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Cache Cache opte pour ClicknDress, solution de recommandation dédiée à la mode

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Donner aux clientes un conseil personnalisé pour les accompagner dans le choix de leur vêtement, tel est l'objectif de Cache Cache. Sur Internet, de gros freins brident les achats car les consommatrices craignent de commander un produit qui ne serait pas à la bonne taille.

Cache Cache opte pour ClicknDress, solution de recommandation dédiée à la mode

La marque de prêt-à-porter féminin Cache Cache (Groupe Beaumanoir), qui a fêté ses 30 ans en 2015, est présente partout dans le monde via des magasins physiques et sur le Web depuis 2008 en France et en Chine. Cache Cache (CA non communiqué), est selon son directeur marketing, Bertrand Bizette, " la troisième enseigne derrière Camaïeu et H&M ". Elle adopte une stratégie omni canal qui s'appuie sur quelque 500 points de vente et une solide base de données clients pour développer à la fois le drive to store et le store to web.

Le Brief

Donner aux clientes un conseil personnalisé pour les accompagner dans le choix de leur vêtement, tel est l'objectif de Cache Cache. Sur Internet, de gros freins brident les achats car les consommatrices craignent de commander un produit qui ne serait pas à la bonne taille. " Nous avions donc besoin d'un outil qui nous permette de leur fournir un conseil avisé, adapté à leur taille et à leur morphologie " indique Bertrand Bizette. Il s'agit donc de pouvoir améliorer l'expérience cliente et de réassurer les consommatrices.

Le contexte

Bertrand Bizette observe les offres des éditeurs de solutions de recommandation (comme Fitizzy, True Fit ou UpCload). Mais les outils, qui demandent aux consommatrices de prendre leurs mensurations, ne lui conviennent pas. Autre point négatif à ses yeux, les questionnaires plus ou moins complexes. Lorsqu'il rencontre l'équipe de ClicknDress, première start-up à être entrée dans l'incubateur Silicon B - créé par le groupe Beaumanoir pour aider les start-up - il est séduit et soutient le projet.

Le déploiement

Le modèle statistique mis au point permet de déterminer une quinzaine de mensurations de l'internaute au centimètre près, à partir de simples questions comme l'âge, le poids et la taille. " C'est sa force, l'algorithme calcule les mensurations et les utilisatrices n'ont pas besoin de sortir leur mètre de couturière pour prendre les mesures " ajoute Bertrand Bizette. Le parcours d'inscription est rapide et peu contraignant. En outre, les algorithmes calculent la taille pour chaque vêtement et recommandent les références les mieux adaptées. Car la base de connaissance est enrichie par les échanges d'informations entre les équipes de modélistes de Cache Cache et les équipes de ClicknDress. Le moteur est intégré dans le site Internet de l'enseigne. Une mention apparaît dans chaque fiche produit sous forme d'un Widget ("Trouvez votre taille parfaite") . Quelques semaines ont suffi pour réaliser sa mise en place.

Actif depuis la fin du mois de novembre 2015 sur le site de la marque, l'outil monte en puissance. " Globalement la part des utilisatrices est croissante et représente à date 15 % des paniers, et devrait atteindre 20 % à la fin de l'été " commente Bertrand Bizette. Le directeur marketing constate également une hausse du taux de conversion chez les clientes qui se font accompagner lors de leur shopping. Un frein à l'achat serait donc levé.

LES PLUS

- La rapidité d'exécution : Quelques secondes suffisent pour que la cliente saisisse ses données et pour que la recommandation soit délivrée.

- La fiabilité des résultats concernant la taille

LES MOINS

- La pertinence de la recommandation est adaptée à la morphologie de l'internaute. Reste à l'adapter à d'autres critères comme ses goûts, son historique d'achats ou la météo, etc.

- ClicknDress édite sa propre plateforme Web où sont référencées les différentes marques mais ce canal ne génère que de faibles volumes.

A RETENIR
L'outil recommande à l'internaute la taille exacte à commander selon le vêtement choisi ou une autre référence, mieux adaptée à la morphologie de l'internaute.




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