Comment Customer Data Insights aide-t-il une entreprise de vente au détail

• Personnel du T-ROC
• 3 Mar 2023
• 10 minutes de lecture

La connaissance des consommateurs est un outil puissant pour aider à fournir une meilleure expérience centrée sur le client afin de stimuler les ventes et les revenus. Plus vous pouvez personnaliser l'expérience d'un client, mieux vous pouvez répondre à ses désirs et à ses besoins.

La recherche montre que l'utilisation de la personnalisation pour interagir avec les clients augmente taux de conversion de 10 à 15 %. La même étude montre que le marketing les coûts sont réduits de 10 à 20 % en utilisant des méthodes de personnalisation.

La connaissance des données client est le catalyseur pour fournir une expérience client unique et optimisée. Cela améliore également la prise de décision pour l'efficacité opérationnelle et la gestion des ressources.

Qu'est-ce que la connaissance des données client ?

La connaissance des données client est une forme d'analyse de la vente au détail qui interprète les informations sur le comportement des consommateurs pour améliorer les opérations commerciales et augmenter la rentabilité.

La connaissance des données client vise à :

• Optimiser la tarification
• Améliorer la logistique de la chaîne d'approvisionnement
• Augmenter la rétention de la clientèle
• Attirer de nouveaux clients
• Découvrez les modèles et les tendances du comportement des consommateurs
• Documenter et interpréter les interactions avec les clients

Pourquoi les informations sur les consommateurs sont-elles importantes ?

Les informations sur les consommateurs sont essentielles, car les données aident les organisations à visualiser la manière dont les clients interagissent avec leur entreprise. Grâce à des informations clés, les entreprises peuvent prendre des décisions plus intelligentes plus rapidement pour identifier les tendances et améliorer les ventes. Relever des défis tels que la tarification, l'amélioration de l'expérience client et la gestion des ressources

Optimiser la tarification

Les informations sur les consommateurs combinent des données provenant de plusieurs sources pour aider les entreprises à déterminer comment tarifer les produits et quand les tarifer.

Surveillez les données qui montrent à quel point un client est sensible au prix et fixez le prix des articles en conséquence. Vous pouvez également utiliser la tarification dynamique pour cibler les clients sensibles au prix avec des coupons afin d'augmenter les ventes et la conversion. Ou déterminez quand les consommateurs insensibles aux prix achètent et fixez les prix en conséquence.

Fixez les prix en fonction de la démographie des consommateurs dans une zone géographique spécifique. La localisation des prix est particulièrement utile pour les entreprises qui ouvrent des magasins physiques dans un nouvel emplacement. Les informations sur les consommateurs collectent des données démographiques dans une zone pour aider à analyser les comportements des acheteurs et les comparer pour obtenir des informations et des opportunités accrues.

Améliorez l'expérience client

Les sentiments des consommateurs envers une marque dépendent de leur expérience avec cette marque. Customer Data Insights aide les détaillants à :

• Anticipez les attentes, les besoins et les envies de chaque client pour enrichir son expérience.
• Suggérez des produits complémentaires et des offres groupées à l'aide des données de l'historique des achats.
• Sachez ce dont votre client a besoin avant qu'il ne s'en rende compte pour suggérer le bon produit au bon moment.

Les détaillants et les entreprises peuvent également améliorer leurs ventes grâce aux données en :

• Recueillir des données démographiques telles que le sexe, l'origine ethnique, le statut socio-économique, le niveau d'éducation, etc. qui aident à approfondir la segmentation de la clientèle avec des facteurs plus précis qui influencent le comportement d'achat.
• La collecte d'informations pour segmenter les acheteurs par emplacement, heure de la journée, fréquence, etc. améliore la conversion en optimisant les prix et les opérations pour un jour de la semaine, la météo ou des événements spécifiques. Vous pouvez même cibler les publicités sur les clients qui ont votre application mais qui ne l'ont pas visitée depuis un certain temps.
• Identifier les lacunes du parcours client pour recibler et améliorer l'expérience d'achat. Par exemple, si des articles restent trop longtemps dans un panier, offrez une remise exclusive.

Gérer les ressources et l'inventaire

L'analyse de la vente au détail aide :

• Prévoyez les événements futurs pour anticiper les besoins en matière d'inventaire et de personnel.
• Établissez des métriques pour déterminer quels événements provoquent un pic de vente de certains produits.
• Réduisez les dépenses sur les produits à faible marge bénéficiaire ou à demande insuffisante.
• Anticipez les retards ou les interruptions de la logistique de la chaîne d'approvisionnement pour ajuster les prix ou les stocks. Vous serez également prêt à ajuster les attentes des clients.

Plus important encore, l'optimisation des stocks à l'aide données de vente au détail crée moins d'instances en rupture de stock de stock en demande. L'analyse de la vente au détail permet à votre entreprise de prévoir la demande et d'aider les responsables en conséquence.

