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Les Grands Distributeurs, ces précurseurs du Big Data


Rédigé par Olivier SERFATY, Step-in le 26 Février 2014

La digitalisation des points de vente s’organise et, avec elle, les stratégies marketing des distributeurs s’affinent. Autrefois, ils organisaient des campagnes de promotions géantes, augmentant certes leur chiffre d’affaires mais réduisant surtout leurs marges. Désormais, ils consacrent de plus en plus le budget qui y était affecté à des opérations bien plus fines…



Olivier Serfaty, fondateur de Step-in
Olivier Serfaty, fondateur de Step-in
Ces véritables frappes chirurgicales, les distributeurs les basent sur le croisement et l’analyse d’innombrables données – le Big Data. D’un point de vue stratégique, ce n’est pas une nouveauté pour eux. Depuis des décennies, ils collectent, enregistrent et analysent des quantités astronomiques d’informations, depuis les sorties de caisse jusqu’aux stocks, en passant par les prix.

Un autre type de données en ligne de mire
Ce qui change aujourd’hui, c’est la nature de ces données. De quantitative, elles se font plus qualitatives. Il ne s’agit plus de savoir combien de yaourts ont été vendus, ou quelle marge a été réalisée, mais de s’intéresser à des informations concernant personnellement chaque consommateur.

Tout ou presque peut ainsi être exploité : l’historique de ses achats (dans le magasin grâce à sa carte de fidélité ou en ligne), les avis qu’il a émis (sur le site Internet de la marque, sur les réseaux sociaux, dans des forums de discussion), les suggestions de produits ou de services complémentaires qui l’ont convaincu, les informations collectées par les vendeurs en magasin, etc.

Des habitudes de consommations passées au crible
Avec ces données, les enseignes sont en mesure d’analyser les pertes de ventes d’opportunité pour inciter le consommateur à compléter ses achats ; d’adapter l’assortiment ou l’agencement de ses magasins en fonction d’attentes réelles ; de mettre en place des campagnes promotionnelles plus précises et donc plus efficaces ; bref de mieux satisfaire sa clientèle et d’augmenter le panier moyen.

C’est d’ailleurs dans la grande distribution que l’intérêt du Big Data est le plus tangible. Car ce n’est qu’à ce prix qu’une enseigne sera capable de connaître suffisamment bien les habitudes de consommation et le profil de ses clients pour adapter ses initiatives commerciales.

Une révolution informatique à tous les niveaux
Il faut l’avouer, le Big Data nécessite de nombreux investissements en termes d’équipement informatique. Le volume de données et la complexité des calculs pour les analyser demandent autre chose qu’un simple serveur et un logiciel. Un CRM n’est en effet capable de traiter qu’un tout petit nombre de données par rapport à ce qu’un distributeur est en mesure de générer ou de récolter.

Les solutions s’appellent Hadoop, MapReduce ou encore BigTable, et ont été conçues par de grands acteurs du Web (Yahoo, Google, Facebook…), les premiers à avoir été confrontés à la problématique. Toutes répondent à la "règle des 3V" du Big Data : Volume (traitement d’un grand nombre de données), Variété (en provenance de sources diverses) et Vélocité (avec une fréquence de création élevée).

Au-delà du stockage et du traitement des données, les points de vente en eux-mêmes devront également être équipés. De plus en plus, bornes interactives et tablettes tactiles fleurissent dans les magasins – comme en témoignent les récentes réalisations d’Oyez Contact Digital pour DARTY ou de Brainsonic pour les hypermarchés Carrefour Planet. Connectés au Big Data, ces outils sont d’une aide sans pareil pour les vendeurs : en accédant aux informations les plus pertinentes, ils pourront en effet améliorer les conseils aux clients, fluidifier leur expérience d’achat et maximiser ainsi leurs performances.

Des projets complexes en perspective… Mais quand on apprend, selon une étude McKinsey, que le Big Data permettrait aux distributeurs d’augmenter leur marge opérationnelle de plus de 60%[1], cela donne matière à réflexion.


[1] Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity, une étude MGI et McKinsey's Business Technology Office




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