Retail 4.0 : le renouveau du retail ?

Si l’on a longtemps annoncé la mort des retailers traditionnels au profit de l’e-commerce, la réalité semble aujourd’hui tout autre. Conscient de la nécessité de se repenser en profondeur, les acteurs du secteurs ont entamé différents processus transformationnelles de manière à mieux répondre aux attentes des consommateurs. En découle une nouvelle phase du retail : le Retail 4.0. Ce terme, popularisé par le professeur Philippe Koetler, met en évidence le fait que les retailers doivent aujourd’hui dépasser le rôle de simple producteur et vendeur de marchandises et services pour devenir de véritables animateurs de communauté. Pour y parvenir, plusieurs chantiers ont été mis en place par les entreprises.

Alors qu’elles cherchent à se différencier afin de toucher et fidéliser les consommateurs, les entreprises sont aujourd’hui obligées de faire évoluer leurs cultures et pratiques, de manière à répondre aux attentes de ces derniers. Les valeurs liés à l’économie sociale et aux enjeux de durabilité étant au coeur des préoccupations des citoyens, force est de constater que de plus en plus d’entreprises adoptent des approches de type “Glass Box”, qui se définissent par une grande transparence tant sur la fabrication des produits que sur les pratiques d’embauches.

Autre élément contribuant à l’émergence du retail 4.0 : l’évolution des logiques d’abonnements. De plus en plus de détaillants, cherchant à développer les services liés à leurs produits, remplacent les traditionnels programmes de fidélisation par des programmes d'abonnement mensuel. En échange de promotions sur certains produits régulièrement consommés, les retailers s’assurent ainsi des revenus récurrents, facilitant ainsi les projections d’investissements sur l’avenir. Ces nouvelles logiques d’abonnements s’accompagnent également de facilité concernant la livraison (livraison en 1 à 2 jours, gratuité…), obligeant les entreprises à revoir leur chaîne logistique. Un enjeu d’autant plus important que les consommateurs calquent leurs attentes sur les expériences que leur font vivre des entreprises comme Amazon.

Enfin, on observe depuis plusieurs années une réelle demande des consommateurs pour réconcilier les parcours d’achats online et offline. Une situation qui oblige les entreprises à adopter une vision d’ensemble vis-à-vis de leurs différents canaux de ventes, mais également à mieux analyser les données remontées par chacun d’entre eux, afin de mieux faire correspondre les comportements d’achats on et offline.

Trois incontournables de l'analyse moderne du retail

Les transformations numériques telles que l'industrie 4.0 transforment un environnement physique traditionnel en un environnement numérique moderne. Cela en joignant de multiples flux de travail adaptés à la vitesse des entreprises. Les détaillants entreprennent également cette même transformation dans un Retail 4.0. Cette transformation du retail exige l'adoption d'une culture axée sur l'analytique, motivée par le besoin d’interagir avec des volumes de données toujours plus importants et complexes. Pour y arriver, la simple collecte des données du consommateur ne suffit plus. Les entreprises doivent être en mesure :

• D’accéder à l’ensemble des données et les assimiler dans différents systèmes : nombre d’entreprises travaillent aujourd’hui avec des systèmes d’informations silotés. De fait, les différentes parties prenantes disposent de vues inégales et incomplètes, qui ne leurs permettent pas d’apporter une réponse globale aux problèmes rencontrés par l’entreprise. La consolidation des données, internes et externes, permet d'obtenir une vue unique du client, mais également des opérations et de l’organisation.
   
• De s’assurer de la qualité des données : des données de mauvaise qualité et des enregistrements en double ne sont pas seulement une source d'irritation pour vos clients, mais aussi un gaspillage d’argent. En normalisant les données dans les différents systèmes, en éliminant les doublons et en supprimant les enregistrements communs, cela améliore la qualité des données.
   
