Étude de cas

Voici comment notre rapidité de mise en marché a permis à un détaillant d’appareils électroniques national de mieux concurrencer Amazon.

L’historique de la marque

Notre client est un détaillant d’appareils électroniques établi au Canada qui compte plus de quatre millions d’abonnés à sa circulaire en ligne hebdomadaire.

Le défi

Même si la chaîne de détaillants – qui a à son actif près de 200 magasins physiques –, connaissait déjà un franc succès, la forte concurrence exercée par Amazon était néanmoins préoccupante. L’expérience de magasinage personnalisée proposée par cette dernière, qui n’était au départ qu’une simple technologie de rupture, était devenue la norme sur le marché. La peur de rater des occasions de vente constituait une véritable source de stress pour notre client.

La solution

La personnalisation représentait la solution par excellence.

Afin d’aider notre client à atteindre ses objectifs, nous avons établi une orientation stratégique axée sur un plan précis de marketing personnalisé s’étalant sur deux ans, celui-ci comportant un programme de profilage dynamique des consommateurs et une feuille de route détaillée.

Il s’agissait d’une solution complète composée d’un ensemble intégré d’offres personnalisées, automatisées ou basées sur des déclencheurs, envoyées aux abonnés.

Elle incluait notamment un suivi omnicanal du comportement en temps réel ainsi qu’un moteur de recommandations.

La démarche

En favorisant un meilleur engagement de la part des consommateurs, les occasions de vente se voyaient augmenter. Également, les renseignements tirés des données recueillies permettaient d’offrir un contenu plus pertinent.

L’une des indications s’appuyait sur la fréquence des visites des consommateurs. À titre d’exemple, contrairement aux produits d’épicerie, ceux-ci n’achètent généralement pas une télévision chaque semaine. Ainsi, l’utilisation de données transactionnelles a été des plus profitable. Nous avons élaboré un algorythme permettant de suivre les produits sur lesquels les clients cliquaient en temps réel. Nous pouvions alors utiliser cette information la semaine suivante pour les cibler de nouveau à l’aide de contenu personnalisé dans une section de l’infolettre électronique.

Cela reposait sur la simple idée que les habitudes de navigation d’un consommateur sont des indicateurs de ses goûts et de ses préférences. Ainsi, tout contenu lui étant présenté devrait y être adapté. Nous avons donc proposé les cinq produits les plus pertinents en fonction des historiques d’achats du consommateur.

L’information était recueillie en temps réel et la précision était telle que si un consommateur cliquait sur un ordinateur portable le lundi et qu’il finissait par l’acheter le jeudi, l’infolettre électronique du vendredi ne lui présentait pas ce produit. De cette manière, nous avons pu empêcher que certains acheteurs regrettent leur choix.

Le bilan

En somme, cette grande victoire repose sur la vitesse à laquelle nous avons livré et mis ce projet sur le marché, c’est-à-dire en moins de trois mois.

Également, notre expertise en science des données a été déterminante pour définir la segmentation des clients. Les résultats ont été considérables : les clients ayant reçu des recommandations de produits personnalisées ont acheté plus rapidement que les groupes ayant été soumis à des offres de produits régulières.

En plus de l’augmentation de l’engagement et des ventes, nous avons également profité d’une meilleure compréhension des intérêts des consommateurs. Cela a jeté les bases d’une relation solide et durable.

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