3 façons de transformer les données d’achat en fidélisation de la clientèle

Quelle est l’importance de la fidélité des clients pour une marque ou un détaillant ?

Considérez la règle des 80/20, qui stipule que 80 % des recettes d’une entreprise proviennent des 20 % de clients les plus importants (c’est-à-dire la base fidèle). En effet, les clients fidèles dépensent en moyenne 67 % de plus que les autres acheteurs.

Il existe une multitude de statistiques qui plaident en faveur de l’élaboration et du développement de programmes de fidélisation. C’est simple, c’est une évidence. Ce qui est plus pertinent pour les entreprises, c’est de savoir comment mettre en œuvre des stratégies de fidélisation par le biais d’une approche multidimensionnelle de l’engagement des clients.

Qu’il s’agisse de promotions, de remises, de recommandations ou d’autres méthodes, l’engagement est optimal lorsque la personnalisation est au cœur de l’expérience client. Et s’il est vrai qu’il ne peut y avoir d’engagement fort sans personnalisation, il ne peut y avoir de personnalisation sans données solides.

Cependant, pour 67 % des détaillants, le plus grand défi de la personnalisation est la collecte, l’intégration et la synthèse des données des clients. Les données les plus importantes sont sans doute celles qui sont transmises aux consommateurs après l’achat, sous la forme de tickets de caisse.

Voici donc trois façons de transformer les données d’achat des reçus physiques et numériques en stratégies de fidélisation de la clientèle.

Recommandations personnalisées

Connaître son client, même lorsqu’on dirige une petite ou moyenne entreprise et qu’on vend un produit de niche, est un défi. Le faire avec une base de clientèle importante et une large gamme de produits peut sembler presque impossible.

Par ailleurs, toutes les offres ciblées ne se valent pas. Une société émettrice de cartes de crédit peut recommander des programmes de récompenses (par exemple des offres de voyage, de restauration, d’essence ou de streaming) en fonction des données démographiques de l’utilisateur, mais c’est généralement tout ce qu’elle fait – cibler un large groupe démographique.

Pour que la personnalisation se démarque vraiment, elle doit exister dans une relation directe entre l’entreprise et le client, à grande échelle. C’est là que les données d’achat entrent en jeu. En automatisant la collecte des données d’achat pour tous les types de reçus et jusqu’au niveau granulaire des produits, les marques et les détaillants peuvent comprendre leurs clients comme jamais auparavant et leur fournir des recommandations de produits et des offres hyper-spécifiques basées sur leurs achats passés – ou même sur ce qu’ils sont en train de parcourir.

Promotions ciblées

Bien entendu, toutes les stratégies de fidélisation n’ont pas besoin d’être spécifiques à un client pour réussir. Les promotions marketing qui ciblent une large base de clients (c’est-à-dire la base fidèle) nécessitent du temps et de l’argent, ainsi que des données d’achat solides.

Les promotions qui ciblent les clients fidèles ont un retour sur investissement trois fois supérieur à celui des promotions de masse. Grâce à un logiciel permettant d’extraire les données d’achat de ses clients les plus fidèles, quel que soit le lieu ou le mode d’achat, une entreprise peut repérer les tendances d’achat et s’en inspirer pour lancer une campagne de promotion très efficace.

Face aux nombreux défis du commerce de détail moderne, de la pression sur les prix aux bouleversements du marché (par exemple, le commerce électronique), les entreprises qui proposent des promotions ciblées à leurs clients les plus fidèles obtiendront non seulement un retour sur investissement immédiat, mais approfondiront également ces relations en vue d’une plus grande valeur à vie. Prenez l’exemple de Starbucks, qui a adopté très tôt les programmes de fidélisation et qui a su tirer parti de ses récompenses pour atteindre 25 millions de membres, ce qui représente 50 % des transactions aux États-Unis.

Opportunités transcanal

Pour établir et maintenir la fidélité des clients, il est important de savoir comment et où les acheteurs font acte d’allégeance. Certains préfèrent l’expérience en magasin, tandis que d’autres n’ont effectué que des achats numériques tout au long de leur parcours.

Idéalement, une marque ou un détaillant souhaite obtenir la fidélité omnicanale d’un client. Bien que de nombreuses personnes utilisent ce terme à tort et à travers, il existe une distinction importante entre le multicanal, qui permet à un client d’acheter auprès d’une entreprise par l’intermédiaire d’un magasin physique, d’un site web ou d’une application, et l’omnicanal, où tous ces canaux d’achat sont reliés par des données afin de créer une expérience transparente d’un point de contact à l’autre.

En ayant accès aux données des tickets de caisse, les entreprises peuvent savoir quand et où les consommateurs effectuent leurs achats afin de leur proposer des récompenses plus pertinentes. Par exemple, si un consommateur achète du jus d’orange dans un magasin, mais que le même article est en promotion sur le site web de l’entreprise, proposer une offre cross-canal peut se traduire par un panier plus important, des clients plus satisfaits et une plus grande fidélité à long terme, tout en ouvrant un nouveau canal d’achat qui aurait pu être négligé autrement.

Résultat final

Les données d’achat sont la base de la connaissance de vos clients et ouvrent la porte à une infinité de méthodes personnalisées d’engagement des consommateurs, créant et renforçant ainsi leur fidélité. Il existe cependant des facteurs importants à prendre en compte lors de la collecte des données, en particulier lorsqu’il s’agit du grand débat entre la qualité et la quantité.

Pour les marques et les détaillants, il est important de collecter autant de points de données que possible. Ce faisant, une entreprise peut éliminer les achats aberrants, tout en découvrant des occasions manquées de promouvoir des articles nouveaux ou différents en fonction des habitudes de consommation.

• Données sur les consommateurs tirées de cette enquête