Data

Référentiel Produit : Pilier de l’expérience client

La notion de « data-centric » s’applique le plus souvent aux données client. Les projets de transformation digitale se doivent de penser « client », l’essentiel des efforts se porte généralement sur les architectures des CRM et autres DMP. Les interactions commerciales sont-elles correctement tracées ? Les prospects et clients sont-ils correctement qualifiés, segmentés et activés ? La qualité et la quantité d’informations sur le client apparaissent comme les clés d’une expérience client réussie. Et elles le sont. Mais elles ne sont pas suffisantes.

La qualité de la donnée produit est au moins aussi essentielle pour l’expérience du consommateur. Pour un retailer e-commerce, une information incomplète ou erronée, peut faire baisser le taux de conversion (le visiteur va sur un autre site chercher une information plus précise) ou faire croître le taux de retour et les coûts associés. Dans le monde physique, une qualification imparfaite des EAN augmente les incidents en caisse et complique le fonctionnement des programmes de fidélité ou les promotions.

Se professionnaliser pour limiter les anomalies

Les démarches se sont certes professionnalisées avec les mises en place, au sein des fabricants et des retailers de « référentiels produits » uniques, distribuant l’information de manière homogène en interne, à l’ensemble des départements (achats, marketing, supply chain, encaissement, qualité, e-commerce…), et en externe. Cette centralisation a permis de limiter le nombre de saisies et de circonscrire la responsabilité de sa mise à jour. L’intervention d’intermédiaires (comme Alkemics et GS1) standardisant les informations et automatisant les échanges entre fournisseurs et distributeurs a permis de fiabiliser l’écosystème « produits ».

Cette normalisation et cette automatisation n’ont toutefois pas suffi à éradiquer les anomalies au sein des différents référentiels. Il faut dire qu’entre la multiplication des références vendues et le nombre de dimensions à qualifier, le volume de data à ordonner a explosé depuis 20 ans. Cette complexité continue d’augmenter, du fait de plusieurs dynamiques :

  • La multiplication des références au sein des gammes : produits exclusifs au profit d’un retailer ou d’un circuit, formats promotionnels (qui se sont multipliés en adaptation à la loi EGALIM) ;
  • La diversification des sources d’approvisionnement avec l’import, par le biais de grossistes, de références étrangères, qualifiées différemment ;
  • L’imposition de formats particuliers (sur les textes ou les visuels) par certains acteurs majeurs du e-commerce, imposant parfois de multiplier les entrées sur la fiche-produit ;
  • La catégorisation toujours plus complexe du référentiel produit, via le travail par univers, au-delà de l’approche rayon. L’organisation de la donnée se faisait historiquement sous forme d’arborescence (secteur>rayon>catégorie>sous-catégorie). Il convient aujourd’hui de qualifier également le produit par univers (bio, hallal, premium, petit-déjeuner…) pour accompagner l’implantation en magasin, favoriser le merchandising en e-commerce ou faciliter la qualification des parcours consommateurs sur le CRM.
  • Le référencement de produits « atypiques » (vrac, reconditionnement…) ;
  • L’exigence des consommateurs en matière de détail d’information qui allonge les fiches-produits.

Maestis a récemment accompagné un acteur de référence dans l’industrie des composants électriques, sur des problématiques de qualité de la data dans le référentiel produit. Plus de 30% des retours enregistrés via le WebNSS (Net Satisfaction Score) évoquaient des difficultés à identifier ou comparer deux références produit et dénonçaient l’inexactitude des informations présentées. Plus précisément, 34% des produits analysés présentaient des incohérences (19 000 produits sur 56 000) et il ressortait que la description des produits, rédigée en langage naturel, était le plus grand facteur d’insatisfaction client (+ de 60% des incohérences étaient liées aux descriptions).

Lorsqu’ils sont confrontés à des fiches produits incorrectes ou imprécises, de nombreux clients de ce fabricant abandonnaient leur parcours, faute de confirmation que ce produit est celui qu’il leur faut. Ces erreurs entraînaient également un plus grand nombre de sollicitations des services clients.

 

Les étapes d’une expérience client optimale

Maestis a identifié plusieurs leviers d’amélioration pour faire en sorte que le référentiel produit participe à une expérience client concluante :

  • Auditer régulièrement les process qualité de la contribution dans le référentiel.
  • Mettre en place des outils de mesure de la satisfaction client vis-à-vis du référentiel produit.
  • Mettre en place des vérifications automatiques au sein du référentiel pour garantir l’homogénéité et la cohérence des fiches produits.
  • Accorder une vigilance toute particulière au langage naturel – source majeure d’incohérences.

Partir de l’expérience client permet ainsi d’identifier les potentiels irritants et de proposer une expérience plus fluide et plus satisfaisante du référentiel produit pour le client.

En aval, ce travail sur la qualité ouvre d’autres perspectives, concernant notamment la collaboration entre le fournisseur et le distributeur. Un référentiel produit parfaitement fiable et exhaustif permet d’agréger l’ensemble des données (visuels, vidéos, caractéristiques techniques, labels marketing, argumentaires…) et de mettre en place un category management 2.0. Cette nouvelle collaboration peut permettre d’alléger les échanges liés au « traffic management » et de diminuer les erreurs sur les sites d’e-commerce ou en prospectus.

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Cette visibilité des produits existants, en temps réel et en toute transparence, peut également permettre d’optimiser le time-to-market en raccourcissant les délais de mise en œuvre de référencement ou des mises en avant exceptionnelles, en période de crise sanitaire notamment…

 

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