Comment optimiser l’expérience client en magasin grâce à l’informatique décisionnelle ?

Dans un environnement toujours plus concurrentiel, l’expérience client s’impose aujourd’hui comme un enjeu majeur pour les entreprises du retail. Heureusement, la technologie constitue une aide précieuse dans cette quête de satisfaction et de rétention de la clientèle. L‘informatique décisionnelle, en particulier, permet d’exploiter tout le potentiel des données afin d’optimiser l’expérience client en magasin.

Quels sont les 6 piliers de l’expérience client ?

Pour comprendre comment la Business Intelligence permet d’optimiser l’expérience client en magasin, encore faut-il identifier les tenants et les aboutissants de cette dernière. D’après l’étude Customer Experience Excellence réalisée par le cabinet KPMG, il existe 6 grands piliers pour offrir une expérience client différenciée.

La personnalisation

La personnalisation vise à s’adapter aux spécificités et aux préférences des consommateurs pour leur faire vivre des expériences différenciantes. Pour y parvenir, il faut :

  • Comprendre les comportements des clients et les circonstances dans lesquelles ils évoluent.
  • Analyser leurs préférences.
  • Identifier les moments qui comptent le plus pour eux et créer de la valeur autour de ces moments.

Au bout du compte, chaque client doit se sentir valorisé et considéré par la marque. Il est même possible de les impliquer directement dans la conception de certaines offres.

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L’intégrité

La première impression est primordiale pour établir une relation de confiance avec un client. Ainsi, il est important d’identifier les moments clés susceptibles de renforcer (ou de dégrader) la confiance des consommateurs à l’égard de votre marque.

Le niveau de confiance est principalement influencé par la transparence de l’entreprise vis-à-vis de ses activités, de ses valeurs, de ses objectifs… Mais aussi par sa fiabilité et sa capacité à tenir les promesses qui ont été faites aux clients.

Les attentes

Pour atteindre l’excellence en matière d’expérience client, vous devez être en mesure de répondre aux besoins connus des clients à chaque étape de leur cycle de vie. Mieux encore, il faut surpasser leurs attentes en anticipant les besoins futurs et les freins potentiels.

Enfin, une veille continue permet de suivre l’évolution des attentes et d’adapter votre stratégie en conséquence, afin que la clientèle soit toujours comblée.

Le temps et l’effort

Le temps de vos clients est précieux : en mettant en place des processus rapides et proactifs, vous réduisez considérablement l’effort qu’ils doivent déployer pour acheter vos produits ou services. Veillez à fluidifier au maximum chaque démarche et à supprimer les étapes inutiles du parcours d’achat.

La résolution

Ce cinquième pilier désigne la capacité de l’entreprise à résoudre rapidement les problèmes et les obstacles rencontrés par les clients. Un accompagnement efficace et personnalisé est un élément rassurant, qui contribue à la satisfaction client sur le long terme.

L’empathie

L’empathie est la capacité d’une entreprise à se mettre à la place de ses clients, en tenant compte de leurs attentes, de leurs objections, de leurs peurs… Toutefois, pour qu’un client se sente compris et reconnu, encore faut-il lui donner des outils et des opportunités pour exprimer ses besoins ou ses suggestions.

Comment le digital peut améliorer l’expérience client ?

De nombreux paramètres influent sur l’expérience client en magasin, tels que le merchandising et l’agencement du point de vente, la décoration et l’ambiance, l’expertise des vendeurs… 

Néanmoins, l’importance du digital pour optimiser l’expérience client est parfois sous-estimée. L’informatique décisionnelle, en particulier, est un levier puissant pour mieux connaître les consommateurs, augmenter leur satisfaction et personnaliser votre offre.

1) Collecter et analyser les données les plus pertinentes

La collecte de la data est au cœur de l’informatique décisionnelle : sans elle, il est impossible d’identifier des tendances et de prendre des décisions éclairées pour optimiser l’expérience client en magasin. 

Des données d’achat en point de vente aux données de navigation sur le web, en passant par les avis en ligne, les entreprises ont à leur disposition une myriade d’informations à explorer.

