Exploiter la data client pour optimiser sa proposition de valeur en période post-COVID [Cas GSA]

La GSA fait partie des rares secteurs dont l’activité a continué et a augmenté depuis le début de la crise sanitaire.

La période a été et reste difficile à gérer d’un point de vue opérationnel, mais a été globalement positive en termes de performance économique et de perception client pour la plupart des enseignes.

A plus long terme, le secteur doit s’interroger sur les implications dans la durée de cette crise et sur ses effets sur les besoins, les attentes et les comportements de ses clients. La quasi-totalité des acteurs du secteur anticipent entre autres une crise durable du pouvoir d’achat.

Les évolutions et l’augmentation de la dispersion des comportements en matière de consommation

La pandémie et les mesures prises pour la maîtriser ont induit ou accentué des tendances, qui seront plus ou moins fortes et durables, sur les comportements de consommation. Ces tendances sont associées à trois facteurs principaux.

• Les contraintes de pouvoir d’achat. La perturbation de l’économie associée à la gestion de la pandémie a pesé négativement sur le pouvoir d’achat d’une partie non négligeable des Français. Les signes de cette dégradation sont déjà visibles, et vont probablement s’amplifier dans les mois à venir

• L’évolution des critères de choix. La pandémie a renforcé les préoccupations des consommateurs sur un certain nombre de sujets, modifiant leur façon d’acheter et de consommer : préoccupation sanitaire, préoccupation environnementale et sociétale, mieux manger, manger bio…
• Les enseignements retirés par les consommateurs des expériences de consommation nouvelles auxquels les clients ont été exposés. La plupart d’entre nous a été amené durant la période de confinement à tester de nouvelles enseignes, de nouveaux produits, de nouveaux processus et parcours clients. Les informations que nous avons retiré de ces expériences auront une influence sur nos choix futurs en matière de consommation.

S’il est encore difficile à ce stade de la pandémie de savoir lesquelles de ces tendances seront pérennes, ou durablement renforcées, et dans quelle ampleur, une chose est quasi-certaine : quelle que soit la tendance concernée, la dispersion des comportements clients, déjà constatée, va perdurer, voire s’amplifier. Les variations d’évolutions individuelles seront beaucoup plus fortes que les variations moyennes observées. On peut penser qu’un nombre croissant de consommateurs adopteront une position « très marquée » sur une des dimensions mentionnées (pouvoir d’achat/réduction des dépenses, préoccupation sanitaire, environnementale, …) qui dominera les autres critères de choix et provoquera des arbitrages forts en ce qui concerne les marques choisies par ces consommateurs. Les importantes variations constatées depuis le début de la pandémie par l’ensemble des acteurs sur les principaux indicateurs globaux d’activité et de comportements de clients recouvre une réalité plus diverse et complexe.

Quels impacts sur la mutation en cours des enseignes ?

Avant la pandémie, le secteur de la distribution alimentaire était déjà engagé dans un processus de transformation induit par une combinaison de facteurs :  

• Les évolutions des attentes et des comportements consommateurs
• L’évolution de l’environnement technologique (importance croissante du digital) et de la règlementation (encadrement des promotions)
• L’environnement concurrentiel, avec l’intensification de la concurrence sur la partie non alimentaire de l’activité (notamment le développement d’Amazon)

La transformation en cours dans la plupart des groupes et enseignes comporte de multiples facettes :

• Evolution du mix format, au profit des petites surfaces de proximité
• Evolution des assortiments pour s’adapter aux nouvelles tendances de consommation
• Développement du drive, dans ses différentes formes, et du eCommerce
• Evolution des pratiques promotionnelles
• Développement des services
• Développement et mise en avant des pratiques RSE des enseignes

La pandémie et ses conséquences ne vont pas remettre en question ce processus de transformation, mais elles vont en revanche :

• Induire le besoin d’accélérer sur certaines dimensions…
• … et surtout créer une complexité supplémentaire avec l’accroissement de la dispersion et de la sophistication des comportements des clients

Dans un tel environnement, les réponses conçues sur la base d’analyses trop globales et mises en œuvre de façon trop indifférenciée, que ce soit selon l’angle client ou selon l’angle géographique, seront nécessairement et significativement sous optimales.  

Les acteurs qui sortiront renforcés de la période à venir seront ceux qui sauront correctement décoder les évolutions dans leur diversité et leur combinaison, les anticiper dans la mesure du possible (en tout cas au moins être capable de les suivre et les quantifier de façon fine et fiable) pour apporter une réponse adaptée à la diversité croissante des populations clients.

Le défi à relever n’est pas des moindres sur ce dernier point. Alors que la plupart des enseignes de GSA ont des parcs clients dont la diversité est représentative de la société française, l’offre et la principale composante de l’expérience client (se rendre dans un point de vente et remplir son panier en parcourant les rayons et enfin passer en caisse) sont aujourd’hui très peu différenciés en fonction du client.

