Les difficultés traversées par des distributeurs pourtant leaders sur leurs marchés il y a quelques années, illustrent bien la situation complexe dans laquelle se trouve le retail aujourd’hui. Toys R Us ou Sears aux US en sont les exemples les plus marquants des derniers mois. Si les distributeurs français, européens ou américains se retrouvent dans cette situation, c’est parce que les attaques contre leur modèle sont nombreuses et violentes.
• La guerre des prix et l’inflation promotionnelle n’est pas nouvelle mais elle a atteint son paroxysme il y a peu lorsque des pots de pâte à tartiner se sont vendus avec un rabais de -70%. Cette surenchère que se livrent les distributeurs depuis des années pèse sur leur rentabilité (60% des promotions ne seraient pas rentables selon une récente étude Nielsen).
• Le tsunami provoqué par les pure players digitaux, à commencer par Amazon ou Alibaba bien entendu, a été lui aussi fatal à plusieurs enseignes. Difficile de lutter en termes d’expérience client et de personnalisation quand chacun possède sa propre version du site avec des recommandations produits intelligentes.
• Le cadre légal, notamment en France avec la Loi EGAlim, contraint également les distributeurs qui ne sont plus aussi libres de leurs mouvements. On peut discuter de l’efficacité de cette loi mais une chose est sûre, avec le lissage des promotions qui ne pourront plus dépasser les 34% de remise, il va être bien difficile pour les enseignes de se différencier. Tous ces éléments rendent l’environnement du retail très compliqué pour les retailers de part et d’autre de l’Atlantique. Et si on rajoute que les consommateurs papillonnent de plus en plus – ils fréquentent en moyenne 3 à 4 enseignes différentes pour faire leurs courses – alors comment sortir son épingle du jeu ? Comment fidéliser véritablement ses clients pour gagner de la valeur ?
Deux pistes semblent se dessiner pour leur permettre de sortir de l’ornière. La première, comme souvent, vient des Etats Unis. Il suffit de se rendre dans les magasins étendards de certaines enseignes comme le Nike Store ou le Restoration Hardware de New York pour comprendre que l’expérience client dans les magasins physiques est irremplaçable. Chez Nike, on « joue » avec une tablette, on découvre toutes les innovations du moment, on customise à tour de bras. Chez Restoration Hardware, les clients peuvent acheter des meubles et des éléments de décoration mais ils viennent aussi pour passer un bon moment, profiter de la terrasse en plein Meatpacking District, partager un verre entre amis dans le superbe bar au cœur du magasin. Quitte à vendre des meubles, autant les mettre directement en situation et voir si l’on s’y sent bien pour ces moments de convivialité ! L’expérience physique et sensorielle est une arme dont les pure players ne disposeront jamais.
L’Intelligence Artificielle est l’autre opportunité qui s’offre aux distributeurs historiques. Les nouvelles technologies du Big Data et de Machine Learning ouvrent de nouvelles perspectives aux enseignes et les premières qui sauront en tirer profit prendront une longueur d’avance primordiale face à leurs concurrents. L’IA, parce qu’elle permet de comprendre très finement le comportement de chaque client individuellement, offre la possibilité de calibrer les offres que les distributeurs vont leur proposer. C’est vrai par exemple de l’agencement et de l’assortiment de chaque point de vente. Les algorithmes sont désormais capables d’identifier les besoins précis qui doivent être adressés dans chaque magasin. En France, le concept store « le 4 » de Casino implanté avenue Franklin Roosevelt à Paris propose une offre de produits et de services que Casino n’offre nulle part ailleurs. L’IA permettra de démultiplier cette customisation des surfaces de vente. Aux USA, le Walgreens de Randolph Street offre à ses clients du centre huppé de Chicago des produits qu’on ne trouve là aussi nulle part ailleurs : une cave à vins premium, des stands de maquillage, un bar à sushi préparés sur place… bien loin de ce que propose habituellement cette chaine… de pharmacies !
Ce que l’IA va apporter également c’est la possibilité de personnaliser les avantages distribués à chaque client. Plus de 80% des avantages accordés aujourd’hui par les enseignes dans le cadre de leur programme de fidélité récompensent les achats habituels des clients sans infléchir leurs comportements. Ainsi, un client régulier qui a l’habitude de dépenser 50€ par semaine (2500€ par an) dans une enseigne va se retrouver à la fin de l’année avec 25€ d’avantage fidélité sans avoir rien changé à ses habitudes. Extrapolé à quelques millions de clients l’addition monte très vite… Le retour sur investissement tant en termes d’augmentation du niveau de dépenses de certains clients dans l’enseigne que de recrutement de nouveaux clients s’avère finalement très faible au regard des bénéfices espérés et des dépenses générées par les actuels programme de fidélité.
Ce constat s’aggrave de jour en jour car les enseignes s’observent et décryptent facilement les promesses de leurs concurrents. C’est ainsi que les programmes de fidélité traditionnels s’harmonisent et s’essoufflent peu à peu. Le problème fondamental de la fidélisation dans le retail est qu’on encourage un comportement dont on ne se satisfait plus : « on achète le chiffre d’affaire qu’on a déjà au lieu d’acheter de la croissance ». Et, pour un secteur fortement challengé où la pérennité économique d’une enseigne repose sur sa capacité à croître, ce n’est pas une bonne nouvelle ! Conceptuellement la solution est pourtant simple : « il ne faudrait récompenser les clients que s’ils contribuent à la croissance attendue ».
Cela nécessite de passer de programmes de fidélité en « one size fits all » à des programmes à géométrie variable s’adaptant à chaque client individuellement. L’émergence de solutions fondées sur les technologies du Big Data et de l’Intelligence Artificielle permet aujourd’hui aux acteurs de la grande et moyenne distribution de mettre en œuvre une telle stratégie, à savoir : proposer à chaque client d’une enseigne de gagner de belles réductions à la seule condition de dépenser plus que d’habitude sur ses produits préférés. Grace à l’Intelligence Artificielle, les produits préférés sont identifiés pour chaque individu de manière parfaitement personnalisée. Les niveaux de dépense attendus sont également prescrits par l’IA.
La gamification qui enrobe joliment cette mécanique génère un effet addictif supplémentaire et exploite les biais cognitifs des consommateurs pour amener une perception de générosité encore supérieure à la réalité. C’est ainsi que certaines enseignes commencent à récompenser une augmentation de la fidélité plutôt qu’un état de fait de la fidélité. L’ultra-personnalisation mise en œuvre permet également de masquer la générosité offerte par l’enseigne à ses pairs, ce qui rend sa stratégie difficile à décrypter et à copier.
Cédric Chéreau a plus de 15 années d’expérience dans le conseil pour le retail, où il a accompagné les plus grands distributeurs et annonceurs en Europe et Amérique du Nord. Parmi ses responsabilités passées, Cédric a passé plus de 9 ans chez Emnos, à Paris et Chicago, comme manager puis directeur conseil. Il a apporté son expertise stratégique et analytique à de nombreuses enseignes comme Carrefour, Walgreens, Target et Auchan. Auprès de ces distributeurs, il a également mené de nombreux projets collaboratifs de “stealth pricing”, de category management et d’optimisation CRM avec les plus grands annonceurs mondiaux tels que Coca Cola, L’Oréal, Procter & Gamble, Unilever, Danone ou Kimberly Clark.
Auparavant, il a également travaillé chez Ellipsa, un cabinet de conseil à Paris spécialisé dans l’optimisation des réseaux de distribution et au sein du département Parfums & Cosmétiques du Groupe LVMH comme project manager à New York. Cédric Chéreau est diplômé de l’EDHEC.