Comment faire revenir les clients en magasin ? En négociant !

Par Mélanie Roosen - Le 11 janvier 2018

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On imagine difficilement les équipes de la FNAC discuter des prix avec de potentiels acheteurs… C’est pourtant le principe de FAST Shop, un distributeur brésilien spécialisé dans les nouvelles technologies.

Ce n’est un secret pour personne : le e-commerce ne fait pas toujours du bien au magasin physique. Les courses en ligne peuvent présenter de nombreux avantages : plus pratiques, moins chronophages, le choix y est souvent plus important… et les prix peuvent être plus intéressants qu’en point de vente.

Les distributeurs peuvent certes rivaliser d’imagination pour proposer une expérience de qualité en boutique, pour les consommateurs-trices, c’est souvent la course au meilleur prix qui détermine le canal d’achat.

Partant de ce constat, Fast Shop, un magasin d’électronique brésilien, s’est associé à Microsoft pour proposer une solution et un concept qui détonnent. Si chacun des 100 magasins possède une identité unique, les équipes en sont persuadées : c’est la technologie qui permettra une expérience de choix. Felipe Souza Lima, Data Scientist chez Fast Shop explique que les gens qui achètent leurs produits sont « très sélectifs ». « Nous voulons tirer profit de notre capacité à communiquer avec eux en personne pour améliorer l’expérience d’achat ». Et par communiquer, n’entendez pas « délivrer le traditionnel bonjour-en-quoi-puis-je-vous-aider » parfois un peu trop mécanique ou intéressé. Ici, on parle de négociation…

Chez Fast Shop, les acheteurs et acheteuses ont en effet la possibilité de discuter du prix avec les équipes – et potentiellement de le faire baisser directement sur le point de vente.

Mais pas question pour le distributeur de perdre de l’argent ! La méthode du yield management, apparue dans les années 50, semble gagner un nouveau souffle. Pour rappel, elle consiste à adapter en temps réel la production à la demande, les prix, et minimiser les invendus. Les équipes de Fast Shop ont ainsi adopté la solution de machine learning Microsoft Azure. Grâce à l’analyse de données en temps réel, elle permet d’adapter un prix en direct, de laisser une marge de manoeuvre pour le négocier et de déterminer le seuil à ne pas dépasser. Felipe Souza Lima explique ainsi qu’il est possible de créer des modèles selon des variables définies (état des stocks, prix des concurrents, météo, …). Les employés-ées peuvent ensuite décliner les enseignements de façon opérationnelle. « Les équipes en charge des prix ne sont pas data scientists. Mais en créant un modèle prédictif, ils peuvent comprendre dans quelle mesure une réduction de 10% peut améliorer les ventes ».

Et ça marche, si l’on en croit les équipes : Fast Shop a beau avoir une présence en ligne, c’est dans ses magasins physiques que l’enseigne réalise le plus gros de son chiffre d’affaires.