La segmentation client

Data en GMS : un filon à exploiter

Pour un client d’hypermarché lambda, le ticket de caisse se contente de rappeler le prix de chaque produit, et d’indiquer le montant total dont il doit s’acquitter. Mais, pour le gérant de la structure, ces petits bouts de papier constituent, mis bout à bout, une mine d’or potentielle. Une mine d’or (et de données) dont Data-Prisme s’évertue à creuser et à sécuriser les galeries pour une exploitation optimale.  

S’appuyer sur la force de l’habitude

Le client est au centre de la stratégie des GMS, il doit vivre une expérience qui suscite fidélité et engagement. Ce discours, à la fois marketing et commercial, peut aujourd’hui s’appuyer sur une connaissance approfondie des groupes de consommateurs, voire du consommateur à proprement parler. Les habitudes de vos consommateurs vous indiqueront quels sont les meilleurs leviers pour vos campagnes marketing.

En utilisant la data (tickets de caisse, carte fidélité, enquête de satisfaction, etc.), il est possible d’analyser et de prévoir les comportements et même les montants d’achat. En cernant au plus juste les attentes, mais aussi l’état d’esprit (via les réseaux sociaux notamment), de ses clients, l’hypermarché peut développer des stratégies commerciales et marketing ciblées. Et, de la sorte, contribuer à une fidélisation client accrue et, à terme, à augmenter les ventes. 

Tout client pense consommer « à sa sauce », en fonction de ses besoins et de ses envies du moment. 

C’est faux ! Nous sommes tous perclus d’habitudes d’achats tenaces qui en disent long sur notre façon de consommer. Grâce aux multiples data, il est ainsi possible de rapprocher des comportements similaires de consommation et de dresser une typologie des groupes de clients :

– par catégories socio-économiques, dès les premiers renseignements fournis dans le cadre d’une adhésion à un programme fidélité : étudiants, seniors, etc. 

– par habitudes de fréquentation : ces personnes font les courses chaque jeudi, entre 18h et 19h 

– par habitudes d’achat : récurrence de produits, réceptivité à certaines offres promotionnelles, etc. 

Regrouper pour mieux cibler

En brassant une vaste masse de data, la technologie du Machine Learning permet de recouper des comportements (parfois inattendus) et d’établir des groupes susceptibles d’être ensuite intéressés par des offres ciblées. Soit sur certains produits spécifiques, soit sur des moments clés. Cette segmentation amène à mieux connaître et, surtout, à mieux orienter la clientèle en fonction de ses habitudes les plus marquées. Il est envisageable de déployer un dispositif marketing approprié (stand dédié, promotion du moment, offre flash…), a priori totalement personnalisé, qui séduira inévitablement le client visé et augmentera son panier moyen. Ou comment cibler le bon client, au bon moment, avec le bon message. Pour lui faire vivre une expérience client améliorée et l’inciter à consommer davantage ou sur des produits upgradés. 

Un véritable trésor pour les services marketing ! 

Agir sur les parcours d’achat

En fonction des profils, des offres ajustées peuvent même être imaginées pour amener les clients ciblés à changer leurs habitudes de consommation. Si à chaque jour de la semaine correspondent des offres adressées à un groupe particulier de clients, il semble possible de lisser la fréquentation et par conséquent le chiffre d’affaires quotidien de la GMS. Les data peuvent donc donner lieu à l’élaboration de scenarii et de parcours d’achat dans lesquels le client va se fondre inconsciemment, en pensant être lui-même à l’initiative de ce nouveau comportement.