Enseignes de la grande distribution, sites de e-commerce, tout l’enjeu business des entreprises du retail se trouve dans la connaissance client.
Plus ces entreprises appréhendent profils et goûts des consommateurs, ont connaissance de leurs achats et pratiques de consommation, plus elles sont capables d’engager avec leurs clients une relation pertinente.
Mais comment accéder à cette masse d’informations lorsque ces dernières sont dispersées au sein de l’entreprise ? Comment savoir que le client qui a acheté un article en magasin est celui qui a consulté ce même article sur Internet et laissé un commentaire sur la page Facebook de l’enseigne ? Comment lui donner une entité unique et réussir à en dégager son profil ?
En croisant les données de ventes des magasins physiques et numériques, le datamart (ou Customer data platform) permet non seulement de centraliser et d’agréger toutes ces données mais aussi d’analyser pour agir.
Le datamart centralise des données hétérogènes provenant de l’entreprise (CRM, ERP), des ventes en magasins et en ligne, de la navigation sur le site Internet (pages et produits consultés), des commentaires laissés sur la page Facebook ou le site Internet de l’enseigne ou encore des données provenant des réclamations faites au call center.
La plateforme extrait des informations de ce volume de données et fournit des réponses à des questions précises.
Exemple : quel est le nombre de clients ayant réalisé plus de 150 euros d’achats ce jour entre 14 h 00 et 18 h 00 ? Combien de produits ont été vendus et à qui ? Combien de clients de 50 ans et plus ont acheté à trois reprises au cours des six derniers mois ?
Grâce à des outils de dataViz, le Datamart fournit des visualisations des typologies de clients.
Si le premier volet consiste à recueillir des données clients et à en extraire de l’information, le deuxième réside dans l’exploitation de celles-ci.
Comment tirer partie de cette connaissance client ? Associé à une solution de trigger marketing, le datamart permet de générer des actions ciblées. Ainsi, deux heures après le passage en caisse d’un client, la plateforme peut, par exemple, lui envoyer un SMS de remerciement ou l’inviter à laisser un avis sur son expérience.
Une enseigne d’électroménager a fait le choix d’utiliser un datamart pour croiser sa base clients avec les données captées sur son site de vente en ligne et ses magasins, dans le but de lancer des campagnes d’e-mailing ciblées selon sa typologie de clients.
Une autre enseigne culture, livres et loisirs créatifs utilise un datamart pour générer des messages promotionnels sur certaines gammes de produits et sur certains magasins.
Un Datamart permet aussi d’expédier des e-factures aux clients après leur passage en caisse ou leurs achats en ligne et d’évaluer des tendances pour ajuster sa segmentation clientèle à ses campagnes d’e-mailing. Enfin, un Datamart peut révéler les commentaires négatifs d’un client et alerter le call center pour qu’il s’entretienne directement avec lui.
Mais adopter une stratégie datamart impose une démarche pragmatique.
L’entreprise doit tout d’abord procéder à un état des lieux de ses données en identifiant leurs lieux de production et de stockage. Elle doit aussi repérer les doublons et nettoyer les données pour apporter de la cohérence au savoir commun.
La deuxième étape consiste à identifier les besoins réels de l’entreprise en matière de mise en action afin de rationaliser la collecte des données. Pour cela l’entreprise doit cerner les messages qu’elle souhaite adresser, à quel moment, et en fonction de quels déclencheurs.
Enfin, elle doit définir des règles pour envisager des scenarii sur les actions à mener de façon automatique : campagnes d’e-mailing, envois de SMS, impression print d’un bon de réduction, appels call center…
En ne faisant que puiser les datas dans l’existant informatique de l’entreprise pour les centraliser dans un entrepôt de données, ce dispositif n’impacte pas le Système d’Information préexistant.
Technologie non destructive, un datamart s’implante de façon incrémentale au rythme des besoins de l’entreprise. Structure de données ouverte et malléable, cette technologie associée à une plateforme de trigger marketing a pour vertu de collecter des données multicanales à des fins de production d’actions omnicanales efficientes.
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