Pour les aider dans cet exercice difficile, les acteurs de la GSA dispose d’un « actif » important, voire essentiel : la richesse et la densité de la donnée client, au travers du traçage de l’activité de leur parc client largement encarté. Les enseignes ont évidemment l’habitude d’exploiter cette donnée, mais avec des objectifs, des angles d’analyse et un niveau de finesse qui ne sont pas totalement alignés avec les besoins créés ou amplifiés par l’environnement actuel.

Quels besoins en matière d’analyse ?

Pour mieux cerner les enjeux et permettre d’identifier quelles réponses apporter à des populations aux comportements de plus en plus diversifiés, en conciliant au sein de ces populations des attentes parfois antinomiques, les analyses à mener sur les comportements clients et leurs variations entre les périodes pré-COVID, période de confinement, et période post confinement doivent répondre au moins aux trois objectifs suivants :

• Comprendre les modifications de comportement clients induites par les phénomènes étudiés (contrainte de pouvoir d’achat, mieux manger, préoccupation sanitaire, préoccupation écologique …), identifier les populations concernées pour chacun des phénomènes et quantifier individuellement le niveau auquel les clients sont concernés. Ce travail devra évidemment être actualisé régulièrement pour suivre les évolutions, au niveau global et individuel.
•  Cartographier de façon pertinente le parc client selon les dimensions étudiées et quantifier le poids en volume et en valeur des principales populations / segments qui émergent.
• Quantifier le niveau de sensibilité aux différentes dimensions des clients pour chacun des segments. Il s’agit ici idéalement d’évaluer comment les paramètres valeur du client (volume d’achat/taux de nourriture, taux de marge, durée de vie client) en fonction de la réponse apportée à ses attentes. Cette partie des analyses est la plus difficile à mener, mais c’est aussi celle qui apporte le plus de valeur puisqu’elle permet de modéliser économiquement et comparer différents scénarios d’évolution de la proposition de valeur de l’enseigne.

Au global, l’objectif est bien de dégager une connaissance explicite, appropriable et utilisable par les équipes de direction et des équipes opérationnelles.

Quels facteurs clé de succès ?

Nous n’allons évidemment pas décrire ici dans le détail les schémas ou canevas d’analyse à mener pour atteindre ces objectifs. Cela nécessiterait un espace beaucoup plus grand que le cadre offert par ce post. Nous donnerons néanmoins, sur la base de notre expérience accumulée dans l’analyse des comportements des parcs client, trois facteurs clé de succès ou recommandations méthodologiques pour les démarches poursuivant les objectifs listés plus haut.

1/ Investir suffisamment dans la compréhension des comportements dans la phase pré-COVID

La première source d’erreur ou d’imprécision, dans l’exercice fréquemment mené par les entreprises d’analyse d’une variation soudaine d’un indicateur, est une vision / caractérisation trop superficielle de la situation de départ (avant variation). Comme nous l’avons indiqué, la plupart des phénomènes/tendances à analyser ne sont pas apparus avec la période COVID. Ils pré-exisaient, et la pandémie leur a donné une nouvelle acuité, de façon différenciée en fonction des individus. Il est essentiel d’extraire l’information disponible dans les données de la période pré-COVID.

2/ Identifier les bonnes combinaisons d’indicateurs permettant de caractériser et interpréter les comportements clients relatifs à un phénomène donné

Appréhender complètement un aspect du comportement client nécessite presque toujours plus d’un indicateur. Il serait par exemple naïf d’estimer les contraintes de pouvoir d’achat d’un client uniquement sur la base de l’évolution à la baisse de son CA. Une telle baisse peut être alimentée par d’autres facteurs qu’une baisse du pouvoir d’achat. Inversement, un client qui connaît une baisse de son pouvoir d’achat peut être amené à augmenter son volume d’achat, comme cela a été le cas pour beaucoup de foyers dans la période de confinement.

3/ Analyser les variations des indicateurs étudiés en tenant compte du contexte du clienT

Deux éléments de contexte au moins sont à prendre en compte. Le premier est le niveau initial de l’indicateur pour le client. Pour un indicateur donné, une variation de 10% à la hausse ou à la baisse n’a probablement pas la même signification pour un client du premier décile et un client du dernier décile. Le second élément de contexte est la variation concomitante des autres indicateurs pertinents. La prise en compte des différentes variations simultanées permet une compréhension plus en profondeur des phénomènes (facilitant lorsque c’est nécessaire la distinction entre simple corrélation et relation de causalité) et facile également la neutralisation des biais qui peuvent exister dans les analyses sur des périodes de fortes perturbations comme celle étudiée.

Un article rédigé par Pascal Boulnois, co-fondateur de VERTONE

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