S’il y a une règle que tout bon marketeur connait, c’est qu’un ciblage adéquat est une composante essentielle d’une stratégie marketing efficace. Plus il est précis, meilleur sera l’impact et le taux de conversion sur les clients potentiels. Si Internet a permis de grandes avancées en la matière, c’était – technologiquement – plus compliqué à grande échelle en magasin. Mais les choses sont en train de changer.
La reconnaissance faciale comme outil de personnalisation des publicités
Longtemps, on a cru que la reconnaissance faciale se cantonnait aux films d’action futuristes. Mais ce n’est plus le cas. Plusieurs grandes sociétés du secteur de la grande consommation travaillent sur des dispositifs de ce type, qui devraient bientôt arriver en magasin. 
En se basant sur la technologie Kinect de Microsoft, Mondelez International développe un système de reconnaissance faciale pouvant déterminer l’âge, le sexe, la taille et le poids du shopper, ainsi que le produit pris dans le rayon. Il pourrait arriver dès 2015 dans les supermarchés US.
Equipé d’un écran, il pourra proposer au client une publicité personnalisée ou un bon de réduction immédiate pour un produit en rapport avec ses caractéristiques. Il permettra aussi de tracker les comportements d’achat des consommateurs. Au Royaume-Uni, un dispositif similaire permettra de « scanner » les clients faisant la queue à la caisse des 450 stations-service de l’enseigne Tesco afin de leur proposer – selon leur sexe, leur âge, le lieu de la station et le moment de la journée – des pubs pour les produits qui auront le plus de chances de les intéresser. Le système recueillera également le temps de visionnage de la publicité ainsi que les achats qui auront finalement été effectués par le client.
Le tracking en magasin n’est pas nouveau
Outre-Manche, l’annonce de Tesco a déclenché une vague de commentaires négatifs sur Internet. Certains consommateurs annonçant leur intention de passer à la concurrence si cette technologie était mise en place.
La communication autour de ces dispositifs et leur perception par le public sera assurément un enjeu majeur pour leur éventuel déploiement à grande échelle. Pourtant, le tracking des consommateurs et de leurs habitudes d’achat est loin d’être une nouveauté ! Internet a permis l’émergence du ciblage contextuel des publicités ainsi que du retargeting – bannières publicitaires affichant des produits en fonction de ce que vous venez de regarder sur un site e-commerce. Les VPCistes exploitent depuis longtemps les historiques d’achat et de consultation (pour les sites e-commerce) de leurs clients afin de leur proposer des produits en adéquation avec leurs besoins et leurs centres d’intérêt. Amazon en est le cas d’école. Enfin, les programmes de fidélité des enseignes enregistrent depuis des années les achats à chaque passage en caisse et sont aussi une mine de données formidable pour déterminer des profils.
De nouvelles opportunités marketing !
S’il est évident qu’ils devront être contrôlés pour éviter les dérives, ces dispositifs ouvrent pour autant des possibilités formidables au niveau marketing, notamment du point de vue de la personnalisation et la gestion en temps réel des publicités en fonction de chaque client – mais pas seulement ! Ces outils vont permettre de recueillir une somme de données beaucoup plus importantes et objectives pour mieux analyser le comportement d’achat des clients en magasin. Alors qu’ils étaient jusque-là surtout possibles en marketing direct et sur Internet, les tests A/B – tester deux versions d’un même élément (publicité, accroche marketing, etc.) et mesurer le plus efficace en terme de conversion – pourront enfin être réalisés à grande échelle sur des publicités en physique. Des avancées considérables qui permettront de connaitre l’impact exact d’une pub sur le comportement d’achat, tester en situation réelle deux publicités différentes pour déterminer la plus efficace sur les ventes (et pas uniquement sur l’image de la marque), etc.
Autant dire une révolution !
Article rédigé par Fanny Perreau, du blog Theconsumerfactor
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