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Utilisations pratiques de Customer Insight Analytics

Les détaillants ont mis en place aperçu des consommateurs données pour mieux comprendre les besoins des clients et les opérations commerciales. Il s'est avéré efficace pour améliorer l'expérience client et la rentabilité. Par exemple:

Cible®

Target est le deuxième plus grand magasin de rabais au détail en Amérique du Nord. Target utilise les informations client omnicanales issues de son application, de son site Web et de ses systèmes de point de vente (point de vente) en magasin pour alimenter en données ses systèmes de veille économique (BI).

Target donne la priorité à une expérience d'achat personnalisée pour les consommateurs. En synchronisant les données entre les sources, Target rassemble les clients :

• Historique d'achat
• Utilisation de la carte
• Réponses au sondage
• Problèmes d'assistance
• Réponses par email
• clics sur le site Web,
• Nombre d'enfants
• Etat civil
• Événements importants de la vie (c.-à-d. déménagement ou changement d'emploi), etc.

L'analyse des données de détail de Target a révélé une tendance des ventes chez les consommatrices enceintes. Leurs comportements d'achat ont changé en fonction du stade de la grossesse. Cibler ensuite les produits pertinents recommandés au moment opportun pour les futures mamans.

La personnalisation des offres de produits de cette manière a augmenté les revenus de Target de 44 milliards de dollars à 67 milliards de dollars à l'époque.

IKEA®

Le détaillant international de produits à domicile, IKEA, a découvert une corrélation entre les visites sur le site Web et les visites ultérieures en magasin. Ils ont commencé à rassembler des mesures pour étayer cette découverte, telles que :

• Articles ajoutés à la "liste d'expédition"
• Vérifications de la disponibilité des stocks
• Visites sur la page du magasin local
• Recherches sur le site
• Produits consultés

En mettant en œuvre ces données, IKEA a lancé la campagne « Ma cuisine ». Ils ont fait la promotion d'annonces de produits de cuisine en ligne pour encourager les achats en magasin. Ils ont constaté que 11 % des membres de la famille exposés à la publicité en ligne ont effectué des achats en magasin. La taille moyenne du panier de ces clients est supérieure de 45 % à celle des clients non exposés. Le retour sur investissement de cet investissement était de 464 %.

Kroger®

Kroger, la société de vente au détail basée à Cincinnati, utilise la connaissance des clients pour améliorer les opérations de vente au détail. Après la mise en œuvre de l'analyse de données :

• Inventaire réduit de 120 millions de dollars
• Les ordonnances en rupture de stock ont ​​été réduites de 1.7 million
• Les revenus ont augmenté de 80 millions de dollars à l'époque

Kroger souhaitait également réduire le temps passé par les clients à faire la queue. Kroger a donc installé des capteurs infrarouges dans des zones cruciales du magasin. Ces capteurs ont aidé les gérants de magasin à savoir quand ouvrir plus de caisses pour servir les clients. Le temps d'attente moyen pour passer en caisse est passé de 4 minutes à 30 secondes.

Collecte des données d'analyse des clients

Les systèmes d'intelligence d'affaires ne sont aussi efficaces que les données recherchées et récoltées. Répondre à des questions spécifiques nécessite une analyse stratégique de la vente au détail, la collecte de données et la mise en œuvre.

Il existe quatre principaux types d'analyses de vente au détail.

1. Analyse descriptive

L'analyse descriptive est constituée de données organisées qui racontent une histoire. Les données brutes des terminaux de point de vente, des systèmes d'inventaire, des OMS (système de gestion des commandes), des ERP (système de planification des ressources d'entreprise), etc., donnent un aperçu des performances sur un temps donné.

L'analyse descriptive est la forme la plus courante d'analyse de la vente au détail. Bien qu'il décrive l'état de l'entreprise, il ne donne pas d'explication.

2. Analyse diagnostique

L'analyse diagnostique aide les entreprises à déterminer pourquoi un problème ou un schéma spécifique se produit. L'analyse statistique, les algorithmes et l'apprentissage automatique (ML) sont utilisés pour trouver des corrélations entre les points de données. La connaissance des données de vente au détail est utilisée pour trouver des anomalies et alerter de problèmes potentiels.

L'analyse diagnostique fournit un contexte aux points de données. Il est préférable de l'utiliser pour prédire les demandes et les événements futurs, ainsi que pour automatiser l'analyse complexe de la vente au détail.

3. Analyses prédictives

L'analyse prédictive informe sur les tendances futures. Combinant des informations provenant d'analyses descriptives et diagnostiques, l'analyse prédictive générera une prévision. Il aide les organisations à détecter les clusters et les exceptions dans la collecte de données. Des algorithmes avancés, une automatisation intelligente et des méthodes statistiques prédisent les tendances émergentes.

4. Analyse prescriptive

L'analyse prescriptive est le type d'analyse le plus avancé. Il fournit des mesures concrètes pour atteindre les objectifs commerciaux futurs. Grâce à l'analyse prescriptive, les détaillants peuvent simuler l'impact de décisions hypothétiques pour déterminer les meilleurs résultats possibles.