Attention, toutefois, à ne pas récolter une montagne de data inutile : un surplus d’informations augmente le risque d’erreur et d’incohérence. Mieux vaut donc se concentrer sur les données les plus pertinentes, qui peuvent réellement servir à améliorer l’expérience client.

Ensuite, il convient d’interpréter au mieux cette data provenant de différents canaux : site web, logiciel de caisse, réseaux sociaux, logiciel de gestion de la relation client (CRM)… 

C’est là que la Business Intelligence — et plus précisément le data mining — entre en jeu ! À grand renfort de statistiques et d’algorithmes d’intelligence artificielle, elle permet de concevoir une cartographie détaillée des comportements des clients et d’en extraire des informations pertinentes, y compris à partir d’un grand volume de données disparates.

Bon à savoir
Bien qu’elles soient indispensables pour optimiser l’expérience client, la collecte et l’analyse de données doivent faire l’objet d’une certaine vigilance, notamment en matière de confidentialité. Le traitement de la data doit être conforme à la réglementation en vigueur, notamment le RGPD.

 


2) Déterminer des KPI pertinents

L’informatique décisionnelle permet de garder une trace des différentes actions effectuées par vos clients sur le web, qu’il s’agisse d’une visite sur un site internet, d’un achat sur une boutique en ligne ou d’un avis en ligne… 

Cependant, pour exploiter tout le potentiel de ces données client, il est essentiel de les lier entre elles et de les interpréter grâce à des indicateurs clés de performance (KPI).

S’il existe une multitude de KPI à surveiller, voici quelques exemples d’indicateurs à piloter dans le secteur du retail : la fréquentation en magasin, le taux de conversion, le panier moyen, le taux de satisfaction client, le Net Promoter Score (NPS)… Il existe également des KPI marketing intéressants à suivre pour booster l’expérience client.

Quoi qu’il en soit, en déterminant des indicateurs de performance spécifiques, la collecte des données est mieux structurée et l’analyse de la data n’en est que plus efficace.

Témoignage client
Dans un contexte de croissance rapide et afin de répondre aux besoins de la direction en matière de pilotage de l’activité retail, le groupe Fournier Habitat a décidé de s’équiper d’un outil de Business Intelligence unifiée : DigDash Enterprise.Les tableaux de bord générés grâce à cet outil donnent à l’entreprise une visibilité globale sur :

    • Le chiffre d’affaires.
    • La marge.
    • Les statistiques par magasin, par marque, par vendeur.
    • Le nombre d’unités vendues…

Tous ces indicateurs de performance permettent non seulement d’affiner le pilotage de l’activité, mais aussi d’analyser plus efficacement la data. Lire le témoignage complet

 


3) Segmenter et cibler la clientèle

L’analyse des données permet de créer des segments de clients bien identifiés, tenant compte de leurs relations avec l’entreprise sur une période significative. 

Or, ces segments peuvent être utilisés pour imaginer des scénarios de relation client, qui pourront être mis en œuvre sur le long terme, dans des contextes d’interaction divers. Quel que soit le canal par lequel ils entrent en contact avec la marque, les clients doivent être reconnus et leurs besoins pris en compte pour optimiser l’expérience client en magasin.

Justement, la Business Intelligence permet de cibler les consommateurs avec une grande précision, en s’intéressant à différents facteurs :

  • Le contexte économique actuel.
  • Le prix et le positionnement du produit.
  • L’intensité de la concurrence.
  • Les données démographiques…

L’entreprise peut ainsi proposer des produits ou services adaptés à chaque typologie de client, en se basant sur les informations obtenues. Elle peut aussi mettre en place des actions promotionnelles ciblées pour augmenter ses ventes.

Témoignage client

En déployant DigDash Enterprise dans ses points de vente, Promod a souhaité simplifier le pilotage de ses indicateurs clés de performance (KPIs), du chiffre d’affaires au taux de transformation, en passant par le trafic en magasin.

L’enseigne peut donc suivre facilement son activité générale, son activité multicanale (sur le web et en point de vente), mais aussi l’activité de ses clientes afin de mieux les connaître et d’améliorer durablement leur expérience.

