Pour mieux cerner les nouvelles habitudes des consommateurs et optimiser leur parcours client, de plus en plus d’enseignes adoptent des solutions In-Store Analytics : nous sommes entrés dans l’ère de la digitalisation des points de vente, dite aussi ère du phygital (contraction de « physique » et « digital »). Parmi les différentes méthodes existantes, la détection des smartphones figure certainement parmi les plus employées…
Comment expliquer la place du mobile dans l’In-Store Analytics ?
Si autant de magasins se tournent vers les smartphones pour analyser le parcours de leurs clients, c’est en partie parce qu’il s’agit d’une des solutions les moins coûteuses et les plus simples à mettre en place. En particulier pour les grandes surfaces : investir dans une « armada » de caméras et de capteurs 3D pour couvrir l’intégralité d’un magasin peut nécessiter un gros budget là où une seule borne Wi-Fi suffit à couvrir une large zone.
Autre point appréciable : le tracking des smartphones permet déjà à lui seul de collecter un grand nombre de données utiles. De plus, rien ne vous interdit de positionner en complément une caméra ou deux à des endroits stratégiques pour affiner les résultats obtenus… Last but not least : la plupart des consommateurs français possèdent un smartphone, ce qui rend leur exploitation d’autant plus judicieuse en Analytics.
Pour vous donner un chiffre précis, 75% de la population française âgée de 12 ans et plus serait déjà équipée d’un smartphone d’après le Baromètre du Numérique 2018 réalisé par le Crédoc.
NB : vous pouvez télécharger le rapport complet gratuitement en cliquant sur ce lien.
Mobile et In-Store Analytics : quelles sont les technologies utilisées ?
Même si la technologie GPS peut être utilisée en magasin, elle manque de précision en intérieur par rapport à d’autres technologies existantes. Si bien que la plupart des enseignes se tournent plutôt vers les dispositifs de tracking mobile suivants :
- les bornes Wi-Fi, qui, comme leur nom l’indique, envoient un signal Wi-Fi ;
- les balises Beacon ou iBeacon qui envoient quant à elles un signal Bluetooth Basse Consommation (Bluetooth Low Energy).
Cela étant dit, d’autres technologies sont également envisageables : Stimshop, notamment, propose des solutions à base d’ultrasons…
En pratique, chaque technologie a ses avantages et ses inconvénients : le Wi-Fi, par exemple, a une portée plus longue que le Bluetooth mais il nécessite une bande passante plus élevée. Sachez aussi que le Wi-Fi ou le Bluetooth doivent être activés sur les smartphones pour que le tracking fonctionne (seulement activés, les clients ne sont pas obligés de se connecter directement au réseau Wi-Fi du magasin). Sur ce point l’avantage semble aller au Wi-Fi :
» 70 % des utilisateurs mobiles ont leur Wi-Fi ouvert » d’après Denis Tanneux, co-fondateur et directeur général de Relaymark.
Source image : smart-traffik
La Smart Box® (solution Wi-Fi) de Smart Traffik.
Mais il y a encore d’autres facteurs à prendre en compte pour arrêter votre choix, comme l’usage exact que vous souhaitez faire de votre équipement, le budget dont vous disposez, la taille des appareils, la nécessité ou non de développer une application mobile etc. N’hésitez pas à comparer les solutions de plusieurs fabricants comme RetailNext, Smart Traffic, Minodes…
Source image : estimote.com
Capture d’écran montrant des balises Beacons commercialisées par Estimote.
Quels types de données pouvez-vous récolter grâce à ces solutions de tracking in-store ?
Utilisées sans application mobile, les balises et les bornes se contentent généralement de collecter et crypter les adresses MAC (Media Access Control) ou les identifiants publicitaires mobiles d’Apple (IDFA) et Google (GID). Les données récoltées vous permettent de :
- mesurer en temps réel le trafic dans votre magasin ;
- repérer facilement les pics de fréquentation ;
- déterminer le nombre de nouveaux clients et de clients fidèles ;
- connaître la durée de leur visite ;
- suivre leur parcours dans votre magasin (ex. : par quels rayons sont-ils passés ? Combien de temps sont-ils restés dans chacun d’entre eux ? ) ;
- évaluer le temps d’attente en caisse ;
- connaître le nombre de clients sortis sans rien acheter ;
- savoir combien de temps vos clients mettent en moyenne pour revenir dans votre magasin…
Entre autres choses, ces méthodes d’In-Store Analyctics vous permettent aussi de visualiser facilement les zones d’affluence sous la forme d’une heatmap (exactement le même principe que les heatmaps ou « cartes de chaleur » utilisées en webmarketing pour connaître le parcours des visiteurs sur un site internet).
Mais si vous voulez des données plus précises pour comprendre encore mieux le parcours de chaque client et lui proposer des offres parfaitement adaptées à ses habitudes de consommation (ex. : coupon de réduction sur l’un des produits qu’il achète le plus souvent), le top du top est de coupler les outils de tracking avec une application mobile. De Carrefour à Sephora, de nombreuses enseignes ont déjà choisi cette option pour optimiser leur stratégie omnicanale.
Bon à savoir : l’utilisation d’une application mobile ne se limite pas au push marketing. Selon les cas, elle peut aussi servir à orienter le client dans les bons rayons en fonction de sa liste d’achat, à lui rappeler son rendez-vous pour sa séance de maquillage etc.
