4 façons dont les données de paiement peuvent aider les détaillants à créer plus de commerce


Alors que les consommateurs et les entreprises s'adaptent à une nouvelle normalité, le secteur de la vente au détail est sur le point de connaître une reprise significative jusqu'en 2021. La croissance totale des ventes au détail commencera à se redresser, augmentant de 2,3% à 5 600 milliards de dollars, selon eMarketer. Alors que les détaillants se préparent pour ce qui sera une fin d'année solide, il est essentiel de se souvenir des leçons apprises au cours des 18 derniers mois et d'envisager de nouvelles stratégies pour garder votre entreprise en tête sur un marché hautement concurrentiel.

L'optimisation d'une entreprise omnicanale qui simplifie les processus d'achat, supprime les frictions en magasin ou en ligne et augmente la fidélité des clients est essentielle au succès futur de la vente au détail. Au cœur de l'optimisation se trouve l'utilisation des données pour influencer les résultats et créer plus de commerce via des expériences client positives.

Voici quatre façons dont les détaillants exploitent les données de paiement pour créer plus de commerce, tout en optimisant les modèles de commerce pour qu'ils fonctionnent en leur faveur :

1. Comprenez votre client.

Un problème central du commerce traditionnel a toujours été qu'à moins qu'un client ne s'inscrive sur une plate-forme de fidélité, le détaillant ne sait probablement rien à leur sujet. Cependant, en analysant de grands ensembles de données de paiement, les détaillants d'aujourd'hui peuvent glaner des informations sur le profil d'achat d'un client sans comprendre précisément qui ils sont.

Considérez le guerrier en semaine, un travailleur de 9 à 5 qui visite son café préféré pendant le trajet quotidien et paie avec une carte de crédit tous les matins. L'interaction traditionnelle la voit saluer le barista, commander une boisson et payer 5,99 $ avant de se rendre au travail. Mais que se passerait-il si les données de paiement pouvaient informer le caissier en temps réel que cet acheteur anonyme était en fait un client fidèle qui visitait son café tous les jours de la semaine ? Ensuite, le vendredi, le barista pourrait offrir une pâtisserie gratuite à la caisse ou inciter à s'inscrire à la plateforme de fidélité numérique du café.

L'exploitation des données de paiement permet aux détaillants de mieux comprendre leurs clients, de nouer des relations et d'offrir plus de valeur au consommateur.

2. Connectez le numérique au physique.

Alors que les achats numériques ont décollé pendant la pandémie, cela n'a pas signifié la fin des magasins physiques. En fait, les détaillants avertis combinent le meilleur du monde physique et en ligne pour créer des expériences de commerce omnicanal à valeur ajoutée.

Par exemple, si un consommateur souhaite acheter de nouvelles chaussures, il peut simplement se rendre en ligne sur le site Web de sa marque préférée et sélectionner la nouvelle paire qu'il souhaite. Cependant, que se passerait-il si, pendant que cette cliente faisait ses achats sur le Web, le détaillant lui présentait des promotions locales qui n'étaient disponibles qu'à l'emplacement physique de sa région – cette nouvelle paire de chaussures de course coûte 99 $ en ligne, mais en vente pour 79 $ seulement quelques pâtés de maisons.

En utilisant des données géolocalisées, le détaillant est en mesure de diriger le trafic piéton vers un emplacement physique et potentiellement de vendre plus de produits une fois que le client est immergé dans le magasin physique. Certains détaillants utilisent même cette stratégie pour augmenter le trafic piétonnier dans des magasins spécifiques qui peuvent avoir des difficultés avec les ventes.

3. Optimisez les résultats de paiement.

La capacité d'optimiser les résultats de paiement peut créer des efficacités opérationnelles qui réduisent les coûts. Prenons l'exemple d'un épicier qui augmente le volume des paiements numériques en magasin en encourageant les consommateurs à payer via le portefeuille numérique du détaillant. En connectant un portefeuille mobile pour les paiements en magasin, cet épicier peut augmenter le volume des paiements ACH, réduisant ainsi les coûts d'acceptation par rapport à une transaction de crédit.

De même, les entreprises peuvent utiliser l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique pour analyser de grands ensembles de leurs propres données de paiement afin d'améliorer les taux d'autorisation ou d'atténuer la fraude. L'optimisation des résultats de paiement pour s'assurer que les transactions significatives sont autorisées et que les transactions frauduleuses sont contrecarrées, crée de meilleures expériences pour les clients tout en bénéficiant également au résultat net.

4. Résoudre le problème des retours.

Les retours sont devenus le principal problème des commerçants en ligne. Comme les consommateurs ont trouvé la facilité d'acheter en ligne avec des retours sans frais, une nouvelle vague d'acheteurs achète plusieurs articles avec l'intention claire de retourner plus qu'ils n'en gardent. Pour de nombreuses entreprises, les coûts associés à l'expédition et à la réception peuvent rapidement dépasser ceux des marchandises vendues, créant des conditions économiques défavorables qui pèsent sur l'ensemble de l'entreprise.

Cependant, que se passe-t-il si, en utilisant de grands ensembles de données de paiement anonymisées, cette même entreprise peut comprendre à l'avance qui sont ces retours chroniques en fonction de leurs habitudes d'achat et de leur historique de retour. Désormais, au lieu de vendre une paire de jeans à 50 $ le mardi pour payer la facture d'un retour une semaine plus tard, ce même détaillant pourrait offrir au consommateur une remise au point d'achat – potentiellement 10 % de réduction s'il accepte de acheter l'article sans possibilité de le retourner.

En utilisant les données client pour comprendre ce qu'un acheteur pourrait faire avant de passer à la caisse, le détaillant est en mesure de créer un résultat favorable tout en transmettant une nouvelle valeur au consommateur.

Les détaillants intelligents s'appuient fortement sur les données et les analyses pour renforcer leurs capacités de commerce omnicanal, offrir de meilleures expériences aux consommateurs et renforcer l'efficacité de leurs opérations.

Nandan Sheth est responsable de Carat et du commerce numérique chez Fiserv, l'un des principaux fournisseurs mondiaux de solutions technologiques de paiement et de services financiers.



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