Mon compte Devenir membre Newsletters

Smart Data, Big Data... Quelle donnée pour vendre plus ?

Publié le par

Dans la multitude de données actuelles que les enseignes, marques, entreprises ont acquis sur leurs clients, laquelle fait vendre. Et où est-elle ?

Les enseignes, les marques, les entreprises ont acquis de très grandes quantités de données sur leurs clients au cours de ces dernières années. Ces données portent dans leur grande majorité sur des éléments sociodémographiques (sexe, age, prénom, nom, nombre d'enfants), sur l'historique d'achat ou de scoring comportemental type RFM (Récence d'achat, Fréquence d'achat, montant d'achat.

Alors que ces typologies de données commencent à montrer sérieusement leurs limites, le big data promet d'intégrer les données issues des réseaux sociaux, du parcours online, de la géolocalisation, etc pour obtenir la fameuse vision à 360 du client.

Comment un vendeur vend-il ?

Pour répondre à cette question, intéressons-nous au processus de vente et posons-nous une question simple : pourquoi les très bons vendeurs en point de vente vendent-ils 2 à 3 fois plus qu’un vendeur moyen, et ceci même si on les change de point de vente ? Ont-ils une capacité particulière à  utiliser leur mémoire pour se rappeler quand le client a acheté, quel montant, avec quelle fréquence ou à identifier son âge, son look, sa position sociale,… pour ensuite utiliser ces éléments dans le processus de vente ?

Ont-ils aussi la capacité à mémoriser le parcours du client dans le point de vente et à faire alors du prédictif ? Espionnent-ils son compte Facebook pour connaitre ses commentaires par rapport à la marque ?

La réponse est non. En dehors du contact humain qui est bien entendu un catalyseur de vente, la réponse est dans sa capacité à comprendre l’offre, à identifier le moteur d’achat du client à partir de ses interactions avec le produit (regard, toucher, inspection, questions, aller et retour,…) puis à lui proposer alors l’offre qui correspond à ses attentes. En temps réel le vendeur score mentalement les déclencheurs d’achat du client, critères qu’il utilise comme leviers  dans son argumentaire de vente et dans sa proposition de produits. Les autres critères (RFM, sociodémographiques, historique,..) peuvent venir en complément mais sont secondaires.

Comment obtenir la donnée qui fait vendre ?

Appliquer la recette du très bon vendeur demande tout d’abord d’introduire dans le CRM ce qu’on appelle des critères psychographiques ou plus simplement des critères de déclenchement d’achat.  Basés sur les styles de vie, les valeurs, les personnalités des consommateurs, ces critères permettent d’obtenir une définition plus profonde de la personnalité et des valeurs du consommateur permettant ainsi d’obtenir des informations plus pertinentes sur son moteur d’achat que des techniques de segmentation classiques basées sur des critères sociodémographiques, sur le parcours client ou l’historique d’achats. Ils permettent en outre d'interpréter ce que ces critères classiques ne permettent pas d'expliquer..

Quels déclencheurs d’achat utiliser ?  Le niveau de prix, l’appétence aux nouveautés, l’appétence aux promotions, l’appétence au haut de gamme/entrée de gamme, l’appétence aux marques tendances, l’appétence aux marques propres, l’appétence aux produits respectueux de l’environnement sont des critères classiques. D’autres déclencheurs d’achat sont propres au marché adressé et portent par exemple sur des critères de style (classique, élégant, branché, girly, etc.), sur des critères d’analyse (niveau de garantie, origine du produit, niveau de volume etc.) ou des critères émotionnels (ludique, emblématique, etc.). Certains déclencheurs d’achat peuvent être spécifiques à une enseigne.

Sur cette base, le processus du bon vendeur peut être reproduit technologiquement en analysant aur prélable l’offre (scoring initial des produits selon les critères de déclenchement d’achat) puis en scorant en temps réel ces mêmes critères pour chaque client à chacune de ses interactions avec l’offre et ceci, quel que soit le canal utilisé (achat point de vente, achat tel/fax/courrier, parcours on line, réseaux sociaux, parcours géolocalisé hors/dans point de vente)

Par analogie avec la biologie, on désigne par ADN d’achat ce scoring multicritères (si le nombre de critères est C et le scoring est établi sur N niveaux, le nombre de combinaisons d’ADN différents est de C exponentiel N.  Il s’agit donc d’un profiling très fin avec des milliers voire des dizaines de milliers de profils différents.)

