À la croisée du digital et du marketing, le data-driven marketing s’affranchit des études pour mieux s’éclairer par les données : plus d’informations récoltées, traitées plus rapidement, plus efficacement et avec davantage de finesse : le data-driven marketing annonce une nouvelle ère où un ciblage intelligent se substitue à une communication de masse. Mais si la data permet de personnaliser les messages, elle permet également de réhabiliter l’efficacité des stratégies marketing en offrant aux retailers l’approche ROIste qu’ils réclament depuis longtemps.

Les avantages d’une stratégie de data-driven marketing

Aujourd’hui, les points de vente ont un handicap par rapport au e-commerce : ils sont aveugles. En effet, là où le commerce en ligne permet de mettre en place des solutions d’analyse des données pour mieux connaître les habitudes des consommateurs, améliorer le parcours client et obtenir un taux de conversion plus élevé, les magasins physiques sont privés de cette si précieuse data.

Or, le monde de la communication a opéré un véritable tournant : exit le marketing de masse, bonjour l’ère de l’ultra-personnalisation qui replace le consommateur au cœur du parcours client. Mais pour amorcer ce changement, encore faut-il s’en donner les moyens : il faut connaître son client – ou du moins avoir les outils nécessaires pour apprendre à le connaître et bâtir une relation privilégiée. Pour cela, il faut s’intéresser à son parcours. C’est là que naît la stratégie phygitale, dont le socle est le marketing de proximité. Il s’agit de mutualiser les informations récoltées en ligne et en points de vente grâce au portail Wi-Fi pour acquérir une vision omnicanale des comportements clients.

Les données de proximité permettent alors aux retailers de surpasser les bases de données achetées sur le web qui renseignent le nom, l’e-mail ou le numéro de téléphone de prospects potentiels, mais qui n’ont aucune information sur les habitudes de consommation de ces utilisateurs. Or, c’est du croisement entre données sociologiques et données démographiques que naît la valeur ajoutée de la data.

De la data à l’insight : construire sa stratégie

Concrètement, la data peut permettre d’analyser la fréquentation d’un centre commercial pour ajuster les tarifs immobiliers des espaces à louer selon leur emplacement ou celui des espaces publicitaires. Pour les points de vente, la data peut permettre d’améliorer les flux de passage en temps réel et orienter le public vers des points d’attraction stratégiques. Néanmoins, pour cela, elle doit être travaillée : le premier pas vers une stratégie data-driven est de s’assurer de la lisibilité des données récoltées.

Ainsi, le marketing de proximité permet de lier metrics on et offline. Taux de rebond, durée du temps de visite, nombre de visites, taux de conversion : toutes ces données s’invitent dans les points de vente pour retracer un parcours client 360° grâce à une simple connexion Wi-Fi. Dans cette stratégie les clients restent maître de leur data et sont tenus de donner leur consentement pour l’analyse de leurs données, dans le bon respect du Règlement général de protection des données de 2018.

En transformant la data en insight, le marketing de proximité permet alors de construire deux types de stratégies. D’une part, une stratégie d’acquisition pour nourrir le CRM et monitorer la performance des ventes. Cela permet de s’affranchir d’une zone d’ombre du web : celle des revendeurs, notamment pour les marketplaces, car il n’est pas possible d’intégrer les autres acteurs dans le monitoring de vente. D’autre part, il alimente une stratégie de fidélisation. Autrefois fondée sur la carte de fidélité, celle-ci s’appuie désormais sur la stratégie digitale qui n’est pas immédiatement mise en avant. En déployant des actions de communication visant à engager et fidéliser autour de la marque, les retailers peuvent ainsi travailler leur image.

Le « temps réel », temps de la data

Dans un contexte ultra concurrentiel, chaque minute compte. Tout l’intérêt de la data-analyse, au-delà d’une meilleure connaissance client ou d’une stratégie marketing plus fine, réside dans le temps réel.

Selon une étude menée par Retail Me Not, 70 % des personnes en phase d’achat dans un magasin consultent leur téléphone, et un français sur deux trouverait intéressant de recevoir des offres flash par SMS. Adoubée par le public, l’analyse de données permet en effet d’ajuster sa stratégie selon des besoins ponctuels et réels. Par exemple, lorsque la file d’attente devient trop longue, connaître le détail des flux humains permet alors d’orienter la clientèle au niveau des caisses pour mieux gérer sa répartition en temps réel… Cela donne également la possibilité de mettre en place des offres flash dans un but de monétisation.

Fondé sur l’analyse des données, le data-driven marketing permet d’orienter sa stratégie pour une optimisation maximale. Et après ? Plus le volume de data récolté est important, plus la mise en place d’un marketing prédictif précis s’avère possible.
A terme, cela permet à la fois d’anticiper les schémas de consommation selon l’historique des clients, mais également de cibler davantage ses messages pour un engagement encore plus effectif. L’amorce d’un marketing sur-mesure ?