Comment mieux établir ses objectifs de vente ? Soutenir l’engagement consommateur en comprenant ses dynamiques d’achat ? Mieux prévenir le churn? En anticipant le retour des clients en boutique (online & offline). Ce type de problématique est devenu un réel enjeu stratégique pour toute marque cherchant à optimiser l’expérience client et à fidéliser. 

 

La data science joue ici un rôle central en permettant d’identifier non seulement les moments clés de l’année mais aussi les profils consommateurs susceptibles de revenir en magasin. Que ce soit à travers l’analyse des séries temporelles, l’étude des cycles de vie produit ou la segmentation client, les entreprises ont à leur disposition une panoplie d’outils pour modéliser la dynamique de leur activité. 

 

Ces approches permettent d’optimiser les actions marketing et commerciales, tout en maximisant l’engagement client et les performances globales. Cet article explore les stratégies data qui permettent d’anticiper le retour des clients en boutique, en combinant analyse de tendances, segmentation et prévision de la demande.

 

Modéliser la dynamique temporelle de votre activité pour en tirer profit

 

Au global, identifier les temps forts de l’année.

 

Analyser les séries temporelles de vos ventes peut permettre de mettre en exergue des périodes plus prolifiques pour certaines gammes de produits et services.

 

 

 

 

La courbe de vos performances peut en effet présenter des composantes intéressantes à exploiter : par exemple, observe-t-on des schémas cycliques (ce que l’on appelle saisonnalité) ? Ou bien des pics d’activité lors d’événements spécifiques (ici la période illustrée en bleu sur ce graphe) ? 

 

Cette méthode permet ainsi de confirmer ou d’infirmer des intuitions business, de les quantifier, voire de déceler d’éventuels comportements encore non identifiés. 

Par exemple, une marque d’équipement sportif peut s’intéresser à l’effet du mois de Janvier sur la performance de ses ventes : observe-t-on effectivement une croissance significative sur ce mois et si oui dans quelle mesure ? Ce phénomène se répète-t-il année après année? 

 

Étudier de telles séries temporelles est ainsi bénéfique à plusieurs niveaux. D’une part, l’analyse de l’historique permet une lecture rétrospective de l’impact des actions et événements passés sur votre activité : quelles leçons en tirer ? 

D’autre part, modéliser les performances dans le temps donne aussi la possibilité de calculer des projections à plus ou moins long terme pour anticiper la demande et préparer au mieux son calendrier business et ses objectifs. 

 

A la maille consommateur, miser sur des relances optimisées dans le temps.

 

L’étude du cycle de vie des produits et services est un autre levier stratégique à exploiter pour inciter vos consommateurs à un réachat / retour judicieusement planifié. Une des questions majeures à se poser est : Quelle est la durée de vie ou d’utilisation de vos produits ? 

 

Pour les équipes CRM, calculer le délai moyen de réachat au vu de l’historique client permet de relancer chaque consommateur au terme de l’utilisation du service ou produit, lorsque son besoin est maximal, via des replenishment triggers (relances d’achats) adaptés et donc plus performants. 

Exemple : une entreprise de haircare vendant des shampooings supposés durer 3 mois cherchera à relancer ses consommateurs peu avant le terme de ces 3 mois post achat. 

 

 

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Qualifier vos profils consommateurs types pour anticiper leur comportement

 

Au sein de votre bassin de consommateurs, la diversité de profils et de besoins se traduit par des dynamiques d’achat différentes. Il convient alors de s’adapter à ces typologies clients pour anticiper leur comportement (notamment la fréquence d’activité), et ainsi répondre au mieux à leurs attentes en adaptant le discours et la stratégie marketing. 

 

Dans ce contexte, mettre en place une segmentation client ou un clustering vous permettra de répartir vos consommateurs en plusieurs groupes distincts. 

 

 

Schéma simplifié du principe de clustering consommateur

 

Sur cet exemple très simplifié, on a identifié 5 groupes différents de consommateurs selon leur positionnement en fonction des variables Var1 et Var2 (qui peuvent être des variables de profil, de comportement d’achat etc).

 

Concrètement, plusieurs approches sont possibles pour identifier de tels groupes consommateurs, dont voici quelques exemples.

 

Segmentation RFM : Une première approche classique, simple et rapide à implémenter consistant à étudier les variables de Récence (date du dernier achat), Fréquence (fréquence d’achat) et Montant (valeur du panier). En fonction du besoin (nombre de segments / groupes nécessaires) et du contexte business, les équipes marketing définissent des sous-catégories pour chaque variable de sorte à faciliter la lecture. 

 

Afin de mieux comprendre la structure de ce type de segmentation pre

nons l’exemple de la variable Récence. Pour cette dimension

 on peut imaginer une distinction entre 3 profils : 

“les nouveaux – 1er achat au cours des 6 derniers mois”, “les perdus – 1er achat antérieur à ces 6 derniers mois et inactifs”, “les actifs – 1er achat antérieur à ces 6 derniers mois et toujours actifs”. 

