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Optimisation omnicanale dans le secteur de la vente au détail

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Dans le secteur de la vente au détail, le terme omnicanal fait référence à des canaux intégrés qui vendent des biens et des services. Un omnicanal offre une expérience d’achat cohérente et captivante pour les clients, quelle que soit la plateforme ou l’appareil qu’ils utilisent. Les données sont essentielles à la capacité de votre entreprise à mener à bien une telle optimisation entre les canaux.

Les entreprises de vente au détail collectent différents types de données client, notamment des modèles de navigation web, des comportements d’achat, des données démographiques et d’autres informations web basées sur la session. Certaines données proviennent d’opérations d’entreprise internes. D’autres doivent être extraites de sources externes, telles que des partenaires, des fabricants ou des domaines publics.

Résultats commerciaux de l’optimisation omnicanale

  • Les détaillants qui peuvent collecter, préparer, extraire des insights et agir sur les données de toutes les sources disponibles pour optimiser l’expérience du client sur tous les canaux sont sur la voie du succès en ce qui concerne les aspects suivants :
  • Fidélisation accrue des clients : l’obtention d’insights sur le comportement des clients en vue de leur fournir des offres pertinentes au bon moment permet de favoriser leur fidélisation envers votre marque.
  • Augmentation du chiffre d’affaires : le fait de fournir des expériences d’achat fluides et des chemins d’achat en magasins traditionnels et par les canaux numériques est le principal atout concurrentiel de la croissance.
  • Amélioration de la satisfaction des clients : la visibilité parmi les canaux est synonyme d’expérience plus personnalisée. Les détaillants capables de comprendre les préférences sont plus à même de mieux servir les clients et d’obtenir des insights afin de personnaliser les offres en fonction des besoins.
  • Amélioration de l’efficacité du marketing : les commerciaux qui utilisent la puissance analytique de l’IA génèrent des publicités et des campagnes plus intelligentes et plus efficaces qui parlent davantage aux clients et optimisent le ROI du marketing.

Défis de l’optimisation omnicanale

De nombreux détaillants ne sont en mesure d’appliquer qu’une fraction des données auxquelles ils ont accès. Ce fait limite votre capacité à optimiser sur plusieurs canaux. La configuration de l’intégration de sources de données externes et hétérogènes dans un moteur de traitement de données partagé nécessite un effort et des ressources considérables.

Ce défi lié à l’intégration pose des problèmes parmi les canaux de vente au détail :

  • Il rend impossible la création des expériences captivantes et cohérentes attendues par les clients
  • Les tarifs, les promotions, la disponibilité des produits et les stratégies de traitement des commandes demeurent incohérentes
  • Les clients ont des expériences d’achat fragmentées, non pertinentes et incohérentes

Pour surmonter ces défis, les détaillants ont besoin d’une approche simple et scalable pour intégrer les fonctionnalités d’analytique et de Machine Learning.

Comment Microsoft favorise-t-il l’optimisation omnicanale pour les détaillants ?

Microsoft permet aux détaillants de comprendre les préférences, de mieux servir les clients et d’obtenir des insights afin de créer des offres basées sur les besoins, avec des outils qui offrent une visibilité et une expérience cohérente parmi les canaux. Azure est une plateforme cloud complète qui offre la possibilité d’analyser d’énormes volumes de données client à l’aide de l’analytique, afin d’offrir aux clients de meilleures expériences en ligne et en magasin.

Fonctionnement

  • Identifier les entrées de données : la première étape consiste à déterminer les entrées de données. Azure peut appliquer des données provenant de canaux de vente au détail physiques et virtuels en tant qu’entrée pour l’analytique. Ces sources incluent les données client, produit ou transactionnelles locales, ainsi que les données de vente et de point de vente, les données de rentabilité et les données d’optimisation du personnel.

  • Activer une analyse actionnable et en temps réel : Azure Data Factory ingère des données à partir de flux d’entrée. Azure Databricks peut traiter ces données pour une analyse en temps réel et actionnable. Azure Data Lake Storage stocke les données ingérées.

  • Accélérer les insights : une fois les données ingérées et préparées, le moteur Azure Synapse Analytics agit comme un entrepôt de données. Les données sont modélisées et fournies sous forme d’informations actionnables, sur lesquelles reposent les résultats de l’entreprise. Azure Synapse Analytics est jusqu’à 14 fois plus rapide et coûte 94 % moins cher que les autres fournisseurs de cloud. Vous pouvez accélérer les insights nécessaires pour prendre en charge des offres et des expériences personnalisées lors de la gestion des coûts.

  • Autonomiser l’ensemble de l’entreprise : Power BI vous permet de visualiser les données d’une manière qui démocratise les insights. La visualisation des données permet à l’ensemble de l’entreprise d’améliorer la satisfaction des clients, d’accroître les revenus et d’augmenter la fidélisation des clients.

  • Développer des publicités plus intelligentes et efficaces : grâce aux fonctionnalités d’IA, Azure aide les détaillants à créer des publicités plus intelligentes et plus efficaces qui parlent davantage aux audiences sur l’ensemble des canaux.

Témoignages de clients concernant l’omnicanal

  • Découvrez comment l’entreprise Dick’s Sporting Goods est restée à la pointe du secteur pendant les confinements liés à la COVID-19.

Étapes suivantes

Découvrez un autre pilote stratégique pour les clients de vente au détail : l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement.

Ces ressources offrent des conseils tout au long du scénario d’adoption du cloud.