Selon une étude d’Accenture, plus de 75 % des consommateurs sont plus enclins à acheter auprès de détaillants qui connaissent leur nom et leurs préférences d’achat, et environ 52 % d’entre eux sont plus enclins à changer de marque si l’entreprise ne propose pas d’expériences personnalisées.

Les données sont un atout crucial pour les détaillants. Elle est utilisée dans le monde du commerce de détail pour de nombreuses raisons – des opérations aux analyses. Connaître l’adresse exacte de votre client pour garantir la réussite des livraisons de produits, mais aussi comprendre les tendances du marché et des consommateurs pour planifier les stocks – tout cela n’est possible qu’avec des données fiables et précises. Mais les données ne sont pas toujours parfaites. En fait, il présente de nombreux problèmes de qualité – ce qui peut se retourner contre lui et soulever plus de problèmes que de solutions.

Ce blog aborde de manière exhaustive le rôle des données propres dans le secteur de la vente au détail et la manière dont les détaillants peuvent identifier si leurs données sont de mauvaise qualité.

Commençons.

Le rôle des données propres dans le commerce de détail

Aujourd’hui, les consommateurs ont un grand nombre d’options lorsqu’ils font un achat, mais ils finissent souvent par préférer une marque à une autre. Ce choix est influencé par un certain nombre de facteurs, tels que des recommandations précises sur les produits, une livraison dans les délais, de meilleurs tarifs et la disponibilité des produits. La plupart des détaillants considèrent les données comme leur atout organisationnel le plus important et pensent qu’elles sont le principal moteur des facteurs cruciaux tels que ceux énumérés ci-dessus.

Examinons ces facteurs et le rôle que jouent les données pour les favoriser.

1. Offrir des recommandations précises sur les produits

Si vous êtes une marque de détail, vous souhaitez vendre davantage aux visiteurs de votre magasin ou à vos clients existants. Un moyen très courant et efficace de le faire est d’afficher des recommandations de produits. Ces recommandations sont basées sur des produits qui sont

• Généralement achetés ensemble,
• De même nature,
• Récemment acheté par des clients ayant des caractéristiques démographiques similaires,
• Récemment consultés par ce visiteur, et ainsi de suite.

Une analyse précise des données dans le secteur du commerce de détail n’est possible que si vous disposez de données fiables, telles que la saisie du nombre exact et des types d’interactions des clients avec votre marque sur plusieurs points de contact. De même, ces recommandations reposent également sur l’exactitude de vos descriptions de produits, puisque vous ne pouvez pas identifier la relation correcte entre deux produits si les données utilisées pour les comparer sont incorrectes.

2. Assurer la livraison des produits en temps voulu

Rien ne rend un client plus heureux qu’un paquet livré à la bonne adresse, au bon moment et sans délai. Mais pour les détaillants, c’est probablement l’un des plus grands maux de tête. L’ambiguïté ou l’imprécision de la base de données des contacts clients d’un détaillant rend presque impossible la livraison des colis à la bonne adresse.

Les détaillants traitent généralement leurs ensembles de données d’adresses à l’aide de techniques de normalisation et de vérification d’adresses afin de s’assurer que chaque adresse de client spécifie un emplacement physique et publiable. Des ensembles de données normalisés et vérifiés aident les détaillants à s’assurer que les produits sont livrés à la porte du client au bon moment.

3. Prédire le comportement et les tendances des consommateurs pour planifier l’assortiment.

La planification de l’assortiment consiste à choisir la bonne largeur (catégories de produits) et la bonne profondeur (variation des produits au sein de chaque catégorie) pour votre magasin de détail à un moment donné, en gardant à l’esprit le comportement des consommateurs et les tendances du marché. La planification de l’assortiment n’est pas quelque chose qui est généralisé pour l’ensemble de votre marque de détail, mais plutôt quelque chose de spécifique au magasin et à la région de votre point de vente.

