Des web analytics aux store-analytics

Écrit par B. Bathelot, le 23/04/2016
La digitalisation des points de vente est un phénomène très visible pour les professionnels du marketing et même pour la clientèle. Il y a cependant une partie de ce phénomène de digitalisation qui est beaucoup moins visible, mais qui n'est pas moins spectaculaire. Il s'agit du développement des techniques de store analytics.

Ce qui se passe depuis quelques 2 / 3 ans dans le domaine, n'est pas sans me rappeler les premières années de l'analyse web quand nous allions encore chercher directement les logs au niveau des serveurs, voire, quand nous comptions les hits (seuls les dinosaures du digital comme moi comprendrons cette dernière référence ;-)).

L'analyse des flux passants et visiteurs d'un point de vente est loin d'être nouvelle, cela fait déjà de très nombreuses années que des compteurs et capteurs divers analysent les comportements des visiteurs / acheteurs au sein des grandes surfaces ou des magasins du commerce organisé. Le terme de zone chaude / froide est d'ailleurs une vieille référence aux cartes de chaleur.

En dehors de l'effet nouveauté et "buzword" naturellement recherché par les prestataires du secteur, le terme de store ou d'in-store analytics traduit cependant bien la ressemblance de plus en plus forte existant entre les techniques d'analyse d'un site web et celles pouvant être désormais utilisées en point de vente ou centre commercial. On notera d'ailleurs que certains éléments furent d'abord mesurés en point de vente avant d'être utilisés sur un site web.

Parmi les analogies justifiant l'usage du terme de store analytics, on peut citer et illustrer, entre autres :

Les interfaces et tableaux de bord
Les données de trafic et de comportements en point de vente sont désormais accessibles essentiellement en mode Saas comme les outils de web analytics. Les vues et tableaux de bord peuvent être personnalisés en fonction de chaque utilisateur. Un chef de rayon ou de département en GMS peut accéder aux zones de l'hyper le concernant ou un franchisé avoir des rapports définis et conçus par la tête de réseau.

Les données de trafic
Comme pour un site web, les flux de visiteurs sont analysés et permettent d'établir des parcours de visites et parfois d'identifier des difficultés ergonomiques pénalisant la conversion. Dans une certaine mesure et avec une certaine marge d'erreur, il est possible d'identifier des comportements de fidélisation (déjà en partie identifiables par le paiement).

Les ratios et données de conversion
Les données et ratios de conversion sont bien sur utilisés depuis un certain temps au niveau du point de vente. Les technologies de store-analytics les rendent cependant beaucoup plus accessibles et dynamiques. Par ailleurs, on commence à pouvoir appliquer au point de vente, l'entonnoir de conversion (funnel) si cher au e-commerçants.

Un exemple d'entonnoir point de vente (source walkbase) :



 

Les facteurs d'influence
Les solutions de store-analytics doivent ou devraient pouvoir permettre de mesurer différentes influences sur le parcours d'achat au sein du point de vente. Comme il est possible de voir sur un site e-commerce si la consultation d'une vidéo ou d'un zoom produit impacte l'achat, une solution de store-analytics doit permettre de voir si une interaction vendeur ou une prise en main du produit impacte la conversion.

Une illustration commerciale des apports de l'in-store analytics :


Il ne s'agit ici que de quelques analogies, d'autres devraient voir le jour et accentuer encore cette ressemblance avec les web analytics. Il existe d'ailleurs certainement certaines pratiques ou expérimentations dont je n'ai pas connaissance. Faisons donc un peu de prospective.

L'A/B testing
Les tests sont déjà légions en point de vente. Les données de store-analytics peuvent simplifier des usages et permettre d'en développer de nouveaux. Couplés avec des éléments digitalisables (PLV, publicité point de vente, stop rayon, etc.), les données de comportement point de vente devrait permettre des actions d'A/B testing proches de celles utilisées en e-commerce avec des résultats quasiment utilisables en temps réel.

La liaison avec les données de sortie de caisse
Certains l'ont peut être oublié ou ne l'ont pas su, mais les premières années de la web analyse ne permettaient pas de récupérer les données e-commerce. Ici aussi, l'analogie est forte. On peut parier que les solutions d'in-store analytics travaillent sur une liaison en temps réel avec les données de sortie de caisse.

L'attribution
Comme pour le site web, l'attribution (en dehors de celle déjà mesurée en caisse ou plus tard par les coupons) devrait devenir un nouveau champ de l'in-store analytics. On pense ici à l'usage de différentes technologies basées sur l'identification / géolocalisation des smartphones ou à la liaison possible entre vagues média (radio, TV) et données de trafic comme cela se fait en e-commerce avec le TV tracking.

Après le web analyste, le store analyste ?
Je me souviens avoir évoqué à la fin des années 1990 dans une plaquette pour un mastère spécialisé les futurs nouveaux métiers liés au netmarketing (sic). Va-t-on voir apparaître le "store analyste" spécialiste du dispositif de tracking en point de vente et de l'analyse des données liées ?
Bien qu'apparemment rare, le terme existe, mais il a actuellement une signification qui semble financière.

Rendez-vous dans quelques années, pour relire cet article et valider ou infirmer les prédictions !

Bertrand Bathelot