Amélioration de l'expérience client en point de vente physique, projet IVS et BVA, primé aux Trophées Etudes et Innovations 2019 * Trophée Or - catégorie Démarche et approche méthodologique * Trophée Or - catégorie Consommation - shopper – retail

1. Confidential & Proprietary – Copyright BVA Group ® 2019
Projet « Amélioration de
l’expérience client en
espace de vente physique »
L’Intelligence Artificielle
au service de la performance
des points de vente
Trophée Etudes & Innovations
Catégories :
✓ N°1 Innovation dans le recueil
✓ N°3 Hybridation
✓ N°4 Exploitation de la data
✓ N°5 Customer Experience
&

2. Confidential & Proprietary – Copyright BVA Group ® 2019
Pitch
La plupart des décisions concernant le e-commerce sont prises sur la base de l’analyse des
données de navigations des clients internautes collectées en temps réel.
Jusqu’à présent, le commerce physique ne disposait que de données déclaratives ou
d’observations pour nourrir ses réflexions. Notre approche lui permet de passer à l’ère de la data.
En effet, nous avons développé en partenariat avec IVS une démarche d’optimisation des
parcours client en espaces de ventes physiques reposant sur l’analyse de données
originales. Ces données, non déclaratives et collectées en temps réel grâce à une
technologie innovante de computer vision reposant sur une intelligence artificielle,
permettent d’identifier et d’objectiver les leviers de performance des points de vente et par
là d’améliorer leurs résultats.

3. Confidential & Proprietary – Copyright BVA Group ® 2019
Reasons why : les questions que le commerce physique se pose
Les collections de
produits sont-elles
placées au bon
endroit ? Mes plans
de merchandising
efficaces ?
Pourquoi mon taux de transfo
est-il en baisse ? Défaut
d’attractivité de mon offre ?
Problème de merch ?
Combien de temps
passent-les clients
en magasin ?
Devant chaque
rayon ?
Mes opérations
commerciales
sont-elles efficaces
(vitrine et in door)
? Comment les
optimiser ?
Comment
s’explique la baisse
de fréquentation
observée ?
Quel est le taux
d’attractivité de
mes différents
magasins ?
Pourquoi ce magasin
sur-performe par
rapport aux autres ?
Comment capitaliser
dessus ?
Qui sont mes
clients ? Mes
typologies de
clients ? Par
jour / moment
? Par cluster de
magasins ?
Mon rayon « nouveauté »
performe-t-il
correctement ? Dans quel
magasin en particulier ?
Quelle est la
fréquentation des
différentes zones du
magasin ?
Le taux de
transformation
est-il meilleur
lorsque les
shoppers visitent
plus de zones ?
Mon plan merch est-
il bien exécuté entre
les magasins ? Et
comment performe-
t-il ?

4. Confidential & Proprietary – Copyright BVA Group ® 2019
Caractères innovant de l’approche
Les modalités de collecte et la
nature des données exploitées
✓ Les données exploitées sont collectées par les
boitiers plug and play IVStore positionnés au
plafond des points de vente.
✓ Ces boitiers permettent de monitorer en
continu et en temps réel l’exhaustivité de
l’activité constatée dans les réseaux
physiques.
✓ Les données collectées sont issues de la
valorisation de flux vidéo via une intelligence
artificielle capable de compter et de catégoriser
les clients ; et de suivre précisément l’exhaustivité
de leurs parcours sur site.
Les outils de restitution opérationnels
et complémentaires proposés
✓ Une application mobile
accessible de partout en
temps réel, pour suivre les
différents indicateurs et
visualiser les cartes, magasin
par magasin
✓ Une plateforme web de restitution, permettant
de comparer ou d’agréger des magasins ou des
périodes, pour suivre les performances du réseau
au fil des opérations commerciales, des
changement de merchandising, de collection…

5. Confidential & Proprietary – Copyright BVA Group ® 2019
UN
CAPTEUR
01
1 APPLI &
1 PLATEFORME
03
DES
DONNÉES
02
DES ANALYSES
& DU CONSEIL
04
Données IVS Compilées à
d’autres sources (CA, météo,
satisfaction clients..)
Contenu des études

6. Confidential & Proprietary – Copyright BVA Group ® 2019
3 exemples d’études
Valider le nouveau concept
magasin d’un acteur de la
GSA
Optimiser l’exécution du
nouveau concept d’une
enseigne de PAP
Enclencher une démarche
d’amélioration continuer du
merch d’une enseigne de PAP

7. Confidential & Proprietary – Copyright BVA Group ® 2019
P r o t o c o l e :
Analyse de
160 000 clients sur 3 mois
Validation du nouveau
concept magasin d’un
acteur de la GSA
D i s p o s i t i f :
▪ Equipement de deux magasins, l’un au
nouveau concept l’autre au concept
actuel
▪ Découpage des magasins en zones clés
d’intérêt comparables
B é n é f i c e :
Validation du nouveau concept +
identification de points d’amélioration
avant déploiement
CAS CONFIDENTIEL

8. Confidential & Proprietary – Copyright BVA Group ® 2019
P r o t o c o l e :
Analyse des 6 000 premiers clients
10 jours après réouverture
Optimisation de
l’exécution du
nouveau concept
d’une enseigne de PAP
D i s p o s i t i f :
▪ Equipement de deux magasins, avant
et après rénovation
▪ Découpage des magasins en zones clés
B é n é f i c e :
Identification rapide de points à
corriger et des optimisations à
considérer pour les prochaines
ouvertures
N e x t : équipement de 5 autres
magasins nouveaux concept pour
suivre l’exécution
CAS CONFIDENTIEL

9. Confidential & Proprietary – Copyright BVA Group ® 2019
P r o t o c o l e :
▪ Détermination des irritants et des
best practices
▪ Recommandation d’optimisations
opérationnelles et stratégiques
▪ Suivi des tests en mode test and
learn
▪ Validation et roll out
Enclencher une
démarche
d’amélioration
continuer du merch
d’une enseigne de PAP
D i s p o s i t i f :
▪ Equipement de huit magasins
▪ Découpage des magasins en zones clés
comparables
B é n é f i c e : des performances
magasin boostées, des clients plus
satisfaits
CAS CONFIDENTIEL

10. Confidential & Proprietary – Copyright BVA Group ® 2019
Toutes les décisions
concernant le e-commerce
sont prises sur la base
d’outils d’analyse de
comportement clients.
Il était temps que ces KPI
soient disponibles pour mes
points de vente pour m’aider à
répondre à toutes mes
questions :
“
”Cédric, Responsable Merch
• Combien de temps les clients passent-ils en magasin ?
• Pourquoi ce magasin sur-performe par rapport aux autres ?
• Le taux de transformation est-il meilleur lorsque les clients
visitent plus de zones ?
Au final, une approche innovante reposant
sur des données originales