Le succès d’un magasin de détail ou d’une marque dépend de la force de son assortiment, et l’assortiment est mieux planifié en effectuant une analyse des tendances sur les données passées concernant le comportement des consommateurs et la demande du marché. Les grands détaillants utilisent des outils avancés d’analyse de la vente au détail qui recueillent non seulement leurs propres données, mais aussi celles de leurs concurrents, à différents endroits – en magasin et en ligne. Mais les données capturées de cette manière – à partir d’un certain nombre de sources et de fournisseurs éparpillés – ne se présentent pas sous la forme la plus optimale pour être utilisées à des fins d’analyse. Fonder les décisions relatives à votre assortiment sur de mauvaises données peut faire perdre beaucoup de temps et d’argent à un détaillant. Ainsi, la qualité des données utilisées pour planifier l’inventaire est un autre aspect important à considérer.

4. Tirer parti des expériences personnalisées des clients

La meilleure façon d’offrir des expériences personnalisées à vos clients est de commencer par les comprendre :

• Qui sont vos clients (y compris les informations correctes et précises sur leurs données démographiques) ?
• Qu’est-ce qui les intéresse ?
• Qu’achètent-ils et pourquoi l’achètent-ils ?

Connaître ses clients en termes de démographie, de préférences et de comportement d’achat peut aider un détaillant à créer des expériences qui s’adressent à un segment de clientèle spécifique. Cela est possible lorsque les détaillants disposent de données précises et uniques sur chaque client.

Étant donné que les consommateurs interagissent avec les marques par le biais de différents canaux, les détaillants disposent le plus souvent de plusieurs enregistrements pour un même individu. Ces scénarios doivent être gérés en intégrant et en unifiant les données en un seul endroit, et en veillant à ce que l’ensemble de l’organisation fasse référence à la source unique de vérité pour tous les objectifs visés. Ces efforts permettent non seulement aux détaillants d’offrir une communication personnalisée, mais aussi de proposer des expériences omnicanales à leurs clients (en magasin, sur les sites de commerce électronique ou sur les plateformes de médias sociaux), quelle que soit l’étape du parcours d’achat du client.

5. Établir des prix compétitifs

La tarification concurrentielle consiste à recueillir les prix fixés par vos concurrents pour une certaine catégorie de produits et à les comparer à vos propres prix pour la même catégorie. Cette analyse vous aide à établir des prix compétitifs pour vos produits et à vous assurer que vous ne perdez pas de clients au profit de concurrents sur la base de différences de prix irréalistes.

Les données relatives aux prix de vos clients sont collectées à partir de plusieurs sources, telles que des enquêtes auprès des consommateurs ou leur collecte auprès de revendeurs, de vendeurs ou d’outils d’analyse des rayons numériques. La qualité de ces données n’est généralement pas fiable – elles peuvent être correctes dans leur signification, mais elles ont certainement des représentations variables pour le même type de données. Et ces fausses déclarations peuvent vous amener à subir des pertes en vendant des stocks à des prix inexacts.

6. Identifier les opportunités de vente incitative et de vente croisée

C’est un autre aspect de l’utilisation de l’analyse des données du marché. La vente incitative consiste à vendre à vos clients des produits similaires mais plus riches en fonctionnalités que ceux qu’ils achètent. La vente croisée consiste à vendre des produits supplémentaires à vos clients en fonction de ce qui est habituellement acheté ensemble. Ces deux phénomènes peuvent aider un détaillant à vendre davantage à un client existant.

Les détaillants profitent généralement de ces cas en proposant des offres promotionnelles où des produits similaires ou contrastés sont vendus ensemble. Mais cela n’est possible qu’en utilisant des informations précises sur les produits et les ventes, et en effectuant une analyse fructueuse pour découvrir les produits qui sont utilisés ensemble, ou à la place les uns des autres.

