Prise de décision basée sur les données : 3 façons de renforcer la résilience du commerce de détail

Si les détaillants ont appris quelque chose des vacances, c'est que la prise de décision basée sur les données doit être une priorité afin d'atteindre leurs objectifs pour 2023 et au-delà.

Les chiffres indiquent un avenir imprévisible.

D'une part, la National Retail Federation s'attendait à ce que les ventes au détail des fêtes de 2022 augmentent entre 6% et 8% par rapport à 2021, ce qui battrait des records si cette prédiction se maintenait une fois tous les chiffres comptés.

De plus, le marché du travail aux États-Unis reste solide et les restrictions liées au COVID-19 se sont assouplies.

D'un autre côté, les indicateurs économiques pointent de plus en plus vers une récession, les soldes des cartes de crédit augmentent et les troubles géopolitiques se poursuivent.

Malgré cet environnement difficile, les détaillants qui adoptent une nouvelle approche des données peuvent accroître la fidélité de leurs clients et leurs résultats.

Prise de décision basée sur les données : Relier les pièces du puzzle

La pandémie a mis en évidence une froide vérité pour les détaillants :

Les processus de back-office dictent souvent CX.
Les perturbations de la chaîne d'approvisionnement entraînent des retards d'expédition.
Les ruptures de stock entraînent des commandes non exécutées.
Et les problèmes de personnel entraînent des temps d'attente considérables dans les centres d'appels.

Toutes ces situations posent une question cruciale : Quels clients méritent la priorité ?

Malheureusement, aucun des systèmes qui gèrent les processus de back-office ne donne un aperçu du contexte client. Qui sont les clients rentables par rapport à ceux qui retournent un grand nombre de leurs commandes ? Qui sont les influenceurs sociaux ? Qui sont les risques de churn ?

Les systèmes d'engagement frontaux complètent le tableau :

• Les systèmes de marketing montrent la promotion qui a attiré l'acheteur
• Les solutions de commerce électronique montrent qui a passé des commandes en ligne
• La gestion de l'expérience révèle le sentiment des clients via des données d'enquête
• Les enregistrements de service indiquent qui est le plus susceptible d'appeler pour des mises à jour de commande.

Lorsque toutes ces données sont stockées dans des systèmes séparés, il est difficile de les comprendre. Mais s'il est assemblé dans une vue unifiée, les détaillants peuvent prendre des décisions éclairées, basées sur les données, qui conduisent à des bénéfices plus élevés, à une utilisation plus efficace des ressources et à une meilleure réputation de la marque.

Dans une interview sur la stratégie de données de vente au détail, Brad Blackmon, vice-président exécutif de Publicis Groupe, a déclaré : "Nous sommes à ce moment idéal où la technologie et les données sont à un niveau où des décisions en temps réel peuvent être prises."

Stratégie de données de vente au détail : tous ensemble maintenant

Pour créer une vue unifiée du client qui permet des décisions commerciales en temps réel, les grandes entreprises développent des modèles de données centralisés. Ces modèles unifiés les aident à exposer les données client aux processus et applications de l'entreprise.

Une enquête réalisée en 2022 par HBR Analytic Services , en association avec SAP, a interrogé plus de 180 entreprises – dont de nombreux détaillants – sur leurs stratégies de données.

Près de 4 répondants sur 5 ont déclaré avoir implémenté un modèle de données centralisé, être au milieu d'un processus de mise en œuvre ou avoir l'intention de le faire.

L'un des résultats clés d'un modèle de données centralisé est un score de valeur à vie précis pour les clients (CLTV). Cette mesure aide les détaillants à prendre des décisions qui ont un impact positif sur le résultat net.

"Les marques peuvent utiliser intelligemment les données pour effectuer des ventes croisées et incitatives lorsque l'occasion se présente", a déclaré Blackmon. "Ils peuvent également l'utiliser pour se concentrer moins sur les consommateurs qui ne sont peut-être pas aussi précieux, et récompenser à la place ces clients fidèles."

Allumez un centime : l'agilité commerciale commence par la gestion des données client

L'agilité commerciale nécessite une excellente gestion des données clients. Comprenez les clients avec une vue unique des données à l'échelle de l'entreprise pour pivoter en un clin d'œil.

Top 3 des exemples de cas d'utilisation du commerce de détail axés sur les données

Voici trois exemples de la manière dont une vue client unifiée basée sur un modèle de données centralisé peut bénéficier à une stratégie de vente au détail :

1. Réduire les points douloureux dans les processus de retour
2. Unifier les données de l'entreprise et des clients pour réduire et éliminer le taux de désabonnement
3. Améliorer le service et le sentiment des clients

1. Réduire la douleur des retours

Le retour en série, également connu sous le nom de « mise entre parenthèses », consiste à acheter plusieurs versions d'un article et à en renvoyer la plupart. Une étude a révélé que 63 % des acheteurs ont admis le bracketing, contre 55 % en 2019.

La pratique porte clairement atteinte aux revenus du commerce de détail. Le déballage, le traitement et l'inspection des retours font perdre du temps et des ressources. Ils occupent également un espace précieux dans les centres de distribution ; et si ces installations atteignent leur capacité maximale, le détaillant ne peut pas apporter de nouveaux stocks.

Avec une compréhension complète des profils clients, les marques peuvent segmenter les bracketers en campagnes limitées aux promotions en magasin. Ils peuvent également cibler les clients les plus rentables avec des promotions et des offres en ligne pour renforcer leur fidélité.

2. Arrêter le désabonnement avant qu'il ne commence

Les commandes en retard et les livraisons manquées nuisent à la fidélité des clients.

Dans une enquête récente, plus de 35 % des consommateurs ont déclaré qu'ils changeaient de détaillant après une expérience de livraison négative et écrivaient une critique négative ou une publication sur les réseaux sociaux.

Avec une vue claire des données de la chaîne d'approvisionnement et de l'état des commandes dans le cadre d'un profil client unifié, les détaillants peuvent identifier les clients CLTV élevés avec des commandes en retard et prendre des mesures proactives.

Par exemple, ils peuvent offrir à ces clients un bon de réduction pour leurs prochaines commandes. Ils peuvent également donner la priorité à ces clients lorsqu'ils appellent un centre de contact, de sorte que les longs délais d'attente n'aggravent pas leur frustration.

3. Augmenter les taux de récupération des clients

Ce n'est un secret pour personne que les consommateurs se plaignent davantage et traitent mal les travailleurs du commerce de détail pendant les vacances. Cependant, avec une meilleure compréhension des données clients, les marques peuvent hiérarchiser les plaintes et se concentrer sur les clients rentables.

Avec une vue à jour des données d'historique d'achat des clients, par exemple, les marques peuvent voir qui a continué à acheter des biens ou des services après leurs réclamations. Si un client de grande valeur a interrompu l'engagement depuis la plainte, la marque peut le pousser dans une campagne cross-canal pour la récupération.

De plus, il peut activer un ticket dans un centre d'appels afin qu'un agent puisse suivre l'état de la plainte.

Gestion des données pour la résilience du commerce de détail

Pour de nombreux détaillants, le cloisonnement des données est un problème. Cela les empêche d'identifier les clients de grande valeur dans les moments d'achat critiques et de prendre des mesures pour renforcer leur fidélité.

La prise de décision basée sur les données dans le commerce de détail peut améliorer l'expérience et le sentiment des clients, tout en renforçant les résultats.

En donnant la priorité à la prise de décision basée sur les données, les détaillants peuvent relever ce défi, améliorer leur expérience client, fonctionner avec plus d'efficacité et prendre des mesures positives pour atteindre leurs objectifs financiers.