À bien des égards, la pandémie de coronavirus a défini une nouvelle normalité. Les changements dans notre façon de travailler sont l’aspect dont on parle le plus dans ce nouvel état de choses. Cependant, ce qui attire toute l’attention des détaillants, c’est un changement parallèle qui s’est produit dans la façon dont nous achetons .
Pendant cette période d’incertitude, le vainqueur le plus visible du commerce électronique a été Amazon, dont le service Prime permet une livraison en deux jours, et parfois le lendemain, de nombreux articles. Cette option rapide et sans contact a séduit de nombreux acheteurs, et le nombre de fidèles Prime augmente. Pour faire face à la concurrence, les détaillants ayant à la fois une présence physique et online ont doublé leur opportunité la plus considérable : les clients veulent leur marchandise maintenant, pas demain. Parfois, même la livraison le lendemain ne suffit pas, et les acheteurs se réjouissent d’avoir des informations à portée de main qui les aideront à obtenir ce dont ils ont besoin immédiatement.
En utilisant une solution d’individualisation axée sur les intelligence artificielle comme Sitecore Discover, les entreprises de commerce en ligne peuvent en savoir plus sur le client individuel à travers tous les points de contact engagement online (temps réel) et offline. Cette approche permet de conserver les données nécessaires pour donner instantanément aux clients des réponses aux questions qu’ils se poseraient s’ils parcouraient l’inventaire disponible d’un magasin avec un associé, mais à partir de leur téléphone ou de leur ordinateur. Et l’expérience est gagnant-gagnant : les clients apprécient le temps qu’ils gagnent en voyant exactement ce dont ils ont besoin et comment ils peuvent l’obtenir le plus tôt, et les entreprises gagnent une plus grande fidélité des clients, renforçant ainsi leurs résultats financiers.
Comment fonctionne l’individualisation omnicanale ?
L’individualisation omnicanale donne aux détaillants la possibilité de collecter des données sur leurs clients à chaque point d’interaction sur leur poste de travail et leur mobile devices, en e-mail et en magasin. Une solution d’individualisation robuste comme celles adoptées par les principaux détaillants peut intégrer les données de tous ces points (qui, dans le passé, auraient été cloisonnées dans chaque point de contact d’engagement) pour rendre le parcours client plus intuitif et efficace. Parce que les données sont recueillies en temps réel et que l’intelligence artificielle apprend constamment sur les préférences de chaque client, ce que le client voit pivote rapidement en fonction de son intention d’achat, ce qui lui donne le sentiment que le revendeur comprend précisément ses besoins et fait un effort supplémentaire pour lui faciliter la vie.
Les détaillants choisissent l’individualisation omnicanale 1:1, ce qui signifie qu’elle stocke un profil unique pour chaque acheteur qui visite le magasin, que ce soit online ou en personne. Les données recueillies sont beaucoup plus complètes que ce qui pouvait être réalisé avec les méthodes de segmentation du passé, allant au-delà des bases telles que le sexe et le groupe de revenu. L’intelligence artificielle a la capacité de donner des résultats hyper-ciblés à chaque acheteur en raison de la subtilité des affinités qu’elle découvre et exploite ensuite.
La flexibilité et la commodité de l’expérience client qui en résulte – une expérience qui les suit de leur première interaction à la caisse ou au retrait – informent chaque expérience future de l’acheteur, c’est donc un facteur considérable de fidélité des clients et de valeurs d’ordre supérieur.
Alors, comment les détaillants utilisent-ils spécifiquement l’individualisation omnicanale dans l’environnement actuel pour générer plus de revenus ?
Intégration des canaux online et offline
La COVID a permis à plus de clients que jamais de découvrir les niveaux de flexibilité possibles dans le cadre de l’expérience d’achat, en particulier lorsque des données complètes et une technologie intelligente entrent en jeu. L’un des services que les détaillants se sont empressés d’offrir ou de rationaliser au cours des derniers mois a été BOPIS (acheter online, ramasser en magasin). Dès les premiers mois de la pandémie, l’adoption par les clients de BOPIS a grimpé en flèche. C’était la grâce salvatrice de nombreuses entreprises.
BOPIS alimenté par l’individualisation omnicanale est le meilleur moyen pour votre entreprise de rivaliser avec des entreprises comme Amazon dans l’environnement actuel. Il donne aux acheteurs une vue instantanée des articles qu’ils peuvent se faire livrer le jour même ou récupérer en magasin, même à partir de leur téléphone. La seule chose qui est meilleure que la livraison le lendemain est de se rendre à votre magasin local dès maintenant et de récupérer votre article, que ce soit à l’intérieur du magasin ou en bordure de rue.
L’intelligence artificielle utilise des données pour reconnaître les clients qui souhaitent plus d’options de livraison le jour même ou de ramassage en magasin et utiliser ces informations pour individualiser ce que le client voit. À l’aide de données en temps réel sur la disponibilité des stocks, la solution peut montrer aux clients ce qui est en stock dans les emplacements proches de chez eux et leur montrer ensuite ces articles plus souvent pour augmenter les chances de succès et d’augmentation de la valeur moyenne des commandes.