L'analyse prescriptive peut être effectuée par le biais de recommandations d'IA pour un résultat spécifique comme le profit ou le retour sur investissement de la marge brute (GMROI). Les analystes de données peuvent enseigner aux algorithmes d'apprentissage automatique (ML) à reconnaître les tendances et les modèles pour des résultats idéaux.

Méthodes de collecte de données sur les consommateurs

La collecte de données pertinentes est essentielle pour recevoir une analyse précise et complète des informations sur les clients. Voici les moyens les plus efficaces de recueillir des données sur les consommateurs.

• Systèmes de points de vente sont des outils puissants pour collecter des données vitales sur les consommateurs. La plupart des systèmes de point de vente sont construits avec des outils analytiques dont vous pouvez tirer parti. Utilisez les données de paiement, l'historique des achats, les récompenses de fidélité, etc. pour développer des profils de consommateurs. Envoyez des reçus par e-mail et obtenez la permission d'ajouter des clients à une liste de diffusion.
• Applications vous permettent de suivre le comportement individuel à un niveau micro. Obtenez un aperçu du temps que les consommateurs passent à parcourir une catégorie. Étudiez comment les consommateurs interagissent avec les ventes, les coupons, la mise en page des applications, etc.
• Sites Internet combiner les données des systèmes de point de vente et des applications. En savoir plus sur les comportements des clients. La combinaison des deux sources de données donne une meilleure image globale de la façon dont les clients interagissent avec votre entreprise.
• Etudes sont idéales pour collecter des données qualitatives telles que le sentiment des clients. Demandez aux clients leur avis sur les produits et services qu'ils aiment et n'aiment pas. Renseignez-vous sur les produits qu'ils aimeraient voir ou comment le processus de retour peut être amélioré.
• Réseaux sociaux des plateformes comme Instagram, Twitter, TikTok et Facebook fournissent des données brutes et des informations sur les clients pour les profils d'entreprise. Les détaillants peuvent utiliser les médias sociaux pour identifier les communautés et mieux comprendre les intérêts des clients. Les fonctionnalités des médias sociaux telles que les sondages peuvent aider à voter pour les affichages, les idées de produits de crowdsourcing, et plus encore.
• Événements en magasin vous permettent d'observer comment les clients interagissent avec l'agencement du magasin et révèlent leurs sentiments. Offrir un moment pour se connecter avec les clients peut également améliorer la perception de la marque. Exigez des e-mails comme ticket d'entrée et créez une liste de diffusion pour augmenter la communication.
• Étude de marché comme les groupes de discussion et les sondages mystères peuvent être utilisés pour collecter des métadonnées sur le comportement des clients. Les groupes de discussion offrent des commentaires précieux sur les nouveaux produits. Observez le comportement des employés avec les clients mystères et simulez l'expérience client.
• Sites d'examen comme Google, Yelp et TripAdvisor donnent des commentaires francs sur ce que les clients pensent de vos produits, de votre service client, de votre marque, de vos politiques, etc.

Pourquoi avez-vous besoin de Customer Analytics ?

Les consommateurs ont des attentes vis-à-vis des entreprises qui exigent des entreprises qu'elles gèrent et mettent en œuvre de manière appropriée l'analyse des clients. Le Big Data est un outil trop puissant pour ne pas en tirer pleinement parti. Diriger le marché et rester compétitif nécessite une stratégie d'analyse client.

Les informations sur les consommateurs aident les organisations :

• Prenez des décisions intelligentes plus rapidement
• Identifier les tendances du secteur de la vente au détail pour dominer le marché
• Construire la perception de la marque
• Optimiser l'efficacité opérationnelle
• Stimuler les ventes
• Obtenez des informations sur les concurrents
• Réduction des coûts
• Responsabiliser la main-d'œuvre
• Maximiser le retour sur investissement

Comment T-ROC aide les entreprises de vente au détail à prendre des décisions commerciales intelligentes

Non seulement nous sommes des consultants, mais nous sommes aussi des propriétaires. Nous sommes confrontés aux mêmes défis et opportunités que vous. Grâce à nos systèmes intégrés, vous bénéficierez des renseignements exploitables de nos centaines de magasins de détail.

La technologie exclusive, les meilleures pratiques et les tactiques éprouvées soutiennent nos stratégies commerciales pour chaque client. Nous avons développé des stratégies complètes de connaissance des consommateurs pour avoir un impact sur vos ventes et vos revenus.

Services d'analyse des consommateurs

Business Intelligence: Stimulez les performances avec des ventes en temps réel et des renseignements sur les revenus.

Équipes de terrain: Capturez un aperçu en temps réel de l'apparence du magasin, du merchandising, des prix, des marques concurrentes, etc.

Insights Shopper: Obtenez des réponses honnêtes sur la perception que vos clients ont de votre marque et de vos concurrents.

Clients mystères: Des clients mystères formés révèlent des faits sur l'expérience client.

Boutiques éphémères: Présentez votre marque de nouvelles façons et dans de nouveaux lieux.

Assistance: Nous écoutons attentivement vos défis et vos objectifs pour fournir des solutions personnalisées dans tous les domaines des ventes et des revenus.

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