 

Passée cette étape, chaque consommateur est positionné sur le spectre de ces 3 variables RFM en fonction de son comportement, menant à l’identification de son segment spécifique (par exemple : les meilleurs clients, les dépensiers, les fidèles, les clients à risque etc..). On peut également songer à implémenter d’autres types de segmentations sur des variables pressenties comme étant discriminantes par les équipes métiers (le genre, l’âge etc) – sur la base d’a priori business. 

 

 

 

 

 

Clustering :

Les méthodes de clustering cherchent elles aussi à répartir les consommateurs en plusieurs groupes distincts, ce que l’on appelle les clusters. Mais à l’inverse des segmentations, elles ne basent pas sur des a priori business concernant les facteurs discriminants mais recherchent plutôt des relations de proximité entre les consommateurs. 

 

Concrètement les clustering ont pour but d’identifier ce qui les rassemblent, en créant des groupes les plus homogènes en leur sein mais les plus hétérogènes entre eux (ie, des groupes qui ne se ressemblent pas). Ainsi, ce type de méthode peut mettre en évidence des relations insoupçonnées entre les variables étudiées qui qualifient les consommateurs (tant en termes de profil que de comportement).

 

Voici quelques approches possibles de clustering pour identifier des groupes de consommateurs sans a priori business : 

 

1. Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) puis méthode des K-means. La CAH regroupe les consommateurs en fonction de leurs similarités en suivant une approche itérative. On débute avec chaque consommateur dans un cluster (groupe), puis on les fusionne progressivement jusqu’à obtenir une hiérarchie de clusters. Cette méthode donne une vue d’ensemble des relations entre les clusters, et est souvent utilisée pour identifier le nombre de clusters avant d’utiliser une méthode comme K-means. Les K-means sont un algorithme de partitionnement qui regroupe les consommateurs en K clusters en minimisant l’inertie intra-cluster (distance entre les points et le centroïde). Rapide et facile à implémenter c’est une méthode populaire pour ce type de problématique.

 

1. Analyse en composantes principales (ACP) ou multiples (ACM) puis méthode des K-means. Lorsque votre éventail de variables à analyser est vaste, l’ACP ou l’ACM peuvent se révéler efficaces pour simplifier le problème en amont. Ces méthodes consistent à réduire la dimension de votre espace d’étude en identifiant de nouveaux axes explicatifs portés par des ensembles de variables. Une fois l’espace réduit, le problème est simplifié : l’application de l’algorithme des K-means est alors facilitée et plus aisément interprétable. 

 

 

 

Approche hybride : 

Combiner des méthodes de segmentation basées sur la connaissance métier à des approches de clustering vous permettra de tirer profit de chacune d’entre elles. Plus flexible, pouvant s’adapter à des cas métiers spécifiques, cette stratégie est toutefois plus complexe à implémenter et nécessite une bonne compréhension des différentes techniques. 

 

Pour aller plus loin… La segmentation selon une variable spécifique : 

Il peut arriver que l’on veuille segmenter son bassin de consommateurs selon une variable cible : par exemple, le nombre moyen de jours avant réachat. 

 

Dans ce contexte, on veut identifier les caractéristiques du groupe des consommateurs présentant une fréquence d’activité élevée en les comparant à celles du groupe de consommateurs moins engagés. On peut alors implémenter des segmentations supervisées via CHAID ou CART. 

• CHAID est un algorithme d’arbre de décision non-binaire qui segmente un ensemble de données en créant des sous-groupes aussi homogènes que possible par rapport à une variable cible. Il identifie quelles variables explicatives sont les plus significatives pour expliquer les variations de la variable cible, et génère des règles explicites qui permettent d’interpréter facilement le comportement de chaque segment. 
• CART est un algorithme d’arbre binaire qui divise les données en deux sous-groupes à chaque étape. C’est une méthode plus robuste et plus adaptée pour capturer des relations complexes, mais moins facilement interprétables.

 

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Identifier les opportunités de cross-sell pour appuyer l’engagement et le retour en boutique

 

L’anticipation du retour en boutique passe aussi par l’incitation d’achat. Pour ce faire, on peut étudier les opportunités de relances stratégiques adaptées à votre activité. Comprendre les dynamiques d’achat entre vos différents produits et services est une clé pour développer des stratégies de cross-sell efficaces. 

 

Quels produits sont particulièrement performants en recrutement ? En fidélisation ? Quels produits, services ou gammes se complètent et s’enchaînent dans le parcours d’achat ? Par exemple, une entreprise de cosmétiques confirme son intuition de lien quant à l’achat d’un sérum qui souvent précédé d’une crème hydratante, et poussera des relances en ce sens “Complétez votre routine!”. Elle peut également identifier les gammes affinitaires et quantifier leur lien pour pousser des campagnes de découvrabilité personnalisées “Vous avez aimé nos déodorants, découvrez notre expertise Soin de la peau”. 

