Depuis 20 ans, nous assistons à une véritable bataille pour l’attention, avec de plus en plus de produits, de médias présents, et les voix des consommateurs s’exprimant de plus en plus : tout l’enjeu est de trouver le bon équilibre. D’autant plus que le temps d’attention des humains est inférieur à celui des poissons rouges, avec seulement 8 secondes…

Par conséquent, les marques développent des formats vidéos adaptés à ce temps d’attention, du spot publicitaire de 3 minutes au gif de quelques secondes. 

Dans l’océan des contenus disponibles, il y a les contenus publiés par les marques, mais aussi le user generated content, qui peuvent mettre en scène votre marque de manière positive, mais aussi négative. 

C’est pourquoi il est primordial de devenir centré sur les données et le client, comme le fait Amazon en innovant en permanence pour optimiser l’expérience client et connaître ses consommateurs par la data. Ainsi les étagères connectées Amazon dash vont détecter automatiquement le niveau de stocks des produits et, par elles-mêmes, lancer la commande de réapprovisionnement. Grâce à toute cette data sur les habitudes d’achat des consommateurs, Amazon pourrait très bien lancer demain le commerce prédictif. 

Pour devenir customer centric comme Amazon, il est primordial de mettre en place des contenus et expériences personnalisés, qui soient adaptés au consommateur omnicanal : la première étape est d’avoir une page d’accueil et des pages produit personnalisées, comme peuvent le faire Netflix ou Spotify. 

Il faut de plus passer d’une logique de média de masse à des contenus et expériences de type « one to few » : les influenceurs le font déjà en s'adressant à des communautés spécifiques, et les marques commencent à le faire avec la création de clubs de consommateurs. 

L’enjeu est de faire un calcul coût et efficacité entre le marketing de masse et le 1to1, pour trouver le bon niveau de personnalisation et de segmentation. 

Le HUB Institute a repéré au CES et à la NRF plusieurs technologies et startups qui permettent de récolter et d’analyser la data pour suivre et optimiser le parcours client :

• Ariadne Maps, qui permet de suivre de manière anonyme le parcours global de leurs visiteurs en ligne et hors ligne.

• Spaycia, qui transforme les données de paiement en insights sur les achats

• Deepnorth, qui crée des informations exploitables en temps réel en traduisant les données vidéo au sein d'une plateforme d'IA.

De nombreux outils vous permettent d’avoir une connaissance client de plus en plus fine grâce à la data : des miroirs connectés, les applications de suivi des signes vitaux, les outils de diagnostic de peaux… 

Une fois les données recueillies, 5 étapes liées à la gouvernance data permettent de les rendre utilisables : 

• modélisation 
• analyse de la donnée
• stockage 
• automatisation des processus 
• nettoyage de la donnée

Autre tendance repérée à New York dans les magasins, celle de la personnalisation qui a démarré il y a quelques années in store au travers d’atelier de customisation des produits, et qui évolue en 2021 et 2022 de plus en plus vers la personnalisation du produit dès sa conception :

• Lip Lab, pour créer son propre rouge à lèvres
• American Girl, pour créer une poupée à son image
• Lego Store, pour faire son propre lego à partir d’une photo de soi-même

De plus en plus de produits sur mesure arrivent sur le marché, que ce soit des shampoings sur mesure avec Prose, Shop with your DNA, ou Rouge sur mesure powered by Perso. 

Vu sur le CES, Aetrex permet de trouver chaussure à son pied avec l’IA, grâce à la capture des données au travers d’un scan du pied. Autre exemple : Scentronix, qui a créé Algorithmic Perfumery, la première plateforme d’IA grand public destinée à créer des parfums personnalisés.

Retrouvez dès à présent l'ensemble des interventions du HUBDAY Future of Retail & E-Commerce 2022 en vidéo !