4 types de données sur les consommateurs que les entreprises de vente au détail devraient privilégier

Nous savons tous à quel point les données sont importantes pour aider à prendre des décisions commerciales intelligentes et à améliorer le service client et le marketing. 

En général, il existe quatre types de données client à collecter, chacune jouant un rôle unique pour mieux comprendre vos publics . Ces types de données vous aident à personnaliser les expériences client et à vous démarquer de la concurrence.

Cet article explorera les quatre types de données client que votre entreprise de vente au détail doit prioriser et comment les exploiter pour favoriser la réussite commerciale.

Qu'est-ce que les données consommateurs dans le commerce de détail ? 

Les données sur les consommateurs dans le commerce de détail sont des informations collectées et analysées sur des clients individuels ou des groupes de clients qui interagissent avec une entreprise de vente au détail.

Explorons plus en détail les différents types de données. . .

4 types de données consommateurs pour les entreprises de vente au détail

Les quatre types de données client que nous allons examiner sont : les données d'identité, les données transactionnelles, les données comportementales et les données sociales. Ces types de données sont les plus pertinents et sur lesquels vous devez vous concentrer pour améliorer vos campagnes marketing et comprendre votre clientèle. 

1. Données d'identité

Il s'agit d'informations personnelles sur les clients, telles que les noms, les adresses, les coordonnées et les caractéristiques démographiques. Utilisez ces données pour personnaliser les messages marketing et les promotions, et pour améliorer la segmentation et le ciblage des clients.

2. Données transactionnelles

Les données transactionnelles font référence aux informations relatives aux achats et aux interactions des clients, notamment les achats précédents, l'historique des commandes, la valeur moyenne des transactions et la fréquence des transactions.

Les données transactionnelles vous aident à répondre à des questions clés sur votre entreprise et vos clients, à comprendre le comportement et l'historique d'achat des clients et à identifier les produits ou services populaires pour éclairer la gestion des stocks. 

3. Données comportementales

Les données comportementales permettent de suivre les actions et les interactions des clients avec les marques de vente au détail sur différents points de contact . Elles incluent des données sur le comportement de navigation sur le site Web, les vues de produits, les taux d'abandon de panier, les taux de clics et les réponses aux campagnes marketing.

Lors de l’analyse des données comportementales, vous devez poser les questions suivantes pour en extraire le plus de valeur :

• Quand un client spécifique a-t-il récemment effectué un achat ? 
• À quelle fréquence ce client achète-t-il par rapport aux autres clients ? 
• Existe-t-il des modèles cohérents dans les interactions avec les clients avant qu’ils effectuent un achat ?

4. Données sociales

Les données sociales sont des informations obtenues à partir d'une plateforme de médias sociaux, notamment les avis des clients, les commentaires, les mentions « J'aime », les partages et les interactions sur les médias sociaux. Ces données aident à la segmentation de l'audience des médias sociaux , vous permettant d'identifier et de classer les audiences en fonction des comportements, des intérêts et des données démographiques sur les médias sociaux. 

En ce qui concerne les données sociales, commencez par considérer : 

• Sujets et conversations tendance : recherchez des tendances dans les hashtags, les mentions ou les mots-clés liés à votre secteur ou à votre marque. En comprenant quels sujets sont actuellement populaires ou génèrent un engagement important, vous pouvez adapter votre contenu, participer à des conversations pertinentes et exploiter ces tendances pour accroître la visibilité et l'engagement de votre marque.
• Analyse concurrentielle : l'analyse des données sociales peut vous fournir des informations sur les activités de vos concurrents et les tendances du secteur. Surveillez la présence de vos concurrents sur les réseaux sociaux, les indicateurs d'engagement et les stratégies de contenu pour identifier les modèles et les tendances susceptibles d'avoir un impact sur votre propre entreprise.

Applications des données consommateurs dans le commerce de détail

1. Ciblage d'audience

Le ciblage d’audience est une application clé des données sur les consommateurs dans le secteur de la vente au détail. 

En examinant de près les différents types de données sur les consommateurs, telles que les informations démographiques, le comportement d’achat et les habitudes de navigation, vous pouvez segmenter votre audience et cibler des segments de clientèle spécifiques avec des campagnes marketing personnalisées. 

