Pour le NRF, c’est clair. L’année 2019 va être celle de la donnée. La donnée appliquée en magasin, dans les allées, dans les étagères et même dans les stocks. Jusqu’à ne plus laisser la place au hasard. Si le potentiel de la data est connu depuis longtemps, il n’est réellement exploité en profondeur que depuis quelques années. La donnée est même devenue un enjeu majeur pour les points de vente, à la fois pour se démarquer et pour connaître plus précisément la clientèle. Cette multiplication des données (et leur exploitation) peut conduire à penser le parcours client en terme d’équations et d’indices de satisfaction. Quitte, même, à réduire la relation client à une simple science.
L’exploitation de plus en plus poussée de la data est-elle en train de provoquer une transformation de la nature même de la relation client ?
Le développement de la data dans le point de vente
Si l’on oppose régulièrement la qualité et la quantité, pour la data, l’un n’empêche pas l’autre, bien au contraire. En effet, une grande quantité de données peut mettre en lumière des comportements singuliers qu’un retailer peut avoir envie d’exploiter. Des comportements qui sont presque impossibles à repérer sans l’apport des données.
L’expérience client devenant de plus en plus importante pour les enseignes, c’est exactement le genre d’informations qui peut faire la différence et ainsi, sécuriser la fidélité de la clientèle. En conséquence, les données et les outils de récolte se sont multipliés. Chaque étape du parcours client est ainsi soumise à la production de données et à une analyse pointue des comportements. Le nombre de données a explosé, jusqu’à nécessiter l’emploi de logiciels de traitement capables de gérer le Big Data.
Une étude de plus en plus poussée des données : quelle conséquence ?
Cette multitude de données et d’interprétations ont permis de mettre à jour de nouveaux comportements de consommation. Ce savoir a dessiné les contours d’une expérience et relation client réussie. Pour les professionnels, c’est une opportunité bienvenue afin d’augmenter la satisfaction des clients en magasin. Cela a également conduit les retailers à mettre au point et à développer un modèle type de l’expérience et de la relation client.
Au fur et à mesure des années, et à force d’appliquer ce modèle, il s’est affiné et a gagné en efficacité. Cela a créé une certaine harmonisation et uniformisation dans le rapport à la clientèle avec des processus standardisés, notamment à travers des personas.
Par exemple : la multiplication des cartes et les programmes de fidélité avec des résultats mitigés selon les marques. C’est notamment le cas de Décathlon qui a préféré mettre fin à sa carte de fidélité pour se concentrer sur le meilleur rapport qualité-prix possible pour tous les consommateurs.
Ce modèle a également été bousculé par le digital.
Le digital : la remise en cause du modèle ?
L’entrée du digital a facilité la comparaison entre les différentes enseignes et leurs services. C’est particulièrement vrai au sujet de la relation client. Les consommateurs peuvent désormais plus facilement comparer les expériences entre les différents points de vente d’une même marque ou même entre des concurrents. Ils peuvent également plus facilement laisser des commentaires, en ligne, sans qu’un vendeur n’ait pu intervenir pour proposer des solutions et limiter les frustrations.
L’analyse des données n’est plus employée pour créer un modèle standardisé mais bien pour travailler sur l’anticipation des besoins clients. La data est notamment utilisée pour nourrir les différentes intelligences artificielles (machine learning).
La place des vendeurs
Si l’exploitation de la data, notamment à travers la reconnaissance faciale, permet de mettre en place des magasins autonomes fonctionnels, cette dernière ne remplace pas pour autant l’importance du vendeur et de ses différentes missions. En effet, le développement du marché de la voix ou encore des chatbots attestent de l’importance de l’interaction dans une situation d’achat.
Malgré les progrès des intelligences artificielles, ces interactions générées uniquement grâce à des lignes de codes manquent encore de naturel. Elles sont limitées.
Dans n’importe quel modèle de parcours client, l’intervention humaine est donc nécessaire. La science d’une relation client réussie ne repose pas uniquement sur les données.
La data : une aide pour une interaction efficace
Les données et leur analyse représentent une véritable aubaine pour les vendeurs au sein des magasins. En exploitant correctement les données fournies, ils peuvent proposer une relation client réellement personnelle et efficace :
- Personnalisation des publicités et des promotions mises en avant sur les écrans d’affichage dynamique.
- Reconnaissance du client et de ses préférences.
- Accès à l’historique du client par les vendeurs (via des tablettes) pour guider les échanges d’informations.
Grâce à la grande quantité d’information collectée, la data permet d’identifier les profils des clients et de mettre au point des modèles-types. Ces derniers font office de base pour mettre en place dans les points de vente une expérience sur-mesure : une expérience client sans-coutures. En effet, la connaissance approfondie des habitudes de consommation de la clientèle est un véritable atout dans la relation client. Lorsque le client se sent reconnu, les échanges deviennent plus faciles. Cela représente un véritable gain de temps à la fois pour le consommateur et pour le vendeur.
Pour une relation client réussie, les facteurs sont multiples. La data permet d’en mettre en lumière et surtout de re-contextualiser le rôle des vendeurs dans un point de vente. Si l’on peut parler d’une science de l’expérience client, la relation client reste encore ancrée dans la nécessité d’une interaction humaine. La personnalisation est une nécessité dont chaque acteur du point de vente doit avoir conscience.
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