Exemples d’utilisation de l’ADN d’achat, la donnée qui fait vendre

Ce modèle permet d’effectuer un marketing « one to few » : il se rapproche donc d’un marketing 100% « one to one ». Complémentaire des modèles traditionnels de segmentation client, la finesse du profiling ADN d’achat offre de nouveaux leviers business pour les différents métiers de l’entreprise.

Levier pour le stratège : ajuster le positionnement et l’offre

La donnée ADN d’achat est une Smart Data qui vient enrichir un Data Mining ou un Big Data : le décideur a accès alors à des cartographies intelligibles lui permettant d’ajuster le positionnement et l’offre de son entreprise aux réels déclencheurs d’achat des clients. Ces cartographies montrent clairement que le prix n’est pas le seul élément dans la décision, bien au contraire les clients cherchent souvent autre chose.

Levier pour le marketing client: opérer un marketing direct personnalisé

Avec l’ADN d’achat, le marketing client détient une information riche et à jour sur les déclencheurs d’achat de ses clients et il est pertinent de leur « parler » en s’appuyant sur cette clé et non pas sur son âge ou sa catégorie socio-professionnelle ou sur les produits qu’il a vu quelques minutes avant. Cette donnée riche qu’est l’ADN d’achat  vient compléter les données existantes pour chaque client et le marketing client va, en combinant si nécessaire avec certaines données existantes, opérer un marketing direct personnalisé et ciblé.

Les actions concrètes sont :

  • Réveiller les clients dormants avec un message et une offre compatibles avec leur ADN d’achat
  • Transformer les acheteurs en acheteurs réguliers
  • Diffuser une nouvelle offre en la fragmentant par segment ADN

et bien d’autres, il suffit de « revisiter » les pratiques utilisées avec la modélisation ADN d’achat

Levier pour le e-commerce:  augmenter le CA et la rentabilité

Dans  le E-commerce, on parle de taux de conversion et de panier moyen, on oublie souvent de parler de chiffre d’affaires et de rentabilité. Sur la rentabilité, de gros efforts sont à faire, car les coûts d’acquisition et de retargeting sont élevés.

Avec l’ADN d’achat, le E-commerce de l’enseigne peut augmenter le ROI d’acquisition en agissant notamment sur le Merchandising (les « rayons » sont ordonnés dynamiquement suivant l’ADN), et ceci dès les pages d’arrivée, et en agissant sur le processus de commande (personnalisé lui aussi à l’ADN).

Il augmente le ROI de ses campagnes de retargeting en retouchant le visiteur avec un message qui va lui parler de ses motivations et de ses envies et lui proposer éventuellement des produits qui répondent à ses critères, sans forcément être les derniers produits qu’il vient de voir, luttant ainsi contre le sentiment de lassitude qui commence à gagner à propos de cette pratique.

Leviers pour les points de ventes: qualifier le client par le vendeur

Les points de vente sont de plus en connectés, les vendeurs disposent de tablettes avec des applications métier. Ils peuvent accéder aux données d’un client, si celui-ci a donné son identification, à savoir en général son email. Le vendeur a ainsi accès à des informations utilises sur le client comme son historique d’achats ou  certaines données de comportement  comme par exemple la souscription à un crédit ou à une garantie supplémentaire. Aucun intérêt par contre dans la plupart des cas à récupérer ses données sociodémographiques (sexe, nom, prénom, âge,…).

En revanche, accéder à son ADN d’achat c’est prendre connaissance de son moteur d’achat, qui a pu être détecté sur d’autres canaux, et donc de bénéficier d’une qualification de premier ordre pour réaliser la vente.

En conclusion

Personnaliser la relation avec le client est le « Graal » du commerce à condition que cette personnalisation soit basée sur les réels déclencheurs d’achat du client. Multiplier les technologies de recommandation et/ou afficher sans cesse les produits consultés récemment ne peut être qu’un substitut temporaire dont l’efficacité tend d’ailleurs à diminuer fortement par un sentiment de lassitude, voire de harcèlement ou d’indiscrétion (avoir une bannière avec les bijoux qu’on a consultés précédemment sur le PC familial peut poser problème).

L’individu est complexe et changeant. La recette pour vendre plus est d’accepter cette complexité et d’identifier des points de convergence dans les interactions omnicanal d’un client avec une offre et la nécessité d’évaluer les appétences d’un client par d’autres prismes que les segmentations sociodémographiques ou RFM usées jusqu’à la corde !