Voici quelques moyens supplémentaires pour les principaux détaillants d’optimiser l’option BOPIS afin de générer du trafic en magasin et une valeur de commande plus élevée.
- Booster/masquer les produits en magasin dans les recherches et les recommandations de produits proposées dans les magasins locaux.
- Booster/enterrer les articles en fonction des niveaux d’inventaire afin que les clients soient encouragés à acheter leurs favoris en stock et à éviter d’être déçus par les ruptures de stock.
- Localized pricing pour les produits en fonction de l’emplacement, de la canal ou de la géographie de chaque magasin.
- Ciblage local injecte des messages individualisés et du contenu localisé dans les e-mails ciblant les clients locaux.
- "Clienteling" pour permettre aux vendeurs et aux kiosques en magasin d’avoir des informations et des préférences sur les acheteurs.
- Identification des habitudes d’achat locales et de la demande de produits à l’aide de mesures spécialisées pour définir consommateur les tendances.
Exemples concrets
Chaque entreprise a sa propre stratégie et ses propres objectifs, et une solution d’individualisation 1:1 agile et alimentée par l’intelligence artificielle sera en mesure de s’adapter à une grande variété de besoins de retail. Sitecore Discover a récemment eu de nombreuses occasions de créer des solutions uniques susceptibles de trouver un écho auprès d’autres entreprises.
Afin de fournir une pertinent expérience continue sur tous les canaux, Sitecore Discover a donné à Big Lots la possibilité de collecter des données à partir des transactions en magasin afin d’obtenir une vue plus complète des comportements d’achat de chaque client. Leur solution fournit aux clients individuels une vue des produits disponibles dans les magasins disponibles pour le ramassage, d’une manière hyper-personnalisé par les recommandations et la recherche. Il vend également une sélection de produits sélectionnés en fonction des préférences par e-mail du client, afin que les clients soient en contact permanent avec le marque.
PetCo fonctionne un peu différemment, donc en plus de toute l’individualisation que Big Lots utilise pour commercialiser les produits disponibles à l’achat maintenant dans le magasin local du client, Petco voulait ajouter des options uniques en bordure de trottoir. Allant au-delà du ramassage en bordure de trottoir standard, PetCo utilise Sitecore Discover pour montrer les articles de consommateur qu’ils peuvent « conserver » en bordure de rue. Le consommateur peut réserver le produit et l’inspecter en bordure de rue. Il s’agit d’une option qui encourage la confiance et la fidélité des clients, car elle en dit long sur l’engagement de PetCo à trouver exactement les bonnes options pour chaque acheteur et chaque animal de compagnie, sans aucune condition. L’ensemble de l’interaction est sécurisé par une interface de programmation d’application (API) en temps réel.
La géolocalisation était également une préoccupation pour Schwan’s, qui fournit la livraison de produits alimentaires de haute qualité. Chaque centre de livraison Schwan’s dispose d’un stock limité de produits. Souhaitant promouvoir les produits locaux en stock auprès d’acheteurs spécifiquement géolocalisés, Schwan’s a demandé à Sitecore Discover de créer une solution qui le fasse tout en garantissant que les produits pourraient être livrés dans les délais de détérioration. Sitecore Discover a été en mesure d’accomplir cela et bien plus encore.
RiteAid déploie chaque semaine des expériences BOPIS individualisées pour de nouveaux magasins. Lorsqu’un utilisateur visite le site pour la première fois, l’affichage par défaut est l’inventaire de l’entrepôt. Lorsqu’un magasin est sélectionné par géolocalisation. L’intelligence artificielle restreint les produits disponibles pour ce magasin avec deux configurations différentes : magasin uniquement ou magasin + entrepôt. Dans le premier cas, vous ne pouvez voir que les produits disponibles dans la boutique. Mais dans la deuxième option, vous pouvez également voir ce que vous pouvez recevoir par la livraison gratuite.
Les façons dont Sitecore Discover peut utiliser l’individualisation omnicanale basée sur l’intelligence artificielle pour accroître la commodité des clients sont pratiquement illimitées dans leurs permutations.
La connaissance (de votre acheteur), c’est le pouvoir
Dans le paysage hyper-connecté et hautement concurrentiel du retail d’aujourd’hui, la qualité de vos relations clients est reine. Des recherches ont montré que 87 % des consommateurs sont intéressés par une expérience personnalisé et cohérente sur tous les canaux, un avantage concurrentiel que seule intelligence artificielle peut offrir. Sitecore Discover peut aider votre entreprise à s’adapter à la nouvelle normalité de l’individualisation omnicanale. Il s’agira d’unir les données sur les intentions d’achat et les préférences de vos clients avec les données d’inventaire en temps réel dont ils ont besoin pour trouver les options de livraison et de ramassage qui leur conviennent le mieux. Votre investissement en temps et en argent dans une solution comme Sitecore Discover générera un retour sur investissement sain et élèvera votre marque à cette sphère convoitée que seules des entreprises de pointe comme Amazon peuvent occuper.