L'analyse des données au cœur de la stratégie numérique des enseignes
La quantité de données disponibles aujourd'hui est plus grande que jamais et cette tendance ne risque pas de faiblir. De plus en plus de terminaux sont connectés à notre environnement numérique, soit directement, soit par capteurs. Mais comment les opérateurs et commerces de proximité (C-store) peuvent-ils exploiter autant de données correctement ?
Il n'y a pas si longtemps, les commerçants se basaient sur des données scannées et sur leur intuition liée à leurs années d'expérience.. Mais, aujourd’hui, les données arrivent en masse, obligeant les entreprises à reconsidérer les compétences qu'elles recherchent chez leurs dirigeants et autres employés. Il n'est pas rare de voir des titres de postes tels que « Chef de l’innovation » ou « Analyste clients » alors que les C-store cherchent de nouvelles façons de générer des informations à partir des données qu'ils ont recueillies.
Alors que les commerces de proximité ont besoin de comprendre les données qui leur appartiennent (comme le point de vente et la fidélité) et les données extérieures (comme les informations météorologiques ou de recensement), il devient de plus en plus important de profiter de la technologie. L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage machine (ML) ne sont pas simplement des termes à placer lors d’évènements du secteur de l’industrie. Le ML analyse les données à la recherche d'exceptions et d'anomalies en une fraction de seconde. En recueillant des informations simples en temps quasi réel (comme déterminer le moment où un magasin a du mal à respecter les indicateurs de performance clés), les opérateurs de commerce peuvent s'attaquer à la cause principale avant qu'elle ne devienne un problème important qui pousse les acheteurs à aller ailleurs.
Technologie et enjeu de sécurité
L'identification des ruptures de stock à l'aide de la technologie de pointe est une autre manière pour les commerces de proximité de profiter de la technologie. Ces nouvelles solutions innovantes permettent de visualiser à distance les rayons des magasins où sont stockés des biens de consommation grâce à un système de rotation rapide. Ils peuvent transmettre des alertes via le cloud aux terminaux mobiles robustes des conducteurs de livraison directe en magasin (DSD). Ainsi, ils peuvent modifier les schémas de livraison en temps réel pour traiter et remédier aux ruptures de stock avant qu'elles ne nuisent à l'expérience d'achat.
Les commerçants doivent également tenir compte de la vie privée de leurs clients lorsqu'ils collectent des données. Alors que les consommateurs sont devenus plus ouverts au partage des données, les entreprises doivent s'assurer qu'elles utilisent ces données correctement sous peine de perdre la confiance des consommateurs. La frontière est mince entre l'utilisation des données pour les aider et l’utilisation « intrusive ». Si certains consommateurs peuvent se sentir mal à l'aise avec l'utilisation de la reconnaissance faciale pour les accueillir lorsqu'ils entrent dans un magasin, d'autres cas d'utilisation de données pour améliorer leur expérience pourraient être appréciés. Par exemple, les commerces de proximité pourraient utiliser les données sur la fidélité de leurs clients les plus fréquents pour analyser les achats précédents afin de prévoir le comportement futur. Le fait d'avoir une commande prête pour eux lorsqu'ils passent la porte peut être considéré comme un excellent service à la clientèle, et les inciter à revenir.
Tous les capteurs, la technologie d'intégration et le traitement des données nécessaires pour l’« Internet of Things » (IoT) sont disponibles aujourd'hui. En revanche, il est nécessaire que les commerçants se demandent s'ils utilisent les données des clients pour améliorer leurs performances et leurs flux de travail ou s'ils les collectent simplement. Si vous n’exploitez pas encore les données que vous récoltez, il est crucial que vous mettiez en place une stratégie qui vous permettra de rester compétitif et d’offrir aux acheteurs l'expérience qu'ils attendent.