Un autre enjeu pour Promod était de diffuser l’information jusqu’aux magasins, afin qu’ils disposent de données pertinentes pour le suivi de leur activité. Grâce à DigDash, les points de vente ont pu bénéficier de nombreux indicateurs complémentaires utiles.

Ainsi, la Business Intelligence a permis à l’entreprise de répondre à ses principaux enjeux : valoriser les données, fédérer l’ensemble des directions autour de celles-ci et construire une vision à 360 degrés centrée sur le client.

Lire le témoignage complet


4) Personnaliser l’expérience client

Proposer des expériences d’achat personnalisées est aujourd’hui incontournable pour les marques. En effet, cette approche permet de faire ressentir à chaque client qu’il a bénéficié d’un traitement unique. 

Toutefois, pour être efficace, elle implique une bonne gestion du portefeuille client : concrètement, les ressources engagées doivent être adaptées selon la valeur du client (c’est-à-dire ce qu’il est susceptible de rapporter à l’entreprise).

Quant à la data, elle simplifie la personnalisation de l’offre grâce à une meilleure connaissance client. L’analyse prédictive permet même d’anticiper les besoins des consommateurs et d’autres phénomènes comme la saisonnalité des ventes, afin de leur offrir l’expérience dont ils ont besoin, au moment le plus opportun.

5) Fidéliser grâce à la data

L’informatique décisionnelle permet également d’optimiser l’expérience après achat, en agissant sur la fidélisation. En analysant certaines données, comme les avis en ligne, il est possible d’identifier les clients les plus satisfaits, mais aussi les promoteurs et les détracteurs de votre marque.

Ainsi, l’étude de la data permet de mettre en place une stratégie de fidélisation efficace, basée sur vos objectifs marketing par segment de clients, mais aussi sur leurs habitudes et leurs préférences. Vous pouvez donc vous projeter plus facilement dans votre relation future avec votre clientèle.

Une meilleure fidélisation peut ensuite se traduire par un engagement client supérieur, voire un véritable attachement pour la marque. De quoi transformer vos clients en véritables ambassadeurs, à même de recommander vos produits ou services autour d’eux.

6) Automatiser certaines interactions pour gagner en efficacité

La combinaison du Big Data et de l’intelligence artificielle a ouvert la voie à de nombreuses opportunités d’automatisation, y compris dans le domaine du service client.

L’un des exemples les plus répandus est celui du chatbot, cet agent conversationnel capable de répondre à des questions courantes de manière 100 % autonome. 

Par rapport à un conseiller humain, un chatbot a l’avantage de pouvoir répondre instantanément et à n’importe quelle heure. Il en résulte une réduction notable du temps d’attente — et donc une amélioration de l’expérience client — mais aussi une charge de travail moins lourde pour les collaborateurs, qui peuvent se focaliser sur des missions plus importantes.

Cependant, pour tirer parti de l’automatisation, l’entreprise doit posséder une base de données clients centralisée et être en mesure de contextualiser les différentes interactions avec les consommateurs, qu’elles soient passées ou futures. 

D’où l’importance d’utiliser une solution de Business Intelligence : grâce à l’intelligence artificielle, chaque interaction peut être analysée afin de comprendre les besoins et les préférences des clients, puis de leur proposer des solutions sur mesure. Cela permet notamment d’identifier les demandes récurrentes qui pourront facilement être prises en charge par un chatbot.

Mais l’automatisation offre bien d’autres possibilités. Il est par exemple possible d’utiliser des e-mails automatisés pour confirmer la réception d’une demande effectuée par un client, lui fournir des mises à jour concernant le traitement de sa demande, lui envoyer des rappels concernant un rendez-vous ou une échéance de paiement, lui demander de donner son avis sur votre entreprise… Autant d’outils qui permettent de fluidifier et d’optimiser l’expérience client.

L’informatique décisionnelle s’impose comme un outil incontournable pour améliorer l’expérience client en magasin. Grâce à la collecte et à l’analyse de données, la Business Intelligence permet de segmenter efficacement les clients, de générer des KPI pertinents, de personnaliser les offres et même d’automatiser certaines tâches pour fluidifier le service client.

 

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