En quoi le Big Data révolutionne-t-il l’expérience du client ?

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Les données deviennent essentielles afin de personnaliser les solutions proposées. Nous avons posé trois questions à Xavier Valentini, Customer Insights Manager chez Delhaize.

Quels sont les enjeux du Big Data pour le consommateur ?

Nous vivons dans un monde qui se digitalise de plus en plus. Il est désormais impossible pour beaucoup d’entre nous d’imaginer passer une journée sans lire ses e-mails, sans surfer sur les réseaux sociaux, sans utiliser Waze, sans regarder un film ou une série sur Netflix… Toutes les entreprises cachées derrière ces gestes quotidiens ont compris qu’on ne doit plus parler de produit ou de service, mais de solutions. Le consommateur a aujourd’hui besoin de solutions qui rendront sa vie plus confortable, plus facile. Par nature, la solution dont un consommateur a besoin lui est personnelle et peut varier d’un individu à l’autre. Les données deviennent dès lors essentielles afin de personnaliser les solutions proposées.

En quoi l’évolution technologique permet-elle de répondre à ces enjeux ?

Les évolutions technologiques permettent aujourd’hui une captation plus facile, un stockage efficace et relativement peu onéreux et des solutions d’analyse poussées de grands volumes de données. Ce sont ces évolutions technologiques qui permettent l’apparition sur le marché de solutions de plus en plus adaptées aux besoins des consommateurs. Ces solutions seront d’autant mieux adaptées que leur fournisseur sera capable d’extraire les informations les plus pertinentes des données. On touche ici à un des problèmes majeurs des entreprises pour le moment : le recrutement de data scientists.

Chez Delhaize, nous avons bien compris le besoin croissant de nos clients pour des solutions adaptées à leurs besoins et à leur style de vie. C’est pour cette raison que nous investissons à la fois dans les technologies big data et dans le développement de nos compétences en sciences des données. « Du côté de la vraie vie » résume bien ce que nous visons avec notre approche big data : le développement de solutions pratiques et conviviales pour nos clients !

En quoi le big data peut-il révolutionner le monde de la distribution ?

Comme décrit précédemment, le big data a évidemment un impact sur nos clients. Nous sommes, en effet, en mesure d’ajuster nos offres hebdomadaires pour toucher davantage un certain groupe de clients ou de proposer des promotions personnalisées à certains d’entre eux. En ce qui concerne nos clients en ligne, nous pouvons faciliter leur recherche de produits et même préparer virtuellement une partie de leur panier. Ils n’ont alors plus qu’à ajouter les articles manquants et à confirmer. Le client peut, par ailleurs, recevoir des propositions de recettes personnalisées et ajouter aisément les ingrédients nécessaires à son panier. Notre mode de communication avec le client peut, lui aussi, être optimisé.

Outre tous ces cas d’utilisation liés aux clients, la science des données permet également d’optimiser bien d’autres aspects. Pensez à la chaîne d’approvisionnement et à la logistique. À l’aide de modèles analytiques de qualité, nous sommes en mesure d’estimer précisément la demande de produits afin de rationaliser notre stock et de réduire les pénuries. Combinées aux informations routières et météorologiques, ces données nous permettent aussi d’améliorer les livraisons aux magasins, de manière à proposer aux clients les quantités adéquates de marchandises.

Les techniques du big data peuvent, en outre, être mises à profit pour l’aménagement de nos magasins. Nous pouvons déterminer l’emplacement de chaque produit sur la base du comportement type du client dans ce magasin en particulier.

Nous pouvons également contribuer à identifier toute fraude ou anomalie dans les données dont nous disposons afin d’épauler les autres services.

À un autre niveau, la science des données peut nous aider à choisir l’emplacement de nouveaux magasins potentiels. Les données démographiques accessibles au public constituent un outil intéressant à cet égard.

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