Indicateurs de la mauvaise qualité des données pour les détaillants

Le rôle des données propres et de qualité dans le monde du commerce de détail est assez évident. Les détaillants veulent s’assurer que leurs ensembles de données sur les clients, les produits, les lieux et autres présentent des niveaux de qualité acceptables. Mais la réalité est que ces ensembles de données présentent souvent des problèmes de qualité cachés qui ne sont pas forcément visibles. Les marques sont souvent confrontées à un certain nombre de problèmes liés aux données dans le commerce de détail, qui résultent d’une mauvaise qualité des données.

Dans cette section, nous allons examiner certains problèmes courants rencontrés par les détaillants qui indiquent en fait une mauvaise qualité des données.

1. Taux élevé de retour des produits

Les détaillants dont les ensembles de données sont de mauvaise qualité connaissent des taux de retour de produits plus élevés. La plupart des produits sont retournés parce que les livraisons ont été effectuées à la mauvaise adresse ou que de mauvais produits ont été livrés à la bonne adresse ; ces deux cas sont le signe que des données inexactes ou peu fiables sont utilisées pour présenter les produits ou les livrer.

2. Manque de personnalisation du client

Un autre indicateur de la mauvaise qualité des données pour les détaillants est lorsqu’ils peinent à offrir des expériences personnalisées à leurs clients sur différents canaux. Cela se manifeste souvent sous différentes formes, comme l’envoi multiple du même courriel promotionnel à un client, ou l’incapacité à identifier les préférences d’un client et à lui suggérer des produits en conséquence.

3. Stocks fantômes ou ruptures de stock

L’inventaire fantôme fait référence aux biens de détail qui sont enregistrés ou affichés comme étant disponibles mais qui ne sont pas réellement présents dans l’inventaire. De même, la rupture de stock fictive fait référence à des produits de détail en rupture de stock alors qu’ils sont réellement disponibles. Ces deux scénarios sont dus à des informations incorrectes ou inexactes présentes dans les produits ou les ensembles de données de vente. Cela peut conduire votre site de commerce électronique à présenter un article disponible comme étant en rupture de stock ou vice versa.

4. L’inexactitude des prix

Vos clients potentiels achètent-ils chez des concurrents simplement parce qu’ils proposent des produits à des prix légèrement inférieurs ? Ou bien êtes-vous en train de séduire les clients en présentant les mêmes produits à des prix nettement inférieurs ? Ces deux situations sont le signe d’une mauvaise stratégie de tarification et de l’incapacité à utiliser les données pour prendre de meilleures décisions en matière de tarification.

5. Planification inefficace des stocks

La planification des stocks dépend de multiples facteurs, tels que la demande du marché et les exigences des clients. Lorsque les détaillants ne parviennent pas à planifier efficacement leurs stocks, il y a de fortes chances que les ensembles de données utilisés pour prévoir et estimer les besoins en stocks ne soient pas fiables et précis.

6. Réduction de la part de marché

Vendez-vous moins que d’autres concurrents sur le même marché ? Il peut y avoir de nombreuses raisons à cela, mais un problème commun auquel les détaillants sont confrontés dans de tels cas est l’incapacité d’effectuer une analyse de l’espace blanc ou de découvrir des opportunités de marché cachées en utilisant des informations de données fiables. Cela peut se traduire par une baisse des ventes, une perte d’argent ou une diminution de la part de marché dans le secteur.

Récapitulation

Et voilà, les raisons les plus courantes d’investir dans de meilleures pratiques de gestion de la qualité des données pour votre marque de distribution. Notre prochain blog explique plus en détail à quoi ressemblent les données exactes dans le secteur de la vente au détail, les problèmes de qualité de données les plus courants rencontrés dans ce secteur et la façon dont vous pouvez les résoudre. Jetez-y un coup d’œil pour en savoir plus, ou téléchargez dès aujourd’hui un essai gratuit de l’outil de gestion de la qualité des données pour le commerce de détail pour voir ce que cet outil peut vous offrir.