L’expérience client et l’avis consommateur pèsent dorénavant lourd dans la balance commerciale. 

Voilà pourquoi tous les commerces, en particulier les détaillants, veillent à ce que le parcours client se déroule dans les meilleures conditions. 

C’est pour mieux répondre aux besoins de la demande que le « machine learning pour le retail » a donc vu le jour.

Le machine learning : qu’est-ce que c’est ?

Le machine learning est un système applicatif ou logiciel permettant aux entreprises de réaliser leurs prévisions sur les actions commerciales et marketing futures.

L’objectif principal ? Apprendre à un système électronique à réfléchir comme un cerveau humain (ou différemment, mais mieux pour certaines tâches). Pour ce faire, on l’alimente avec les données accumulées par l’entreprise depuis sa création, par exemple :

  • Les volumes de vente
  • Les marques de l’entreprise
  • La date de lancement de chaque produit
  • Les points de vente (physiques et virtuels : magasins, site web, marketplaces)
  • Le chiffre d’affaires
  • Les dépenses
  • Les bénéfices

Le système exploite ensuite les informations archivées. À partir de ces renseignements, il pourra établir des prévisions et des déductions selon la requête envoyée. 

En adoptant cette démarche et cet outil, il est possible pour l’entreprise d’améliorer les actions destinées à fidéliser ou à attirer la clientèle, mais surtout de maximiser la rentabilité de ses investissements.

Pour évaluer sa situation financière, une entreprise s’appuie sur son bilan comptable. À partir de plusieurs bilans, le manager peut donc constater l’évolution de son chiffre d’affaires. Avec ces mêmes données, il peut également établir des prévisions. 

Le machine learning utilise le même principe. Les activités de l’entreprise sont notifiées et enregistrées dans ses archives. En effet, c’est grâce à l’historique des activités que l’on peut établir une prévision.

Le machine learning se distingue des méthodes de prévision classiques en proposant différents schémas. Le manager choisira donc la prévision la plus réaliste et réalisable.

En d’autres termes, les données enregistrées associées à celles du présent aideront les détaillants à anticiper leurs activités futures, en l’occurrence le comportement de leurs clients. Ces enregistrements peuvent provenir de diverses sources et sous différents formats : Excel, Hadoop ou Spark par exemple.

Mieux encore, ce nouveau concept contribuera à la proactivité de l’entreprise, c’est-à-dire, à améliorer l’expérience client avant même la date prévue. 

Pour ce faire, le machine learning pour le monde du retail exploite l’historique de l’entreprise. Plus la base de données est riche, plus les prédictions seront conformes à la réalité. 

La machine utilisera à cet effet le principe des formules mathématiques pour être au plus proche des probabilités.

5 raisons d’adopter le machine learning dans le retailing

Tester une nouvelle application technologique n’est pas toujours évident. Mais les commerçants détaillants ont flairé l’importance de cet outil pour maximiser leurs gains et améliorer l’expérience client. 

Voici pourquoi il est intéressant d’adopter cette nouvelle fonctionnalité.

1. Pour anticiper les besoins de la clientèle

Autrefois, l’offre (les fournisseurs) imposait ses règles. Aujourd’hui, il en est autrement. C’est souvent au tour de la demande (les consommateurs) de dicter les règles du jeu ! 

Dans le cycle d’approvisionnement, l’objectif est d’écouler un maximum de stock auprès des clients particuliers. Or, ces derniers s’approvisionnent auprès des détaillants. Les retailers doivent en conséquence bien entrevoir les besoins de la clientèle finale. Le dispositif de machine learning détaille le positionnement de chaque produit dans son cycle de vie :

  • S’il est en plein lancement et nécessite du temps pour être adopté par les clients.
  • Il est en phase de croissance, c’est-à-dire que les ventes commencent à décoller et le produit génère des bénéfices.
  • S’il est mature et qu’il rapporte plus de bénéfices que ne génère de dépenses pour l’entreprise.
  • S’il est déclin ou que les clients ne l’achètent que rarement.
En tenant compte de ces analyses par le machine learning, le commerçant retailer adapte donc ses offres en fonction de 2 paramètres :
  • D’une part, la phase de vie du produit.
  • D’autre part, du comportement du consommateur par rapport au produit.

Désormais, le commerçant n’a plus à deviner ce que le client veut. Il peut exploiter les données engrangées par l’application pour connaître le cycle de vie de chaque produit dans son catalogue. En procédant ainsi, il pourra déterminer des produits :

  • Stars : ce sont les produits leaders sur leur secteur et ceux qui rivalisent parfaitement avec ceux de la concurrence. Les coûts de communication sont onéreux, mais les bénéfices en valent la peine.
  • Vache à lait : ces produits sont ceux qui rapportent le plus de bénéfices à l’entreprise. Grâce à leur rentabilité, les bénéfices peuvent être placés dans le développement d’autres produits. Dans le schéma idéal, une entreprise devrait avoir un maximum de produits « vache à lait ».
  • Dilemme : les produits « dilemme » sont généralement en phase de lancement. Cette première étape nécessite un certain investissement financier, généralement récolté grâce aux produits vaches à lait. À terme, ils remplaceront les produits stars. Ils font dépenser à l’entreprise en particulier pour la communication (publicité par exemple).
  • Poids mort : ce sont les produits qui ne rapportent plus autant à l’entreprise. On dit également qu’ils sont en phase de déclin. À moins de les retirer du marché, il convient de mettre en place une stratégie marketing appropriée pour relancer le segment.
Matrice BCG

Matrice BCG ©Milanku_Wikipedia

De même, il reconnaîtra en quelques clics les produits qui génèrent le maximum de chiffre d’affaires ou encore les produits tactiques. Cette spécificité permet in fine d’éviter de proposer le mauvais produit au mauvais moment : une réduction sur un shampoing quand le client a besoin un parapluie.

