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Pimkie se repositionne grâce au datamining en SaaS

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Pimkie a eu recours au SaaS et aux conseils d'AID pour repositionner sa marque vers une cible plus rémunératrice et optimiser ses ventes.

PublicitéPimkie est un distributeur textile présent dans 28 pays au travers de 693 magasins avec environ 5500 collaborateurs. Créée initialement pour une cible féminine 18-35 ans, la marque avait assumé un glissement vers le cheap girly 13-17 ans (vêtements peu chers pour adolescentes). Mais la stratégie actuelle est de repositionner la marque vers son coeur de cible initial. Cela passe bien sûr par un travail sur les produits eux-mêmes ainsi que sur le design des magasins. Mais il faut également un gros travail de marketing opérationnel pour optimiser les ventes avec d'importants recours au datamining. Pour y parvenir, Pimkie s'est appuyé sur le SaaS et les conseils d'AID (Add Intelligence to Data).
Pour commencer, les programme de fidélité a été refondu en commençant par la France avant d'être décliné sur les autres pays. « Nous avons 1,8 million de clientes encartées en France » s'est réjouie Leila Anabari, responsable CRM de Pimkie, en présentant le travail réalisé à l'invitation de AID. L'objectif principal est d'accroître le chiffre d'affaires généré par les clientes encartées les plus fidèles. Le datamining a ainsi permis de souligner que 2% des clientes assurent 13% du chiffre d'affaires.

Le programme de fidélité pour générer des données

Bien entendu, il n'y a là aucune originalité, le programme de fidélité vise à donner des datas à moudre aux systèmes décisionnels. Côté clientes, l'inscription est proposée dès 15 euros d'achats et permet de multiples avantages fidélisants comme des réductions de 10% chaque mois, des offres de type ventes privées, des animations dans le magasin préféré, etc. ainsi que des actions spécifiques individualisées (selon la date d'anniversaire, la fréquence des visites en magasins, etc.).
Plutôt que de multiplier les opérations de communication à large spectre, Pimkie a pris le parti de réaliser une meilleure communication plus ciblée. Les messages sont construits selon des scénarios de ciblages et d'actions à obtenir dans le cadre d'un budget et d'objectifs commerciaux, avec une validation des scénarios issus de l'exploitation des données des campagnes précédentes et les résultats des tests. Des mailings sont ainsi construits à l'occasion des huit nouvelles collections par an ou des célébrations mensuelles d'anniversaires. Ces mailings changent bien sûr selon les pays pour tenir compte des différences culturelles bien plus vastes que la seule différence de langue.

Externalisation assumée de l'expertise datamining

AID est intervenu pour aider Pimkie dans l'exploitation des données. Tout se construit évidemment, pour commencer, par une segmentation des clientes. Puis AID a accompagné Pimkie dans la mise en oeuvre du marketing automation avec le logiciel Maxxing. Pimkie a aussi co-construit son nouveau programme de fidélité avec ses meilleures clientes. Enfin AID intervient en assistance sur la mise en place des campagnes de promotion. Le tout utilise les différentes offres SaaS du prestataire qui s'appuie sur des outils tiers en plus des siens propres (Tableau, Adobe Campaign, Accengage, Selligent...).
Pimkie a préféré externaliser le datamining chez AID pour bénéficier d'une expertise supérieure à ce que l'entreprise aurait pu obtenir en interne. Deux temps pleins sont affectés à Pimkie chez AID, l'un est un pur dataminer, l'autre est plus orienté marketing.

PublicitéVers l'analyse du parcours client

Les données collectées vont être également systématiquement utilisées dans le module CIM (Customer Interaction Management) de la plate-forme SaaS proposée par AID. Ce module est actuellement en cours de déploiement chez Pimkie. Il s'agit d'anticiper qui va devenir, est ou va cesser d'être cliente VIP, c'est à dire parmi les 2% générant le plus de chiffre d'affaires. Et, bien entendu, Pimkie agira de manière spécifique vers chacune des populations déterminées. L'éditeur a indiqué que le module CIM a été co-construit avec ses clients.
Dans ce module, les données collectées sur les comportements individuels sont regroupés et synthétisés puis visualisés sous forme d'un parcours client centré sur un acte d'achat. Par exemple, on peut concevoir que 50% des achats en ligne de tel article ont été précédés d'une consultation de telle promotion, elle-même issue d'un clic sur une bannière, etc. Et on peut également déterminer, toujours pour l'exemple, si cet achat à ce prix a généré ensuite une visite en magasin pour compléter cet achat. L'enjeu est donc de comprendre les modalités du « tunnel de transformation » (passage de la connaissance de l'offre à l'intention d'achat puis à l'acte d'achat). Un faisceau d'indices permets alors de modéliser un type de comportement.

Article rédigé par

Bertrand Lemaire, Rédacteur en chef de CIO

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