vice President – Managing Client partner – Consumer Retail Logistics, Infosys

Adapter le prix

Correctement appliquée, la science des données peut considérablement optimiser les stratégies tarifaires. Les modèles analytiques évaluent les variables de prix qui influencent la performance financière des entreprises de détail et de la grande consommation. Ces entreprises peuvent corréler des données et identifier des tendances entre la demande pour un produit spécifique, les ventes de produits complémentaires, le coût des ventes et l’historique des marques concurrentes.

Les analyses de données aident les entreprises à adopter un système de tarification dynamique qui peut maximiser les profits. Par exemple, les ventes de fin de saison peuvent être remplacées par des soldes qui jouent sur la demande client, tout en apportant de la valeur aux consommateurs.

Puisque le e-commerce se nourrit de l’optimisation des prix, les entreprises devraient utiliser les plateformes de big data pour cartographier en temps réel le lien entre le merchandising et la demande, le comportement client, afin d’exploiter ces informations dans la tarification dynamique.

Booster la promotion

La technologie numérique permet aux enseignes de personnaliser les techniques de vente et de marketing et de mettre en place des promotions personnalisées, qui non seulement augmentent les ventes, mais contribuent aussi à offrir une expérience client optimale.

Les smartphones, les médias sociaux, la technologie géospatiale et l’analytique transforment aussi considérablement la publicité et la gestion des campagnes. Les modèles d’analyses intelligentes par exemple permettent aux entreprises de mieux cibler les produits, les données clients et les métriques de la chaîne d’approvisionnement pour créer des offres ciblées. Ils peuvent aider les enseignes de commerce de détail et de biens de grande consommation à cultiver la relation client, afin d’atteindre les bons consommateurs, au bon moment, et via le bon canal.

Le big data et l’analytique aident le commerce de détail et les entreprises de biens de grande consommation à répondre à des questions fondamentales :

  • Cette nouvelle gamme de produits va-t-elle fonctionner sur le marché ?
  • Quel est le meilleur canal pour vendre un produit spécifique ?
  • Les produits sont-ils correctement tarifés ?

Les techniques avancées d’analyse et de prévision appliquées systématiquement  et enrichies par une vraie culture d’organisation, peuvent permettre aux commerces de détail et aux enseignes de biens de grande consommation de répondre rapidement aux dynamiques de marché et aux évolutions des préférences clients, et ainsi de rester pertinents.

Auteur : Opinder Sardana, Associate Vice President – Managing Client partner – Consumer Retail Logistics, Infosys

***

(c) Ill. DepositPhotos

avatar
L'invité de Marketing Professionnel tient une Tribune Libre. Profil des invités et Tribunes Libres publiées.


Commentez !

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *