Comprendre vos clients en analysant les données de paiement

L'utilisation des données pour développer son business n'a rien de nouveau. Mais il peut s'avérer difficile d'analyser l'ensemble des informations disponibles, et de s'en servir pour mieux cerner ses clients.

Imaginons le parcours d'achat d'un consommateur d'aujourd'hui :

Un client entre dans votre magasin, restaurant ou hôtel. Il a déjà réalisé des achats sur votre site Internet ou dans vos points de vente physiques. Aujourd'hui, il règle ses achats par carte de crédit, fournit son adresse e-mail pour l'envoi d'un reçu électronique et scanne sa carte de fidélité. Si ce parcours est simple, il permet au commerçant d'obtenir des informations sur le client, des informations qu'il va pouvoir utiliser pour mieux comprendre son client :

●    Le client a déjà acheté sur votre site e-commerce ;
●    La fréquence à laquelle il effectue des achats dans ce point de vente ;
●    L'adresse e-mail du client ;
●    Le pays de l'émetteur de la carte.

Vous savez déjà probablement tout cela. Mais que se passe-t-il si votre client oublie d'apporter sa carte de fidélité ? Vous ne pouvez pas l'identifier lors du passage en caisse. Notre outil ShopperDNA permet de relier des transactions passées (qu'elles aient été effectuées en ligne ou en magasin) à l'aide du nom de votre client ou à l'aide de sa carte bancaire. Ainsi, vous êtes toujours en mesure de l'identifier. Et comme nous tenons compte des directives européennes DSP2 et RGPD, vous n'avez pas à vous préoccuper de la conformité de ces données.

À présent, voyons comment en savoir davantage sur le comportement de votre client à l'aide de ses données de paiement.

Difficile de savoir ce que veulent vraiment vos clients. Si les études peuvent notamment vous aider à mieux les comprendre et à mieux positionner votre entreprise ou vos produits, ces approches ne traduisent qu'un moment T. Elles sont également onéreuses, exigent de nombreuses ressources et fournissent des informations qui deviennent rapidement obsolètes.

En revanche, les données de paiement dressent un portrait en temps réel du client et de ses achats. Vous pouvez ainsi analyser le comportement de vos clients, et tester les stratégies les plus efficaces.

Pour exploiter efficacement ces données en temps réel, il est possible de recourir à la méthodologie R.F.M. (récence, fréquence, valeur). Cette méthodologie permet de segmenter la clientèle afin d'identifier un groupe de clients fidèles. Dans ce groupe, vous pouvez ensuite analyser le montant moyen des transactions en ligne ou en magasin, ou répertorier les comportements qui favorisent la fidélité. Une fois que vous avez identifié vos clients fidèles, vous pouvez commencer à bâtir votre stratégie.

Voici une liste de données que vous pourriez explorer :

Data point    Description

Fréquence    Nombre de visites en magasin, en ligne ou in-app

ATV « Average transaction value »    Valeur moyenne des transactions en fonction de la date, du lieu ou du groupe de clientèle

Récence    Dernière visite par date ou horaire

Canal de vente    Magasin physique, site web ou application

Dynamic 3D Secure    Risque et conversion

Code du pays émetteur    Pays où se trouve l'émetteur du client

Valeur client sur le long terme    Suivi continu des transactions d'un groupe de clients afin de comprendre la valeur monétaire, le comportement et le taux d'attrition de ces clients

Il existe de nombreuses façons d'évaluer la performance d'un magasin. La plupart du temps, on étudie la taille du magasin ou le volume des ventes.

Avec les données de paiement, vous obtenez une vision plus juste de la performance grâce à des informations plus riches. Par exemple, si vous analysez la performance d'un seul magasin, vous pouvez savoir combien de clients (nouveaux ou existants) ce magasin attire. Vous pouvez également connaître le taux de remboursements ou de retours auquel vous attendre pour ce magasin.

Vous pouvez aussi regrouper des magasins en fonction de leur performance. Les magasins qui réalisent des performances similaires permettent de réaliser des tests A/B pour différents aspects (agencements de l'intérieur du magasin, offres spéciales ou innovations telles que la mise en place de bornes de paiement en libre-service). Les magasins qui réalisent des performances différentes peuvent partager des enseignements, par exemple, comment offrir des nouvelles expériences dans des lieux très fréquentés.  

Les données de paiement vous permettent aussi de déterminer où implanter de nouveaux magasins. Les adresses de livraison, obtenues sur votre site e-commerce, peuvent vous indiquer l'emplacement de votre clientèle. Une fois que vous savez où ouvrir (et où ne pas ouvrir) de nouveaux magasins, vous pouvez effectuer des tests à l'aide de boutiques éphémères afin de vous assurer que vous disposez de l'inventaire et des moyens de paiement appropriés.

Tout responsable marketing vous le dira : fidéliser des clients, c'est savoir utiliser le bon message, au bon endroit et au bon moment. C'est là qu'interviennent l'ensemble des données de paiement de vos canaux de vente. Vous pouvez ainsi identifier les clients qui n'ont pas réalisé d'achats dans vos magasins depuis un certain temps et leur envoyer des offres spéciales.  En connaissant les canaux de vente préférés, le montant moyen des transactions et la fréquence d'achat de vos clients, vous pouvez ainsi déterminer le prix idéal, le canal de vente le plus approprié et connaître le moment de vente le plus adéquat pour vous assurer de les voir revenir.

Prenons l’exemple suivant :  

●    Un client achète un jean sur le site Internet d'un commerçant, mais la taille ne convient pas. Il veut procéder rapidement à un échange, car il souhaitait porter ce pantalon à l'occasion d'une fête.  
●    Il se rend dans la boutique la plus proche, mais réalise qu'il a oublié son reçu.
●    La vendeuse a une bonne nouvelle. Elle peut retrouver l'historique de la commande à l'aide de la carte de crédit du client. Elle lance l'outil Digital Customer Recognition (DCR) d'Adyen.
●    Le client choisit un autre pantalon et bénéficie d'un remboursement partiel. En effet, grâce à l'historique de toutes ses commandes, une réduction en temps réel est appliquée. Tout le monde est content.

Les informations que nous avons présentées dans cet article sont extraites de nos données. Plus nous comptons de canaux de vente parmi nos clients, plus nous aurons une vision complète des consommateurs. Pour toute question sur la façon de capitaliser sur les données de paiement pour développer votre business, n'hésitez pas à nous contacter!

Important : En vertu des lois en vigueur sur la protection des données, il est possible que vous deviez obtenir l'autorisation de vos clients quant à l'utilisation de leurs données personnelles. Nous vous recommandons de consulter votre département juridique ou de protection de la vie privée afin qu'il vous conseille sur les différents aspects de la RGPD. Si vous avez des questions sur la manière dont les données peuvent être utilisées et sur la solution technique la mieux adaptée à votre situation, veuillezcontacter notre équipe support. Pour de plus amples informations et pour configurer les notifications, nous vous invitons à consulter les articles suivants : Payments APIetSet up notifications