 

Cette approche est bénéfique à plusieurs niveaux : en plus de booster le CA généré par vos consommateurs (CLV), elle permet aussi de fidéliser les consommateurs à la marque en engageant sur un spectre plus large de l’offre. 

 

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Prédire l’appétence au churn pour mieux le prévenir

 

Le recrutement étant souvent plus coûteux que la fidélisation client, maintenir ses consommateurs actifs est un enjeu majeur pour de très nombreuses entreprises. Être en mesure d’identifier les clients les plus à risque de quitter votre marque, c’est-à-dire les potentiels churners, vous permettra de déployer des actions marketing adéquates pour fidéliser ces derniers (par exemple, en leur proposant des offres promotionnelles conséquentes etc). 

 

En étudiant l’historique de comportement et de profil des consommateurs ayant déjà quitté votre marque, il est possible de détecter les variables et parcours corrélés à l’attrition. Sur la base de cette connaissance, on peut ensuite calculer un score d’appétence au churn pour vos consommateurs actuels, c’est-à-dire, leur attribuer une probabilité de quitter votre marque. Plusieurs méthodes sont envisageables pour ce type d’étude. 

• La régression logistique est un bon point de départ et un modèle de référence pour établir un score d’appétence au churn. Elle est appropriée lorsque les données sont simples ou lorsqu’une interprétabilité claire est requise. Par exemple, lorsque l’on veut simplement estimer un premier un indicateur d’appétence au churn basé sur les variables classiques de Récence, Fréquence, Montant. 

 

• Les méthodes d’ensemble comme les Random Forests ou XGBoost sont souvent considérées comme étant les meilleures en termes de précision prédictive, en particulier pour des jeux de données plus complexes. Elles sont plus adaptées lorsque l’enjeu de détection est fort et l’espace d’étude sophistiqué (ce qui est souvent le cas pour le monde de l’assurance par exemple).

 

• Mais aussi : des algorithmes de classification tels que K-Nearest Neighbors (KNN) qui attribue une classe à un individu selon la classe majoritairement retrouvée au sein de ses K plus proches voisins. Ou encore des modèles de survie tels que celui de Cox lorsque l’on cherche à prédire le temps restant pour un consommateur avant que celui-ci ne churn etc…

 

De la même manière, il est aussi possible de développer des scorings d’intention d’achat pour évaluer la probabilité qu’un consommateur ou un prospect effectue un achat à court ou moyen terme. Les méthodes sont sensiblement similaires à celles évoquées plus haut. Ce type de scoring constitue lui aussi un outil puissant dans le cadre de la personnalisation marketing et de l’optimisation des efforts commerciaux. 

 

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Optimiser vos stocks en prévision de la demande 

 

Une fois la demande anticipée, il est essentiel de réagir rapidement en répartissant les stocks entre vos boutiques physiques et votre entrepôt en ligne. Pour cela, des algorithmes peuvent vous aider à ajuster automatiquement la quantité de stock envoyée à chaque point de vente, en fonction des variations de la demande.

 

Comment mettre en place ces algorithmes ?

• Réapprovisionnement automatique basé sur la demande
  Un des moyens simples est de mettre en place un système qui suit en temps réel les niveaux de stock et les prévisions de vente. Lorsque le stock d’une boutique descend en dessous d’un certain seuil, l’algorithme déclenche automatiquement un réapprovisionnement depuis l’entrepôt central. Cela permet de répondre rapidement aux besoins spécifiques de chaque magasin.
• Répartition intelligente des stocks
  Pour optimiser encore plus cette gestion, on peut utiliser un algorithme d’optimisation sous contraintes qui analyse la demande dans chaque boutique et redistribue les stocks en conséquence. Par exemple, si un magasin enregistre plus de ventes pour un produit spécifique, l’algorithme peut décider de lui attribuer une plus grande partie du stock, tout en réduisant les envois vers les boutiques où la demande est plus faible.
• Prise en compte des délais et des coûts
  Certains algorithmes vont aussi considérer les délais de livraison et les coûts de transport. Ainsi, ils optimiseront non seulement la répartition des stocks, mais aussi la manière la plus efficace de les acheminer, en minimisant les coûts logistiques.

 

 

Conclusion 

 

En somme, l’exploitation des données est une clé pour anticiper le retour des clients en boutique et maximiser leur engagement. À travers l’analyse des séries temporelles, la segmentation fine des consommateurs et l’étude des comportements d’achat, les marques peuvent affiner leur stratégie commerciale et marketing. Qu’il s’agisse de planifier des relances pertinentes, d’optimiser la gestion des stocks ou de déployer des campagnes de cross-sell, la data permet d’améliorer la fidélisation et d’anticiper les besoins clients avec précision. Ces approches, lorsqu’elles sont bien implémentées, renforcent la relation client et assurent une meilleure performance en magasin sur le long terme.

 

 

 

Photo de Clay Banks sur Unsplash