L’industrie du retail connaît une explosion des données disponibles servant à piloter au mieux la satisfaction des clients.
Cette multiplicité des formats et des données n’a jamais été aussi importante que maintenant, notamment avec la concurrence accrue des pure players digitaux. Plus que jamais, il est nécessaire de proposer une expérience client omnicanale, riche et différentiante.
La donnée nécessaire aux acteurs de l’industrie du retail est protéiforme, multi-source et complexe. Il est donc important de pouvoir rassembler les données présentes sur le web (google avis, facebook …) mais aussi d’intégrer les résultats de sondages réalisés en magasin et ce, de manière synthétique et directement actionnable par les managers.
Il peut s’agir également de données provenant des caméras et des outils de caisse pour analyser en temps réel la fréquentation, le taux de conversion, le ticket moyen et même de voir les rayons les plus fréquentés.
Nos algorithmes de traitement du langage naturel (connu sous l’acronyme NLP), permettent d’évaluer en temps réel la satisfaction de vos clients, quelle que soit la plateforme cible, y compris dans le cadre de verbatims ouverts et non qualifiés. Notre technologie de Sentiment Analysis attribue en effet une note à leurs feedbacks.
Les techniques de Topic Modeling catégorisent l’information et facilitent l’identification de nouveaux leviers d’action pour explorer de nouvelles opportunités de croissance.
Et enfin, les solutions de Pocket Result proposent des recommandations, basées sur l’Intelligence Artificielle, de plans d’action les plus adaptés à votre organisation, votre business unit ou votre point de vente en vue d’améliorer votre parcours client.
Nous intégrons également un processus de traduction automatique, permettant d’avoir une vision globale de l’ensemble de vos données, puisque celles-ci proviennent d’une multitude de sources à la fois numériques et géographiques.
L‘analyse et l’augmentation de vos données par l’IA a pour finalité la mise en place de plans d’action et de remédiation pertinents au sein de votre organisation.
Le plus efficace est de mettre en œuvre un plan d’action collaboratif. C’est par exemple le fait d’améliorer le référencement d’une marque avec un lien immédiat entre observations in situ et directions commerciales et marketing.
Nos solutions reprennent et catégorisent les données de manière synthétique, vous permettent d’identifier les leviers nécessitant une action prioritaire : conseil en magasin, gamme des produits, accessibilité des parkings, temps d’attente,… Les managers sont naturellement incités à mettre en place des plans d’action et de remédiation pertinents.
La solution inclut ensuite la possibilité pour les managers de partager les bonnes pratiques de les « liker », les copier, les modifier, et les commenter pour promouvoir la collaboration.
Enfin, il est primordial de pouvoir anticiper, prévoir, et manager les évolutions futures de vos données.
Vos données historiques peuvent être utilisées pour bâtir votre modèle prédictif en quelques semaines, elles peuvent aussi être augmentées de données externes pour avoir des modèles encore plus fiables et précis : données macro-économiques par exemple, ou tout simplement météorologiques pour prévoir l’occupation de vos terrasses. Une fois construit, le modèle est à votre main et vous pouvez créer vos propres scénarios pour optimiser l’exécution de votre stratégie et atteindre vos objectifs.
42% des "best practices" ajoutées par les utilisateurs sont répliquées
+17% d’amélioration de la satisfaction client sur 12 mois
+30% de plans d’action mis en place
Découvrez la puissance et les opportunités cachées de vos données : Analysez, Décidez et Actionnez !
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Pocket Result est une solution BI et d’analyse qui permet aux entreprises du monde entier de transformer leurs données en informations précieuses et permettant des décisions fondées sur l’exploitation de leur data.