Concrètement, à quoi peuvent servir exactement les données récoltées ?
De manière générale, l’In-Store Analytics vise à améliorer l’expérience client afin de fidéliser votre clientèle et de booster votre chiffre d’affaires. Il vous permet notamment d’identifier des problèmes ponctuels et de les corriger au plus vite. Le temps de passage en caisse est trop long ? Ouvrez tout de suite d’autres caisses pour éviter que les clients ne s’impatientent. Un rayon est cruellement délaissé ? Tentez une action promotionnelle pour inciter votre clientèle à s’y diriger… Mais il peut aussi révéler des problèmes plus profonds comme une baisse marquée de la fréquentation de votre magasin, même de la part de vos clients les plus fidèles. A vous alors de prendre les mesures nécessaires pour les reconquérir !
Plus largement, les datas récoltées grâce au mobile tracking peuvent vous aider à :
- mieux aménager votre magasin ;
- organiser vos événements promotionnels aux bons moments ;
- fluidifier la circulation dans votre point de vente ;
- faire du retargeting si l’un de vos clients a passé beaucoup de temps à examiner l’un de vos produits mais est ressorti sans l’acheter par exemple.
A noter : adopter une ou plusieurs solutions d’In-Store Analytics, c’est bien. Mais pour que votre équipe puisse réagir en temps réel, elle doit être formée à leur utilisation !
Quid de la protection des données personnelles ?
Si le tracking des mobiles n’est pas interdit en France, il doit en revanche respecter les recommandations de la CNIL concernant la protection des données personnelles. En sachant que même le MAC est déjà considéré comme une donnée personnelle : étant unique à chaque smartphone, il peut permettre d’identifier son propriétaire et ne doit donc jamais être collecté à son insu.
En pratique, si vous souhaitez utiliser des solutions In-Store Analytics basées sur la détection des smartphones de vos clients, vous devrez surtout :
- indiquer clairement à votre clientèle que vous utilisez des bornes Wi-Fi, Beacon ou autre dans votre magasin, en détaillant quels types de données vous récoltez, quels usages vous en faites, combien de temps vous les conserver etc. Mettre en place des panneaux d’affichage bien visibles à l’entrée de votre point de vente est de rigueur mais en complément, vous pouvez aussi informer votre clientèle sur votre site web ou encore via une campagne d’e-mailing. Profitez-en pour leur expliquer que vous faites ce choix pour améliorer et personnaliser leur expérience : si vos clients voient clairement les avantages qu’ils ont a retirer de la situation, ils collaboreront plus volontiers ;
- garantir la sécurité et l’anonymat des données de vos clients. Ce qui implique notamment l’utilisation d’un bon algorithme de cryptage dès la collecte de l’adresse MAC par exemple ;
- limiter au maximum le temps de conservation des données ;
- donner aux clients la possibilité de ne pas participer « au tracking ». Pour cela, vous pouvez leur indiquer qu’ils doivent simplement fermer le Wi-Fi ou le Bluetooth durant leur visite ou encore leur permettre d’ajouter leur adresse MAC dans une liste d’exclusion. Pour les identifiants IDFA et GID, c’est un peu plus simple : contrairement à l’adresse MAC, vos clients peuvent les réinitialiser régulièrement eux-même s’ils ne veulent pas être reconnus à chaque visite. Pensez à les en informer selon la solution In-Store Analytics que vous utilisez.
Vous voulez également proposer une application mobile ? Les consignes restent sensiblement les mêmes : vos clients devront connaître les données récoltées, leur utilisation etc. Vous pouvez indiquer tous les détails dans les CGU (Conditions Générales d’Utilisation) de votre « app » et demander à la clientèle de cocher une case du type « je reconnais avoir pris connaissance des CGU et les accepte ».
Le mobile aura-t-il encore longtemps sa place dans l’In-Store Analytics ?
Même si de nouvelles solutions In-Store Analytics voient le jour, les « détecteurs de smartphones » ont encore de beaux jours devant eux ! En revanche, plus le phénomène de phygitalisation prendra de l’ampleur, plus ils devront être combinés à d’autres outils et techniques pour proposer des expériences clients supérieures à celles des concurrents…
Les chariots connectés, notamment, ont de grande chance de se développer : le groupe Carrefour, par exemple, en teste déjà à Lille et en Roumanie depuis quelques années. Couplés à des boîtiers Beacon, ils disposent d’une tablette intégrée où l’application mobile du groupe est installée. Elle permet notamment de guider les clients dans le magasin en fonction de leur liste d’achat.
De son côté, Caddie planche sur la conception d’un caddie connecté, qui pourrait non seulement avoir un intérêt dans la récolte des données mais aussi simplifier grandement les courses pour les consommateurs en leur évitant le passage en caisse… Une affaire à suivre de près !
Outre les chariots et autres paniers connectés, l’utilisation de « mobilier connecté » (ex. : tête de gondole interactive) devrait aussi se démocratiser. L’IA pourrait également faire une belle percée dans le domaine de l’In-Store Analytics. Citons par exemple Maya, une intelligence conversationnelle conçue par Manthan (l’un des leader du retail marketing en Inde) pour recouper rapidement un très grand nombre de données et en offrir l’analyse la plus précise possible. De quoi faciliter la tâche des Data Analysts !
