3 étapes efficaces pour augmenter la satisfaction des clients grâce à des offres ciblées

Améliorer l’expérience client dans le commerce de détail : stratégies pour augmenter la satisfaction des clients.

Les clients adorent les offres spéciales. Une étude de 2015 a révélé que la réception d’un bon d’achat en ligne provoque la même réaction neurochimique qu’une interaction sociale positive. Les sentiments chaleureux ne sont que le début. Les offres spéciales ont un impact considérable sur le comportement des consommateurs, améliorent la satisfaction des clients, créent des liens plus profonds et augmentent les bénéfices. Dans une enquête réalisée par RetailMeNot en 2018, quatre personnes interrogées sur cinq ont déclaré qu’elles pensaient à une bonne offre ou à une réduction tout au long du processus d’achat. Et 93% de toutes les personnes interrogées ont déclaré qu’elles achèteraient à nouveau chez un commerçant proposant de bonnes remises. L’augmentation de la satisfaction des clients est donc un facteur essentiel pour une expérience produit réussie.

L’importance des offres s’accroît lorsque les détaillants prennent en compte la prochaine grande vague de consommateurs : les millennials. Dans la même enquête, sept répondants sur dix âgés de 18 à 34 ans ont déclaré qu’ils ne pourraient pas conclure un achat sans avoir d’abord recherché une offre. Huit personnes interrogées sur neuf ont déclaré que pendant une recherche, une offre d’une marque inconnue ou de nouveaux magasins les inciterait à effectuer un premier achat.

Flux de données dans le commerce de détail : stratégies pour une utilisation efficace des données sur les produits et les achats pour des offres ciblées

Alors, si les offres et les promotions sont d’une importance cruciale, pourquoi les directeurs marketing et les planificateurs de merchandising ont-ils besoin d’aide pour mettre en place les bonnes offres ? La réponse est qu’il y a tout simplement trop de données aujourd’hui. Rien que la quantité énorme de données sur les produits et les achats rend impossible la planification manuelle de l’offre idéale.

Prenons l’exemple des données de produits. Pour chacun des milliers de produits qu’un grand détaillant doit gérer, il existe des centaines, voire des milliers, de points de données individuels – des informations sur les produits stockées dans un PIM aux images et autres actifs stockés dans un DAM, en passant par d’autres systèmes de données pour la tarification et l’inventaire.

Dans l’idéal, toutes ces sources de données sont hautement structurées et reliées entre elles. Mais même avec des données bien structurées, la planification de l’offre spéciale idéale à partir de millions de points de données est un problème classique d’aiguille dans une botte de foin. La seule option qui reste est de faire confiance à votre instinct.

L’autre aspect du problème des données concerne le comportement d’achat des clients. Une partie est structurée, notamment lorsque les achats sont effectués via un programme de fidélité, mais une grande partie n’est pas structurée sous la forme de commentaires des clients et d’évaluations de produits. Cela soulève un nouveau problème. Une grande partie de ces données provient de nos appareils intelligents – des canaux pour les campagnes de marketing et les offres spéciales. Les responsables de la publicité et du marketing peuvent potentiellement utiliser ces canaux, mais n’ont souvent pas le temps ou les ressources nécessaires pour créer des offres personnalisées et adaptées.

Étape 1 : Établir la cohérence des données pour remédier à l’engorgement des données marketing

La première étape pour résoudre le problème PIM/DAM consiste à assurer la cohérence des données dans les activités marketing d’un détaillant. C’est un défi, car une grande partie des données proviennent de fabricants qui peuvent avoir des noms différents pour les champs de données ou des informations totalement manquantes. Heureusement, des systèmes comme LAGO (et nos services de gestion de base de données) peuvent aider les détaillants à atteindre une “source unique de vérité” à travers toutes leurs sources de données.

Étape 2 : créer des expériences personnalisées grâce à l’utilisation ciblée des données clients

L’émergence des systèmes mobiles et de commerce électronique est à la fois un problème et une opportunité pour les détaillants. Les appareils mobiles constituent un canal bidirectionnel de plus en plus puissant pour trouver des produits, les acheter et en parler, que ce soit à domicile ou en magasin. Si elles sont utilisées avec prudence et dans le respect de la vie privée des clients, les données qui en résultent peuvent être utilisées pour créer des messages personnalisés, faire des recommandations et proposer des prix spéciaux et des offres promotionnelles sur les produits achetés régulièrement.

Étape 3 : L’IA et la visualisation des données pour une planification optimale des offres dans le commerce de détail

Dans le passé, la planification de la bonne offre spéciale était une question d’intuition et de chance. Mais même si les planificateurs de merchandising ont une grande expérience de la création d’offres attrayantes, la journée n’a pas assez d’heures pour planifier ces offres pour autant de canaux et de produits.

Heureusement, le flot de données disponibles, bien géré, peut être la source de la solution. Le workflow collaboratif de Comosoft permet aux planificateurs de campagnes, aux créatifs et aux décideurs de travailler ensemble et d’utiliser un tableau blanc virtuel pour visualiser la page et sélectionner les produits les mieux adaptés à la campagne et à ses offres spéciales. Les données PIM et DAM unifiées facilitent la visualisation et rationalisent la sélection en fonction des prix, des marges, des stocks et d’autres facteurs importants. Les résultats sont automatiquement transmis aux services de conception et de production pour l’édition dans les canaux imprimés et numériques. Mais ce n’est que le début.

L’intelligence artificielle (IA) peut utiliser des données de toute nature pour entraîner un système à reconnaître des modèles significatifs et à recommander des actions, soit par des décideurs humains, soit de manière autonome. Dans une étude de cas récente, l’IA a efficacement planifié et optimisé des promotions dans le commerce de détail. Grâce aux données de formation de Comosoft LAGO et à un outil d’IA de DecaSIM, une chaîne de magasins d’alimentation a pu augmenter la fidélité des clients à ses publicités, ce qui a permis d’accroître les ventes et les bénéfices d’environ 8%. L’outil d’IA a reconnu des modèles d’achat significatifs et, en renvoyant les conclusions à LAGO, a identifié les produits apparentés qui devaient faire l’objet d’une promotion particulière pendant la campagne.

La planification des offres et des marchandises ne doit plus jamais être un “coup d’épée dans l’eau”.

En analysant le comportement d’achat général et régional des clients et leur réaction aux offres précédentes, un modèle d’IA peut guider les spécialistes du marketing de détail à travers un océan de données pour en faire un moyen fiable de planifier des offres efficaces et fidélisantes.

L’objectif principal des responsables de la publicité et du marketing dans le secteur de la vente au détail est le même aujourd’hui qu’il y a des décennies : créer une expérience client attrayante et satisfaisante afin d’établir une fidélité durable. Les offres spéciales et les promotions ont toujours été importantes pour atteindre cet objectif. Grâce aux outils avancés de visualisation des données et d’intelligence artificielle dont nous disposons, la planification et l’exécution de telles offres n’ont jamais été aussi simples.

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