3 manières insoupçonnées dont le Big Data influence le retail

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Le constat s’impose : il est difficile de prendre les bonnes décisions si l’on n’a pas les bonnes informations. Si l’on prend l’exemple d’un directeur de magasin, celui-ci ne peut pas embaucher de nouveaux employés à moins d’en avoir reçu la directive ou d’avoir mesuré via des données concrètes une hausse de la clientèle dans sa boutique.

La data lui offre également d’autres possibilités : choisir d’accepter ou non les cartes de crédit, se concentrer plutôt sur les clients de son site web pour s’adapter aux nouvelles habitudes de consommation… Mais existe-t-il d’autres manières moins connues dont le Big Data peut influencer son business dans l’univers du retail ?

Sur le blog de Datafloq, Jaymin Dangi, expert digital marketing, présente 3 cas particuliers auxquels on ne pense pas immédiatement. En voici la traduction.

Le Big Data peut influencer votre politique de retours et remboursements

De nombreuses sociétés ont des politiques de retours limitées ou des politiques de remboursements strictes sur lesquelles elles se basent pour décider si un client recevra de l’argent ou du crédit dans la boutique lors d’un retour produit. Au moment de déterminer comment gérer un retour client, il faut considérer combien d’argent l’on est prêt à perdre en honorant le retour en comparaison de combien on peut perdre si l’on s’en tient à sa politique stricte.

Prenons un exemple. Un client rapporte à votre SAV un sèche-cheveux d’une valeur de 20€ acheté la semaine passée dans votre boutique. Problème : il n’a aucune facture à présenter ou cette dernière ne correspond à l’article présenté. Dans un tel cas, vous devez choisir si vous êtes prêt à perdre plus de 20€ dans de futures ventes perdues ou dans une mauvaise publicité de la part du client.

Si votre historique montre que perdre plus de 20€ en refusant le retour en vaut la peine, le refus est envisageable même si cela enfreint votre politique de retours et remboursements. Toutefois, vous ne pouvez prendre la bonne décision si et seulement si vous possédez les données pertinentes et savez comment analyser votre Big Data.

Le Big Data peut savoir quand et comment les clients ont plus tendance à acheter

Un des avantages d’être e-commerçant est qu’il n’y a pas besoin dans l’absolu de beaucoup de personnes pour gérer son business. De manière générale, les clients trouvent les produits sur le site Internet, les commandent puis sont livrés sans l’aide directe d’un employé de la marque.

Si vous constatez que la plupart de vos clients préfèrent généralement acheter online qu’offline, vous avez tout intérêt à créer votre site e-commerce et engager une équipe pour répondre aux questions potentielles en direct de ces derniers. A l’opposé, si vous constatez que vos clients préfèrent venir d’abord consulter les produits en boutique avant d’acheter sur votre site, mieux vaut conserver un ou deux points de vente pour éviter toute perte de vente.

Même si les clients aiment rechercher et acheter les produits dans vos magasins, les ventes ne sont pas étalées de manière identique au fil de la journée. Les personnes aiment acheter tôt le matin avant le travail, pendant la pause déjeuner ou le soir sur le chemin du retour. En étudiant de manière efficacement les comportements de vos clients grâce au Big Data, vous serez plus à même d’adapter votre stratégie entre online et offline, et toucher ainsi les bonnes personnes au bon endroit au bon moment.

Le Big Data peut indiquer quels produits réalisent le plus de chiffre d’affaires

L’analyse de votre Big Data peut vous permettre de déceler quels produits génèrent le plus de profit. Ainsi, vous pourrez mettre en avant ceux qui réalisent le plus de chiffre d’affaires, tout en abandonnant ceux qui rapportent le moins. Dans certains cas, il peut s’avérer pertinent de conserver un produit phare tout en abandonnant certains accessoires ou options s’ils ne sont pas populaires.

Conclusion

Les dirigeants et responsables marketing dans l’univers du retail doivent plus que jamais se tourner vers le Big Data et tout ce qu’il révèle sur sa société et ses clients (typologie, comportements d’achats…). Grâce à la collecte et l’analyse des informations, de la 1st party data à la 3rd party data en passant par l’open data, il est possible d’activer de manière pertinente ses données pour toucher et engager encore davantage prospects et clients, et gagner ainsi de nouvelles parts de marché.

Source : Datafloq
[article titre= »Vous souhaitez en savoir plus sur la collecte et l’analyse de vos données ? » urlimg= »/wp-content/uploads/2013/07/icon_dossier_presse.png »]

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