On peut disposer de beaucoup de données sur ses clientes et pour autant peiner à les utiliser correctement afin de mieux vendre, car l’informatique introduit des délais d’accès à l’information. C’est tout le défi de l’enseigne de cosmétiques Yves Rocher.
Une transformation numérique toujours en cours
La transformation numérique du groupe est toujours en cours. Son système d’information complexe est le reflet des ajouts successifs de canaux de distribution depuis la vente à distance en 1959, puis l’ouverture de magasins en 1969 et désormais le digital.
« Nous ne partons pas d’une page blanche, nous avons tout un système à faire vivre. Il est au cœur du business, donc on ne peut pas le débrancher du jour au lendemain sans précautions. Donc nous avons cette inertie » reconnaît-on chez Yves Rocher. « Et nous avons aussi un système d’information assez complexe qui est finalement l’héritage de la complexité de l’entreprise puisque les réseaux de distribution sont apparus les uns après les autres, et ont coexisté » ajoute-t-on chez l’enseigne.
Des premiers résultats de la mise en place de la Data Science sont toutefois déjà mis en avant. Ce nouveau type d’usage des données fait évoluer en particulier les méthodes de « scoring ». « Le scoring permet de probabiliser un événement. Chez Yves Rocher, cela va être la probabilité qu’une cliente va acheter. A partir de l’information passée, il s’agit de deviner si une cliente va avoir de l’appétence à venir chez nous, dans un avenir proche » rappelle-t-on chez Yves Rocher.
Mal cibler les clientes est coûteux
Se tromper dans cette probabilité et l’enseigne risque d’envoyer des offres à des personnes qui n’ont absolument aucune chance de venir en boutique. « On va gaspiller des contacts et c’est très coûteux quand ces contacts sont chers, par exemple via du mailing papier, du téléphone et même le SMS. Inversement, si on se trompe en n’envoyant pas des offres à des personnes qui sont très appétentes, on risque de perdre du chiffre d’affaires » résume-t-on chez Yves Rocher.
L’usage de la Data Science, basée sur des données très variées et plus volumineuses ont permis des avancées. « Dans les techniques usuelles, un scoring est linéaire, c’est-à-dire qu’une caractéristique d’un individu joue tout le temps dans le même sens. Plus une cliente est ancienne chez nous, plus elle a de probabilités d’acheter, de rester fidèle. Et cela ne peut jouer que dans un seul sens dans les techniques classiques » décrit-on chez Yves Rocher.
Avec la Data Science, qui s’est développée ces dernières années, et rendue possible par la profusion de données, les équipes de Yves Rocher vont chercher des niches, des interactions plus ponctuelles. « Et donc là on comprend que des facteurs peuvent jouer dans des sens différents suivant les contextes. Par exemple, une cliente très ancienne peut ne pas être très intéressante pour nous si elle a d’autres caractéristiques d’âge ou d’appétence à certaines familles de produits » réagit-on chez le groupe de cosmétiques. Afin de détecter ces contextes, Yves Rocher a besoin de beaucoup de données. De plus, il faut beaucoup de données afin de détecter la robustesse des niches de clientes qui vont être trouvées.
Un gain de 1 point ou 1 demi-point sur les investissements commerciaux
Le résultat est d’ores et déjà considéré comme pertinent avec un gain de 1 point ou 1 demi-point sur les coûts commerciaux, avec un impact rapide sur le bilan de l’entreprise, explique-t-on chez Yves Rocher. « Cela on le met en place depuis 1 an maintenant, et on observe en effet, une amélioration de 1 point ou de 1 demi-point dans nos investissements commerciaux. Ce n’est finalement pas beaucoup mais il faut voir que l’on compare cela à des dizaines d’années d’optimisation [NDLR : Yves Rocher gère au plus près chaque canal d’acquisition depuis des années]. Et que dans des investissements assez pesants dans notre P&L, cela a un effet business très rapide en fait » se réjouit- on chez Yves Rocher.
Autre avancée : la segmentation des clientes. Jusqu’à il y a un temps récent, Yves Rocher gérait des segmentations assez dispersées, l’une pour la VAD (Vente à distance), l’une pour le retail physique. Le fait d’avoir toutes les données sur les clientes au même endroit permet de refaire ces segmentations, de considérer les clientes avec l’ensemble des informations connues sur elles. Lors de la période récente de confinement, avec la fermeture des magasins, Yves Rocher a pu rapidement voir qu’un certain nombre de ses clientes sont passées du retail physique au retail digital.
« Cela on ne peut le mesurer que si on a la bonne grille de lecture au départ, de bien voir qui sont nos clientes exclusives retail, exclusive digital, et comment se font les passages de l’un à l’autre » explique l’enseigne. « Cela nous a permis de comprendre assez rapidement ce qui se passait, dès les premières semaines, pour nous adapter et bien préparer la sortie de crise. Cela est possible parce que les données sont variées, bien structurées autour de référentiels et très faciles d’accès » se félicite-t-on chez Yves Rocher.
L’évolution du système d’information s’appuie sur deux référentiels
Tous ces projets de transformation restent à finir, reconnaît-on chez Yves Rocher. Toute l’évolution du système d’information va graviter autour de deux référentiels, celui sur les clientes et celui sur les produits, et il faut vraiment qu’ils soient très solides. « Comme nous allons utiliser beaucoup de données très hétérogènes, avec beaucoup de variété, il est très important que l’on ait des référentiels très stables et bien conçus » indique-t-on chez Yves Rocher. « Chez nous les fondamentaux, ce sont les clientes, savoir bien les reconnaître, quand elles viennent sur n’importe quel point de contact, bien gérer la signalétique qui va avec cette clientèle. Et ce sont aussi nos produits » précise-t-on chez l’enseigne.
L’heure est également à s’ouvrir à d’autres variétés de données. Cela concerne l’Open data et le géomarketing. « Aujourd’hui, nous analysons beaucoup notre activité par rapport à nos propres actions, à nos propres stimuli, mais on voit bien qu’il y a beaucoup de choses qui sont pilotées par des facteurs extérieurs, par la météo, le trafic. De plus en plus, nous avons des données qui peuvent décrire cela » annonce-t-on chez Yves Rocher.
Yves Rocher croit aussi beaucoup à l’axe géographique. « Le fait de savoir dans un monde où tout est digital, finalement un peu abstrait, savoir où les gens vivent, quel est le temps que l’on met pour accéder à un point de vente, et quel est l’environnement, cela donne des éléments très importants de connaissance client et d’actions » insiste-t-on chez Yves Rocher. Au-delà de l’Open Data et du géomarketing, qui devraient être pris en compte dans les mois qui viennent, Yves Rocher doit réussir à faire coexister ses projets d’innovation avec le cœur de son business.
Les projets data ne sont pas que des projets techniques
Pour l’enseigne, un facteur clé de succès est le décloisonnement. « Croire que les projets data ne sont que des projets techniques, cela ne marche pas. On ne peut pas faire des sujets de pure Data science sans impliquer des équipes marketing ou de communication. Par exemple, si on utilise de la donnée pour faire de la recommandation produit, cela ne va pas marcher s’il n’y a pas le message qui va porter, si la personnalisation n’est pas bien faite, pertinente, et s’il n’y a pas un sens finalement marketing. Donc il faut décloisonner les données mais aussi les gens. C’est vraiment très important » conclut-on chez Yves Rocher.
