Les détaillants ont toujours eu l’avantage lorsqu’il s’agit de collecter des données sur les consommateurs – de ce que les clients achètent fréquemment aux adresses de livraison et aux données collectées via les programmes de récompense des clients. Au fur et à mesure que les détaillants ajoutaient au commerce électronique, ils obtenaient encore plus de données, telles que le type de publicité incitant les visiteurs à cliquer sur un article ou le type d’étiquettes marketing encourageant une vente. Avec des plateformes de Big Data telles que Hadoop sur site ou Hive as a Serivce, les spécialistes du marketing peuvent aider les détaillants à pousser encore plus loin leur analyse du consommateur non seulement pour augmenter les ventes, mais également pour réduire les dépenses inutiles. Voici cinq façons comment.
1. Éliminer les tirages inefficaces
Les promotions et une offre de produits diversifiée sont censées attirer une nouvelle clientèle, mais bon nombre de ces attraits tombent à plat. Les stocks impopulaires se retrouvent fréquemment sur le rack de liquidation, et certaines remises ne semblent pas attirer les foules à la recherche d’une bonne affaire que les détaillants espèrent. C’est souvent le résultat d’une incapacité à comprendre qui est vraiment le consommateur et quels sont ses intérêts. Pour certains consommateurs, la qualité est plus importante que les remises. L’analyse des mégadonnées des ventes en ligne et en magasin peut aider à trouver ces informations plus larges qui peuvent être cachées si vous ne regardez pas les données dans leur ensemble.
2. Améliorer les tactiques de marketing des médias sociaux
De nombreuses ressources sont gaspillées en tactiques de marketing qui ressemblent beaucoup à un coup de feu. Oui, les spécialistes du marketing disposent d’informations transactionnelles et peuvent ajuster les messages et les canaux en fonction de ce qu’ils savent du client, mais connaître les intérêts individuels de chaque client et les atteindre au bon moment et au bon endroit était bien hors de portée des détaillants. Les mégadonnées, cependant, rendent ce type de marketing personnalisé possible en utilisant les médias sociaux et les données de flux de clics pour savoir à quoi pense l’individu en ce moment.
3. Découvrez la disposition de magasin la plus lucrative
La plupart des détaillants expérimentent l’agencement, associent certains produits et jouent avec le design et l’atmosphère du magasin. Bien sûr, expérimenter prend du temps et des ressources, et savoir avec certitude pourquoi un client a acheté un produit est difficile à dire, même si vous le lui demandez. Certains détaillants ont commencé à utiliser les mégadonnées pour collecter des informations sur l’endroit où les clients vont dans leurs magasins et les produits qu’ils regardent. Certains le font via le signal du smartphone d’un client, en suivant le signal du téléphone lorsque le client se déplace dans le magasin. En combinant cela avec d’autres facteurs, tels que le placement de produits, les détaillants peuvent déterminer quelle disposition semble encourager les clients à rester plus longtemps et à acheter un produit.
4. Trouvez le numéro de personnel parfait
Tout comme l’agencement du magasin, le nombre d’employés est quelque chose que les détaillants devraient également considérer. Bien sûr, embaucher du personnel supplémentaire coûte de l’argent, et si le client ne veut pas plus d’interaction avec le personnel, cela pourrait être un investissement qui cause plus de mal que de bien. Le changement de personnel crée également une instabilité parmi les employés, ce qui a également un effet négatif sur les revenus en termes d’éthique de travail du personnel et de rotation du personnel. Plutôt que de fonder cette décision sur l’observation d’un responsable ou sur de simples données de vente, qui peuvent confondre causalité et corrélation, les détaillants peuvent mener des expériences contrôlées pour tester les ratios clients/personnel avant d’apporter des changements opérationnels.
5. Optimiser les prix
Le prix est l’un de ces facteurs qui n’a pas de formule simple car il ne s’agit pas seulement du coût de gros de la création de l’article, mais aussi de sa valeur perçue. Certaines marques ont des prix plus élevés simplement parce que leur marque est associée à l’article, et non parce que l’article est particulièrement cher à fabriquer. Obtenir le mauvais prix peut nuire à la valeur de cette marque en dépréciant un produit, ou cela peut dissuader un consommateur d’acheter parce qu’il est trop cher. Les mégadonnées peuvent aider à clarifier le processus en collectant des données sur le comportement d’un client en ligne ou en suivant les mouvements d’un client en magasin pour voir comment certains prix influencent l’achat ou non d’un produit par le client.
Dans l’ensemble, le big data est un ajout naturel au réservoir déjà abondant de données sur les consommateurs des détaillants. En prenant du recul et en ayant une vue d’ensemble, les détaillants peuvent réduire leurs coûts et optimiser leurs magasins pour être aussi rentables que possible.
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