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Comment la connaissance client, à travers la technologie beacon, répond aux enjeux de drive-to-store ?

Patrick Chatanay, fondateur d’Ezeeworld

Connaissance client, big data, smart data, etc. de nombreux termes apparaissent et rendent de plus en plus confus les entreprises. Ainsi une question se pose : quelle est la véritable connaissance client ?

Toutes les données générées par les consommateurs sont une vraie mine d’informations. Connaître sa clientèle c’est avant tout identifier ses habitudes de navigation web, mobile et de parcours physique, savoir ce qu’elle apprécie, ce qu’elle fait et où elle aime se rendre. Différentes technologies permettent d’acquérir ces données, tels que le iBeacon et le wifi. En effet, connaître le comportement de ses clients est un mix d’informations issu de données de différents canaux.

Ainsi au niveau du point de vente : la mesure du trafic en magasin, les passages et les temps de présence par client et par lieu seront analysés. Dans l’application mobile : la mesure d’audience et de fréquences de passage, l’identification des rubriques visitées seront identifiées.

Comment peut-on exploiter ces données ?

 Aujourd’hui la « data » est la pépite du digital. Les données arrivent en masse et ne sont pas souvent exploitées à leur juste valeur. Pour transformer ces données brutes en informations à valeur ajoutée, il faut les convertir en usage. Il est important de collecter ces données tout en gardant la confiance de ses clients. C’est-à-dire en respectant leurs envies, leurs habitudes, leurs intérêts, et en toute transparence. Une fois la donnée acquise, le re-traitement « big-data » est indispensable pour en extraire les informations qui feront du sens pour les retailers. Tout l’enjeu est là : utiliser ces données afin de servir la meilleure offre. La technologie beacon et les outils qui l’accompagnent permettent de répondre à cet enjeu majeur.

Par exemple, un client navigue sur l’application de sa marque préférée et s’intéresse aux pantalons plutôt qu’aux chemises. Lorsque ce dernier fait du shopping dans une boutique de cette enseigne, il se dirige vers le rayon pantalon et y reste 3 minutes. Cet exemple concret, montre que la somme des données brutes acquises permet de créer un segment de consommateur extrêmement pertinent et inédit jusqu’alors.

En effet, à travers cette illustration, l’entreprise dispose de différents renseignements sur le client tels que :

Ø  Ses lieux fréquemment visités, (ex. concurrent d’une marque, zone géographique de travail)

Ø  L’historique des pages de l’application consultée,

Ø  Le nombre de visites de l’utilisateur dans l’un des points de vente de la marque le mois précédent,

Ø  Le temps passé dans les rayons et plus particulièrement dans le rayon des pantalons.

Bien exploitée et valorisée, les données analysées sur la clientèle servent les intérêts de la marque et du consommateur. Assurément, toutes ces données récoltées affinent la stratégie de communication et de marketing mobile et de drive to store. Cette qualité des informations recueillies intègre une dimension personnelle et implique un nouveau modèle de relation client. Le champ des possibles est ainsi élargi et ces données touchent la clientèle de manière très contextuelle en envoyant le message le plus pertinent, au bon moment.