Structurer ses données pour générer du trafic en magasin

Dans un projet de digitalisation du plan d’animation commerciale, la structuration des données s’impose comme une étape déterminante, et peut bien souvent conditionner la réussite de vos futures campagnes Drive-to-Store.

Rappelons peut-être, pour garder l’objectif en tête, la forme générale du résultat final souhaité : on veut obtenir une liste de produits, valables à un certain prix (éventuellement remisé), sur un sous-ensemble de points de vente participants à l’opération. En soi, cet objectif semble plutôt simple dans son expression, mais en pratique, l’absence de données de base fiables peut sérieusement compliquer les choses… surtout lorsque les politiques de prix varient d’un groupe de magasin à un autre, que même le parc de magasin varie au gré des ouvertures et des fermetures, et que les produits changent d’une semaine sur l’autre.

Dès lors, il sera indispensable de veiller à ce que l’on dispose, à tout moment, d'une donnée suffisamment « propre » pour être exploitable dans le cadre de campagnes régulières de marketing digital. Dans le cas de la digitalisation du Plan d’Action Commerciale (PAC), deux données seront d’une importance particulière :

• Les données relatives aux points de vente
• Les données relatives aux produits.

En sortie de tuyau, c’est bien l’association de la 1ère à la 2nde qui servira de socle de base à toute opération marketing. La donnée utilisateur (ou shopper) sera bien sûr utile, mais viendra s’ajouter à ces 2 premières couches pour parfaire l’expérience et la personnalisation des messages. On peut donc bien parler de « pré-requis indispensable » quant à la mise au propre de ces deux types de données.

Les données points de vente

Les données relatives au point de vente ne constituent pas, en général, un obstacle majeur. Les distributeurs sont habitués à gérer des listes de points de vente, souvent codés et classifiés selon différentes manières. Parmi toutes les informations disponibles pour un point de vente, certaines seront absolument indispensables :

• Son adresse postale ;
• Sa localisation GPS précise (latitude, longitude)
• Ses horaires d’ouverture (et idéalement les horaires spéciaux lors de jours fériés ou de week-ends);
• Son code ou n° interne ;

On peut également inclure les informations suivantes, non indispensables pour l’exécution de campagnes mais souvent utiles pour les analyses qui suivront probablement dans la suite du projet :

• Le numéro de téléphone
• Sa zone/région de rattachement (cette donnée sera utilise pour l’analyse)
• Ses éventuelles classifications (urbaine / rurale, plaine / montagne, proxi / super / hyper, etc.)
• Sa zone de chalandise habituelle (idéalement sous forme de codes postaux, et non de codes IRIS qui sont rarement exploitables en marketing digital)

Notons enfin qu’il est possible, voire recommandé, de faire appel à un prestataire spécialisé pour maintenir parfaitement ces données à jour sur les différentes plateformes. Ces sociétés, qui opèrent sur le marché parfois surnommé presence management, permettent d’assurer une diffusion en quasi-temps réel de la donnée magasin avec les plus grandes plateformes qui exploitent cette information.

Les données produits

Les données produits peuvent, en revanche, constituer une réelle difficulté, tant du point de vue de l’accès que de la fiabilité et de la classification. Chez la plupart des grands distributeurs, les données Produits sont généralement éclatées entre plusieurs bases de données ou systèmes d’information. Une partie peut être stockée dans un PIM (Product Information Management) ; hélas ces bases ne contiennent en général pas d’informations relatives aux prix, et encore moins aux promotions.

Ces dernières peuvent figurer dans d’autres bases de données — c’est le meilleur des cas — mais bien souvent, elles ne se retrouvent disponibles que dans… les fichiers graphiques destinés à l’impression ! Les professionnels du Retail savent pourquoi : les offres et promos locales font l’objet de nombreuses négociations successives, sur des milliers de produits, et circulent au sein de l’entreprise par 1001 chemins parallèles à la base de donnée dans laquelle ils devraient être rangés !

Ainsi, pour obtenir une donnée fiable relative aux produits promotionnés, il sera bien souvent nécessaire de repartir de la donnée la plus fiable connue à ce jour, qui se trouve régulièrement être le prospectus au format PDF.  Bonial traite ainsi, de manière semi-automatisée (traitement humain + computer-vision + machine-learning), plusieurs milliers de catalogues et prospectus par an afin d’extraire les données Produits qui s’y trouvent. Au final, notre base de donnée contient avec exactitude, pour chaque produit et chaque offre promotionnelle, la liste des points de vente sur lesquels l’offre est valable.

Parmi les données que nous utilisons pour nos algorithmes, et que nous vous recommandons également pour vos usages propres :

• Nom du Produit
• EAN (si disponible — ce n’est hélas pas le cas général)
• Images du produit
• Description de l’offre
• Marque
• Prix standard
• Prix remisé
• Mécanique de l’offre
• Prix unitaire

Muni de ces données Produits et Points de Vente en bon ordre, vous pourrez alors les combiner afin de mettre en oeuvre des campagnes de marketing digital aux thématiques variées, avec une échelle et une régularité satisfaisantes.