Vous pouvez utiliser des outils comme Audiense pour découvrir des informations précieuses sur votre public, qu'il s'agisse de ses habitudes numériques ou de ses goûts et dégoûts. Cette approche garantit que vos efforts marketing sont dirigés vers le bon public, augmentant ainsi la probabilité d'engagement et de conversion des clients.

Par exemple, Starbucks collecte des données via son programme de récompenses numériques et son application mobile, ce qui lui permet de commercialiser des produits et des fonctionnalités spécifiques de manière individuelle. Les clients ont ainsi le sentiment d'avoir une relation plus directe avec la marque et Starbucks peut prendre de meilleures décisions en matière d'emplacement de nouveaux magasins ou de nouveaux produits.  

2. Optimisation des prix

L'optimisation des prix est une autre application cruciale des données consommateurs dans le commerce de détail. Les données transactionnelles, notamment les tendances du marché et les informations sur les prix concurrentiels, permettent d'élaborer des stratégies de tarification optimales pour vos produits. 

Les systèmes de paiement intégrés jouent un rôle essentiel dans ce processus. En fournissant aux détaillants un accès en temps réel aux données transactionnelles, ils favorisent une meilleure compréhension du comportement d'achat et des préférences des clients. Utilisez ces données client pour ajuster les prix afin de maximiser la rentabilité et la compétitivité tout en répondant aux attentes des clients.

À titre d’exemple, Walmart utilise une stratégie de cartographie des prix pour analyser ses prix par rapport à ceux de ses concurrents et les ajuster si nécessaire. Ces données indiquent le prix que la plupart des clients sont prêts à payer. Parallèlement, les données transactionnelles montrent quels produits ne se vendent pas, ce qui permet à Walmart d’offrir des remises sur ces produits.

3. Améliorer la satisfaction client

Des recommandations personnalisées, des promotions personnalisées et un support client amélioré basé sur des informations sur les données des consommateurs contribuent à des niveaux de satisfaction client plus élevés et favorisent la fidélité client à long terme.

Amazon réussit très bien à connaître les préférences de ses clients et à leur faire des recommandations personnalisées. L'entreprise utilise des données comportementales basées sur les achats et les activités de navigation antérieurs et recommande des produits susceptibles d'intéresser le client, augmentant ainsi sa satisfaction et facilitant la recherche de son prochain achat.

4. Rationalisation des opérations

L'analyse des données opérationnelles permet d'identifier les goulots d'étranglement, les inefficacités et les domaines à améliorer dans la chaîne d'approvisionnement, la gestion des stocks et les processus d'exécution. Le suivi rigoureux des données des consommateurs, comme les habitudes d'achat et les prévisions de la demande, permet d'optimiser les niveaux de stock et de réduire le risque de rupture de stock. 

Le La chaîne de supermarchés Wegmans a compris que la meilleure façon de rationaliser ses opérations était de contrôler elle-même l'ensemble du processus de distribution. En plus de collecter les données des consommateurs, elle les synchronise avec celles des fournisseurs locaux et nationaux pour s'assurer que ses magasins ne manquent jamais d'articles essentiels.

Une logique similaire peut également être appliquée à d'autres éléments de votre entreprise. Qu'il s'agisse de combiner vos données financières avec vos données marketing pour mieux déterminer votre budget ou d'utiliser un logiciel de fiches de paie en ligne qui alimente votre logiciel de comptabilité en données pour améliorer votre processus de paie. 

En fin de compte, en réfléchissant à la manière dont vous pouvez exploiter les données à votre disposition, vous serez en mesure de rationaliser les processus et de rendre l’ensemble de vos opérations plus efficace.

Optimiser différents types de données clients pour votre entreprise 

Ce n’est un secret pour personne que les données des consommateurs jouent un rôle essentiel dans le succès de votre entreprise de vente au détail.

En exploitant la puissance des données d'identité, transactionnelles, comportementales et sociales, votre organisation peut obtenir des informations précieuses sur les préférences, les comportements et les interactions de vos clients. 

Ces données, à leur tour, facilitent la personnalisation des messages marketing, améliorent la segmentation des clients, optimisent les stratégies de tarification et améliorent la satisfaction globale des clients.

En fin de compte, vous aider à prendre de meilleures décisions rendra votre entreprise plus efficace et améliorera l'expérience de vos clients !