Les stratégies data des startups innovantes : bouleversement du monde du retail

Depuis plus de 10 ans, le chiffre d’affaires du e-commerce en France a presque doublé, dépassant aujourd’hui les 65 milliards d’euros*. Alors qu’en 2010 l’achat en ligne via mobile ne représentait rien, il dépasse maintenant les 10%*. Les avancées technologiques ont ainsi transformé le commerce et engendrent toujours plus d’attentes du côté des consommateurs.

stratégies data : Les transformations du commerce

Aujourd’hui, le parcours client marie à la fois le monde physique avec le monde numérique. Tous les acteurs de ce nouvel écosystème ont dû repenser leur propre modèle économique pour aller chercher la croissance et l’innovation en s’alliant notamment (ou pas) au monde des startups, qui a su trouver sa place avec l’ambition de « disrupter » le secteur du retail et d’inventer les usages de demain. D’après le Financial Time et son classement FT 1000 (Europe’s Fastest Growing Companies), la France est, en la matière, la première en Europe à héberger autant d’entreprises à forte croissance dans le secteur des technologies. Elle a aussi, selon une étude d’EY (Ernst & Young), permis de lever plus de 2 milliards d’euros de fonds en capital-risque pour les startups françaises en 2016.

Magasin virtuel de Tesco dans le métro sud-coréen

En effet, les startups françaises ont su développer des solutions pour optimiser l’expérience client et s’étendent à l’international. On les retrouve dans toutes ses composantes, comme les systèmes de paiement simplifiés (comme avec les QR codes, NFC, réseaux sociaux, wallet), la livraison (click and collect) et la gestion des stocks (robotique, drones), le point de vente ou l’achat connecté intelligent (robotique encore, bluetooth, wi-fi, li-fi, reconnaissance faciale, reconnaissance vocale), l’automatisation de la relation client (avec les Chatbot),… Celles-ci ont toutes un point commun : la data. Sans cette dernière, l’optimisation et le développement de leur chiffre d’affaires n’est pas au rendez-vous. C’est pour cela qu’elle occupe une place centrale dans la stratégie des acteurs de la retail tech mais même plus largement des acteurs du retail.

Dans cette révolution numérique, la France a compris l’enjeu en terme de data et se tient au 10^ème rang mondiale en terme d’ouverture des données publiques*. Au-delà du parcours client, la science de la data (ou la donnée) révolutionne les modèles économiques, transforme l’organisation et la culture en entreprise mais aussi et surtout, aide profondément les acteurs économiques à mieux établir leurs prix, le positionnement de leurs marques, à aider leurs équipes commerciales à vendre plus durablement, à améliorer le cadre de travail en entreprise, à répondre aux attentes d’éco-responsabilité, à améliorer leurs marges et ainsi doper leur chiffre d’affaires.

L’analyse de la data constitue un outil incontournable.

Au-delà de son potentiel exponentiel devant la transformation digitale, modifiant durablement l’expérience d’achat des clients et reposant sur les principes du partage et de la transparence. En découvrant les préférences de leurs clients, le monde du retail a un bel avenir et les startups l’ont bien compris.

Quand on parle de stratégie data, les acteurs du retail, comme les startups de la retail tech, doivent respecter scrupuleusement des étapes indispensables pour s’assurer du succès économique et pour améliorer l’expérience client. Il n’y a pas de solution miracle ou clés en main, la stratégie est propre à chaque entreprise puisque chacune a ses spécificités et son environnement.

Le plus important pour chacun des acteurs est d’inscrire la data comme un axe prioritaire de développement pour l’avenir afin d’y consacrer le temps et les ressources nécessaires à la simplification ainsi qu’à la compréhension de leurs données dans le but d’accroître fortement et durablement leur performance. Une infrastructure technologique appropriée et son écosystème en découleront pour permettre à des « data scientists » d’exploiter les données (collectées, stockées et sécurisées) grâce à des algorithmes, de l’intelligence artificielle et du machine learning.

Il est fini le temps où l’on fixait des prix grâce à des hypothèses de marché.

La rentabilité est mise à mal par manque de flexibilité, d’objectivité et de réactivité face à un marché mouvant et changeant. La place est maintenant à l’exploitation de données internes et externes en temps réel pour prendre les bonnes décisions, anticiper, suivre l’évolution des comportements d’achat en fonction des facteurs extérieurs et maîtriser ainsi ses prix, ses marges, sa gestion de la chaîne logistique, ses coûts et sa rentabilité. Face à un consommateur habitué à une réactivité maximale et à une expérience d’achat fluide, toutes les nouvelles technologies, aussi innovantes soient-elles, ne résisteront jamais sans, au préalable, une stratégie claire de la data portée par la plus haute chaîne décisionnaire de l’entreprise (que ce soit une startup ou un acteur traditionnel).

* Source: les chiffres clés du numérique, 2016