Comment favoriser l’omnicanalité ?
L’objectif de l’analyse de l’ominicanalité est de pouvoir suivre le consommateur tout au long de son expérience client via les différents canaux de consommation.
L’omnicanalité : un changement de comportement lié au COVID
L’année 2020 a été marquée par l’épidémie de COVID que nous avons tous vécue. Dans ce contexte, nombreux sont les clients qui ont modifié leurs comportements de consommation : changement d’enseignes, modification de la fréquence d’achat, évolution des produits consommés et du montant de panier moyen… Nombreuses sont les évolutions et les ajustements qui ont marqué les consommateurs durant l’année. Parmi ces changements, on a aussi pu noter une modification quant aux canaux de consommations, en particulier en faveur des canaux digitaux et de l’omnicanalité.
Si dans le contexte, cette a évolution a plus été subie que provoquée par les marques, il s’avère qu’une grande majorité des marques cherchent à accroitre l’omnicanalité de la consommation de leurs clients. De nombreux outils de connaissance clients permettent de trouver des leviers afin de favoriser une consommation multicanale.
Identifier la typologie de consommateurs
En premier lieu, mettre en place un profil comparé des différentes typologies de consommateurs (exclusifs magasin, exclusifs e-commerce, mixtes par exemple) va permettre de comprendre les particularités de chacun des groupes et d’identifier les leviers sur lesquels agir. A titre d’exemple, imaginons qu’un produit soit sur-consommé par des clients « exclusifs magasin », clients que l’on souhaite voir devenir des clients « mixtes » et donc aussi acheter sur le site e-commerce, on pourra alors faire une offre spécifique sur le produit en question pour tout achat réalisé sur le site. Sur la même mécanique, on pourrait aussi imaginer une offre spéciale « click and collect » pour des clients e-commerce que l’on souhaiterait faire venir en magasin (à condition bien évidemment qu’un magasin se trouve à proximité de leur lieu de vie).
Affiner sa stratégie grâce aux modèles prédictifs
Pour aller plus loin, les modèles prédictifs, et en particulier le score canal, vont permettre d’anticiper les évolutions naturelles de comportement et ainsi d’affiner sa stratégie pour influencer les comportements de consommation. A titre d’exemple, si l’on met en place un score d’intention d’achat sur le site e-commerce parmi des clients « exclusifs magasin », on va pouvoir probabiliser le fait qu’un client donné va acheter sur le site e-commerce dans les semaines à venir. Partant de cette information, on pourra alors différencier la stratégie d’animation en différents groupes. Par exemple :
– Les clients ayant une très forte probabilité de migrer ne bénéficieront pas d’animation particulière pour favoriser leur migration
– Ceux qui ont une probabilité moyenne bénéficieront d’offres promotionnelles pour encourager et faciliter cette migration
– Enfin ceux ayant une probabilité très faible continueront à être animés sur leur canal de prédilection afin d’éviter une baisse non souhaitée des ventes
Comment favoriser l’omnicanalité avec datacadabra ?
Au sein de datacadabra, de nombreuses méthodes permettent de travailler sur ces problématiques. En particulier, le module Décrire va permettre de travailler sur les profils clients et comparer les comportements de consommations des différents groupes. Au sein du module Prédire, les différents modèles de scoring vont permettre d’anticiper les futurs comportements des consommateurs. Nos différentes méthodes d’analyses sont très simples à mettre en œuvre et permettent de construire ses plans d’actions en toute simplicité.
Envie d’en savoir plus ? N’hésitez pas à nous contacter ou à nous demander une démo de datacadabra