L’utilisation des données au service du marketing est devenue une priorité pour une grande partie des industries de vente au détail.
L’Oréal ou Carrefour travaillent ainsi pour mieux connaître les comportements des consommateurs jusqu’à tenter de prédire leurs goûts et leurs décisions d’achat.
L’analyse prédictive commence à s’imposer dans toute la chaîne de valeur de la mode, de la création à la distribution.
Quatre étapes pour se lancer et mieux comprendre les possibles impacts sur votre marque.
- Faire le bilan de sa politique en matière de données. Programme fidélité, tickets de caisse, CRM, réseaux sociaux, enquêtes clients, tablette vendeur en magasin, les sources de données sur les clients sont multiples et diverses. Un bilan approfondi est nécessaire avant de se lancer dans toutes initiatives de systématisation.
- Définir son projet. Outil de recommandation pour e-shop ou disponible en magasin, outil interne au service des équipes pour le ciblage des campagnes marketing ou de la création artistique, l’analyse prédictive peut avoir de nombreuses applications tant au contact des clients que dans les bureaux de la marque.
- Comprendre les technologies et les niveaux de sophistication nécessaires. Bayésien, Machine learning non supervisée, data mining, il existe tout un vocabulaire pour décrire les différentes techniques d’analyse prédictive. Un conseil indépendant peut aider à faire le bon choix en matière de technique avant de s’adresser aux éditeurs de logiciel.
- Choisir son prestataire. Selon l’importance du projet, il peut ne pas être nécessaire de s’adresser aux géants du secteur comme IBM, SAS ou Intel. Des start-ups plus ou moins spécialistes du secteur Retail, comme Tellmeplus ou Cubiks, peuvent fournir des applications très performantes.