2. Pour améliorer la visibilité de l’enseigne

Le machine learning est une des nombreuses composantes du marketing automation ou marketing automatisé. C’est un tout nouveau concept consistant à déléguer la gestion de certaines tâches marketing courantes à un logiciel. Une fois de plus, il intervient dans un domaine essentiel à l’entreprise : la visibilité. Avec les données collectées, l’entreprise pourra envoyer le bon message vers les bons destinataires au bon moment. Grâce au machine learning, les sept principaux éléments des annonces publicitaires couramment utilisés par les retailers pourront être personnalisés :

  • Le texte
  • Les images
  • Les slogans
  • Le nom
  • La mise en forme
  • La couleur
  • L’appel à l’action

En combinant ces éléments aux terminaux où les annonces sont publiées (smartphone, tablette, ordinateur), aux échanges d’annonces et aux éditeurs, on aboutit à de nombreux exemples d’annonces. 

Bien entendu, une telle prouesse est humainement impossible. Voilà pourquoi le machine learning vient à la rescousse des commerçants retailers désireux de stimuler l’envie d’acheter auprès de leurs clients.

3. Pour booster les ventes

Définir le bon prix est une tâche difficile. Au-delà des coûts de fonctionnement de l’entreprise et du taux de marque à appliquer, il faut également s’aligner avec les principaux concurrents. 

Par ailleurs, le commerçant doit trouver le prix psychologique qui donne une réelle valeur ajoutée au client. En outre, la définition du prix est facteur de divers facteurs, dont :

  • La demande : les clients de l’entreprise, les clients des concurrents, les non-consommateurs relatifs
  • L’offre : les produits de l’entreprise et ceux de la concurrence
  • La saisonnalité : la périodicité des achats

Grâce au machine learning, ces critères serviront à déterminer le prix plis aisément. 

Et l’objectif reste inchangé : maximiser les bénéfices, améliorer l’expérience client. Le tout, en satisfaisant les besoins des clients. 

À cet effet, le logiciel s’appuie sur les données existantes et prend les mesures indispensables pour fixer le tarif idéal avec un maximum de précision.

4. Pour déclencher les recommandations vers la marque

Dans le but d’améliorer l’expérience client, le machine learning prévoit différents schémas que les visiteurs suivent avant de décider ou non d’acheter. 

Avec cette option du marketing automation, l’entreprise peut donc anticiper les actions des clients et des prospects. Elle peut également agir et réagir en fonction de chaque expérience client. 

Cette procédure permet aux visiteurs de se sentir comme chez eux sur le site de l’entreprise. Cette bonne expérience les conduit à recommander l’adresse à d’autres clients potentiels. 

Par conséquent, il y a de fortes probabilités d’augmenter les ventes grâce au machine learning. 

Chaque action du client permet à l’entreprise de récolter des données. Ces données pourront ensuite être exploitées pour recommander d’autres produits susceptibles d’intéresser davantage le client.

5. Pour des actions commerciales mieux ciblées

Nombre de stratégies et d’actions commerciales s’appuient sur des propositions du marketing. 

Avec le machine learning, l’entreprise spécialisée dans le retailing n’aura aucune difficulté à associer les données archivées concernant chaque acheteur.

De cette manière, elle pourra adapter ses actions selon les tendances. On parle là de segmentation du portefeuille client. 

La segmentation est effectivement la première étape de la stratégie marketing de base. Il s’agit de répartir les clients en différentes catégories, avec des caractéristiques spécifiques de chaque segment, par exemple :

  • L’adresse professionnelle ou le domicile
  • L’âge
  • Le sexe
  • La catégorie socioprofessionnelle

En matchant ces critères avec les offres disponibles, on pourra donc proposer le bon produit au bon segment. 

En d’autres termes, le machine learning possède également des atouts prédictifs. Il anticipe les actions idéales au moment opportun.

Le machine learning en retailing : une stratégie omnicanale

Le machine learning, c’est un large éventail d’applications particulièrement utiles aux entreprises commerciales spécialisées dans le retailing.

Ces fonctionnalités sont formulées pour aider les commerçants à optimiser leur résultat. Du cross selling customisé à l’utilisation des chatbots intelligents… les fonctionnalités sont nombreuses !

Deux définitions pour mieux comprendre : 

  • Le « cross selling » signifie que l’on propose un produit complémentaire au client au moment de l’acte de vente, ou ultérieurement. 
  • Le « chatbot », quant à lui, consiste en une boîte de dialogue virtuelle permettant à l’administrateur d’un site web de converser directement avec un internaute. Ces deux fonctionnalités font partie des outils pouvant être inclus dans des systèmes de machine learning.