• Enrichir les données organisationnelles avec des tiers : les données clients et transactionnelles ne donnent qu'un aperçu limité de ce dernier. Pour assurer leur performance en matière d’analyse, les entreprises doivent enrichir leurs systèmes d’informations de données tierces. Ainsi, en enrichissant ses données organisationnelles avec des informations provenant de tiers, telles que les données démographiques des zones commerciales ou les les données sur l'emplacement des clients, les entreprises peuvent faire preuve de davantage de finesse dans leurs choix d'assortiment, dans leurs stratégies de promotions etc... 

73 % des consommateurs utilisent plusieurs canaux pour faire leurs achats.

 - Harvard Business Review

Retail : la data pour tous et tous pour la data

Si le désilotage, la qualité et l’enrichissement des données de l’entreprise revêtent une importance capitale, l’implémentation d’outils à même d’analyser ces dernières s’avère indispensable. Si elles ont longtemps travaillé à partir de logiciel tel qu'Excel, ce type de logiciel s’avère limité en termes d’analyse de données, et ne permet pas de comprendre les facteurs d’achat ou de fidélisation propre à chaque profil client. Afin de choisir le bon outil, les entreprises doivent s’assurer que les plateformes utilisées permettent de :

• Effectuer une analyse diagnostique : En utilisant des techniques d'exploration de données telles que la modélisation d'attribution et l'analyse d'association, vous pouvez déterminer les identifiants clés de vos clients les plus rentables et cibler les prospects "similaires". Il est également possible de comprendre la corrélation entre les ventes de différents produits ou catégories pour optimiser le merchandising et les promotions tarifaires.
   
• Générer des prévisions fiables et modéliser des scénarios futurs avec l'analyse prédictive : pour suivre l'évolution rapide des tendances du marché, l'augmentation constante de l'activité concurrentielle, et la demande volatile des clients, il ne suffit pas de se fier à l'historique des achats. Avec l'analyse prédictive, vous pouvez tenir compte de l'impact des conditions économiques actuelles, de la saisonnalité et des événements promotionnels sur votre demande.
   
• Intégrez l’intelligence géographique dans vos décisions : depuis de nombreuses années, les détaillants utilisent des données géographiques pour choisir l'emplacement de leurs magasins et planifier leur réseau. Dans la planification du réseau de vente au détail, la plupart d'entre eux ont négligé le potentiel de l'intelligence de l'emplacement pour guider le marketing et le marchandisage. 

Comment étendre les informations à tous les magasins ?

Les employés présents au sein des points de vente ont de plus en plus recours aux dispositifs digitaux pour les accompagner au quotidien dans leurs tâches. Et pour cause : permettre aux gestionnaires locaux de voir les ventes et les prévisions en temps réel, le marchandisage dynamique en ligne et hors ligne, les prix promotionnels concurrentiels ainsi que les données clients, renforce la nouvelle réalité des conditions dynamiques d'une économie axée sur le consommateur.

Cependant, cette réalité n’est pas encore partagée par l’ensemble des retailers. Les changements culturels prennent du temps, mais en localisant certaines parties du processus décisionnel, les entreprises sont en mesure d’accélérer l'acquisition de clients et augmenter la rétention et la fidélité. Pour faire de la pensée analytique  une généralité et obtenir l'adhésion, elles doivent être en mesure de :

• Partager les résultats et les idées d’une manière facile à comprendre: chaque collaborateur consomme l’information d’une manière qui lui est propre. Si certains souhaitent visualiser l’information sous forme de tableau présentant une évolution dans le temps, d’autres opteront pour des diagrammes avec lesquels ils peuvent interagir. Offrir cette flexibilité permet aux collaborateurs de s’approprier les outils analytics, et permet in fine d’en maximiser l’utilisation.
   
• Garantir la fraîcheur et la cohérence des données.
   
• Permettre aux décideurs d’être autonomes  : la création et le partage de modèles sous forme d'applications contribue à l’autonomisation des utilisateurs. Cela permet en outre de libérer les analystes des tâches à faible valeur ajoutée, tout en permettant au personnel de première ligne d'accéder à des informations rapides et cohérentes.