Adieu big data, vive la smart data ! Son avènement impacte toute la chaîne de valeur et les leviers des e-commerçants. Supply Chain, Pricing, Marketing, Média et Fidélisation : le commerce devient prédictif. Frédéric Genta, Industry Head Retail chez Google, livre sa vision d’avenir lors d’un workshop au salon E-Commerce One-to-One le 24 mars 2016 à Monaco.
Supply chain : prédire pour mieux agir
Pas besoin d’une boule de cristal ! Demain, capter et comprendre les signaux de ses clients permettront à une marque d’entrer dans l’ère d’une Supply Chain prédictive. Explications en 3 points :
#1. Quel produit ? Écouter les consommateurs online permettra d’identifier le point de départ d’une tendance, puis de suivre son évolution géographique et dans le temps. Tendances ponctuelles ou durables ? En essor ou en déclin ? Un oeil sur les requêtes, et les retailers adapteront leur offre en conséquence.
#2. Quel volume ? Une analyse prédictive aidera à anticiper la demande consommateur, à la planifier et à quantifier les volumes de produits.
#3. Où ? Un retailer, qui connaît son client final et maîtrise la data, sera en mesure de visualiser et d’optimiser les flux logistiques. L’optimisation logistique deviendra l’élément clé du cross-canal.
Si l’on se projette encore plus loin, « on peut envisager le remplacement des data scientists par l’intelligence artificielle. On entrera alors dans une nouvelle ère où la machine nous dira ce qu’il faut acheter ou produire, en quelle quantité, sur quelle période et selon quelle répartition géographique. »
Trouver le juste prix
Rien de mieux que les signaux des consommateurs pour estimer la demande et adapter les prix ! Voici 3 approches :
#1. La loi du prix et de la demande. Place au pricing dynamique avec ajustement des prix aux variations de la demande.
#2. Automatisation. Une fois les prix optimisés, encore faut-il que l’implémentation physique soit possible ! Quand Amazon change ses prix 2,5 millions de fois par jour, Walmart et Best Buy ne le font qu’environ 50 000 fois par mois. Demain, la mise à jour automatique des prix sera possible en magasins grâce aux étiquettes intelligentes.
Autre voie : un pricing dynamique plus fin, différencié selon la météo, les heures de la journée, les jours de la semaine, car les comportements d’achat et les clientèles diffèrent.
#3. Personnalisation des promos. Les signaux des consommateurs permettront d’identifier les produits qui les intéressent le plus et sur lesquels ils seront prêts à concéder des points de réduction sur les prix. Idem pour les autres produits sur lesquels il conviendra d’appliquer un plus gros discount. Cette personnalisation des promos garantira plus de rentabilité sur certains produits et de conversion sur d’autres.
Et le pricing après-demain ? Peut-être peut-on envisager d’aller au-delà des promotions personnalisées avec des pricings plus personnalisés en magasin ou sur site. La différenciation des prix se ferait selon l’appartenance du shopper à des segments de plus en plus affinés et automatisés via du machine learning.
Marketing & média : cibler pour mieux adresser
L’enjeu marketing de demain est de parvenir à une compréhension parfaite des individus pour mieux les cibler et leur adresser le bon message au bon moment. Défi complexe dans l’environnement cross-canal et cross-device actuel.
Le CRM prédictif permettra, sur la base de technologies big data et machine learning, de cibler des prospects ou clients réceptifs à tel ou tel produit, rayon ou marque. « Avec une pression et un coût marketing constants, on pourra augmenter à la fois son chiffre d’affaires et sa base de clientèle active. »
Et si l’on fait un bond dans le temps, on peut envisager plus d’automatisation, d’intelligence artificielle et de personnalisation. Imaginez un message commun mais une créa adaptée à chaque individu ou, inversement, plusieurs créas avec un message différent en fonction d’une segmentation plus pointue !
Personnaliser pour mieux fidéliser
Pas de fidélisation client sans réponse pertinente à ses attentes ! Demain, elle montera d’un cran avec la personnalisation du parcours client sur les différents canaux d’achat et de communication.
Outre les promos, le pricing et les pubs personnalisées, la réponse au besoin client passera par une éditorialisation ou des recommandations toujours plus fines.
Et après-demain ? L’enjeu sera de comprendre ce qui fait basculer le client occasionnel en client fidèle. Un programme de machine learning pourrait alors analyser les principes de fidélisation sur des segments d’audiences de plus en plus fins. Il reposerait sur plusieurs variables, en fonction de ce que le client valorise le plus : soldes ou ventes privées ? Prix ou services ?
Un bon moyen pour le retailer d’estimer la lifetime value du client, de mieux le servir sans les effets d’aubaines (ex : promotions sur-dimensionnées, services gratuits), de comprendre comment générer des ventes sur le long terme et de mieux planifier l’activité.
« Avec le commerce prédictif, on entre dans une ère où, pour le commerce digital et physique, la bataille se fera sur la data. On devra la capter, la comprendre et l’activer avec rapidité et pertinence pour le shopper. Bref, transformer le big data en smart data. »
Dans cette nouvelle ère, le smartphone sera émetteur et capteur des signaux de vos clients, et le programmatique permettra d’analyser les signaux et de les activer en temps réel.
Demain sera smart ou ne sera pas !
