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Retailers : générez du revenu incrémental grâce à la donnée de paiement

Existerait-il une donnée first party qui pourrait directement aider les marques à booster leurs revenus en leur offrant une meilleure connaissance du comportement d’achat des shoppers et de leurs concurrents? La réponse est oui. Peut-on parler de solution miracle? La réponse est oui aussi. 

La donnée de paiement nativement omnicanale, à laquelle nous donnons accès aux marques grâce à notre agrément bancaire, offre une vision 360 du profil et du canal d’achat des shoppers. Notre Spaycial Intelligence ouvre la voie à d’uniques insights et à une segmentation sur mesure qui permet aux marques une activation sur la base de données d’achats concrètes et non sur des data traditionnelles approximatives. Panier, fréquence, localisation, répartition, concurrence… tout est désormais mesurable avec précision afin que les marques améliorent leurs stratégies d'offres de bénéfices (rewards, cashback, vip services, buy now pay later, e-receipt) offerts aux shoppers, in-program et out-of-program, in-store et out-of-store, qu'ils soient simples membres ou membres actifs. La segmentation permet surtout de prendre un avantage compétitif sur sa concurrence avec une connaissance sur-mesure du marché.

A ce sujet : La valeur ajoutée de la donnée de paiement
sur les data transactionnelles

Une segmentation pour voir l'invisible

La donnée de paiement permet de comparer le comportement actuel du shopper par rapport au comportement souhaité et de définir un shopping profil et scoring. Les segments qu'elle rend possible sont les meilleurs alliés de la réussite des campagnes d’acquisition, qu’il s’agisse de drive-to-store, de campagnes anti-churn, de next purchase ou de brand affinity.

Capture d’écran 2022-02-16 à 14.24.39Ainsi les shoppers sont segmentés entre churners potentiels, ambassadeurs, revenants… ou tout autre type de segments personnalisables. Un outil unique qui permet aux marques de voir l’invisible, de donner de nouveaux pouvoirs aux équipes marketing et de générer des revenus incrémentaux grâce à cette identification fine et précise. 

Téléchargez notre Leaflet

Il sera par exemple important de ne pas adresser de la même manière un gros dépensier mais peu régulier et un petit dépensier régulier, qui in fine dépensent quasiment la même chose sur un temps donné.

A noter que pour y parvenir, la marque doit s’appuyer sur un CRM (ou un CDP ou un datalake) personnalisé et fiable. L’intégration de notre technologie rend cela possible. 

Ainsi, grâce à l’analyse des données de paiement, une marque peut désormais construire des offres spécifiques pour augmenter le panier moyen du shopper dépensier en lui faisant une offre de réduction ou de cashback sur un minimum dépensé au-dessus de son panier habituel. Elle pourra aussi lui proposer une solution de Buy Now Pay Later sur la base de son shopping scoring, toujours grâce à l’analyse des données de paiement agrégées.

Lire par ailleurs : La donnée de paiement dans un monde cookieless

Une telle solution ouvre la voie à une meilleure relation entre la marque et ses membres qui se sentent considérés et choyés. De même, pour faire revenir un shopper plus souvent, il faudra lui faire une offre temporelle en jouant sur les dates sans forcément viser à augmenter son panier.

55% des membres qui ont ouvert l'email ont effectué un achat dans le centre commercial au cours des 2 semaines suivant l'email contre 43% pour ceux qui n'ont pas ouvert l'email- Campagnes de notoriété et d'incentive rewards de trois de nos clients, sept. 2020

Une analyse au-delà du in-store

L’analyse de la donnée de paiement va plus loin pour les marques que l’analyse in-store (dépenses dans les magasins de la marque, online et offline). En effet un second consentement du shopper lors de son authentification nous autorise à collecter les données récoltées hors de l’enseigne. C’est “l’opt-in 'out of program’". 

En effet, si les retailers connaissent très bien désormais leurs shoppers-membres dans leurs enseignes, le reste reste encore flou : chez qui le shopper dépense-t-il le plus hors de la marque ? Combien ? Quelle est la part de cross-sell et du taux de pénétration de la concurrence ? Nos dashboards de catchment area (ou zone de chalandise) répondent directement à cette problématique.

La donnée de paiement permet enfin de mesurer l’impact de l’offre émise sur son chiffre d'affaires : le shopper activé est-il allé dépenser ? Si oui, combien ? Plus que prévu ? A-t-il in fine bénéficié de son avantage personnalisé ? Il est donc possible de mesurer le ROI de sa campagne. Une analyse que nos clients peuvent d'ailleurs réaliser seuls avec notre dashboard en marque blanche.

Cet article vous a piqué au vif ? Contactez nos Spaycialists de toute urgence !