par Yassine Ben Mansour | 7 octobre 2025
Les acheteurs ne récompensent pas l’effort, ils récompensent le résultat. Ils se souviennent qu’une taille est en stock, qu’une Acheter en ligne, retirer en magasin (BOPIS) les commandes sont prêtes plus tôt que prévu et lorsque le service d’assistance anticipe un problème avant qu’il ne se transforme en retour. Les détaillants qui offrent constamment ces moments traitent les données comme un système d’exploitation pour la gestion de l’information. Expérience client (CX)Le processus est le suivant : signal → décision → action → impact. Cela nécessite une vérité opérationnelle propre de la part de
Planification des ressources de l’entreprise (ERP)
,
Système de gestion des commandes (SGC)
et
point de vente (POS)
le contexte comportemental des interactions avec le web, les applications et les magasins, et les signaux d’expérience de la Voix du Client (VoC).
voix du client (VoC)
-tous orchestrés en temps quasi réel et liés à des résultats commerciaux mesurables.
Cet article présente ce que les dirigeants font différemment en 2025, les modèles d’architecture qui garantissent la fiabilité des informations et un plan de 90 jours pour aller au-delà des tableaux de bord et prendre des décisions que les clients peuvent ressentir.
Pourquoi le « CX piloté par les données » est-il différent en 2025 ?
De la collecte des données à leur conversion.
La plupart des détaillants ne manquent pas de données, ils manquent de chemins de conversion qui transforment les signaux en actions avec les propriétaires et les clients.
Accords de niveau de service (SLA)
. Il s’agit de passer d’une collecte cloisonnée à des flux d’informations fiables et contrôlés qui favorisent un commerce transparent et responsabilisent les employés, tout en respectant la vie privée et en faisant preuve de responsabilité.
Intelligence artificielle (IA)
.
Une seule source de vérité opérationnelle.
Une personnalisation qui favorise les ruptures de stock
Unités de gestion des stocks (UGS)
est pire que l’absence de personnalisation. Les règles de disponibilité, de tarification et d’exécution doivent faire référence aux mêmes identifiants (ID) de produit/client/lieu dans l’ERP, l’OMS et les points de vente,
Plate-forme de données clients (CDP)
et l’analyse, de sorte que la promesse que vous faites numériquement est la promesse que vous tenez sur le plan opérationnel.
La fluidité des parcours est un résultat de l’architecture. L’amélioration de la fidélisation et du CX n’est pas une campagne, c’est le sous-produit de l’unification des données et de la prise de décision sur l’ensemble des canaux. Les investissements qui montrent clairement
Retour sur investissement (ROI)
-tels que l’inventaire, la tarification et les prévisions de la chaîne d’approvisionnement assistés par l’IA, améliorent à la fois les promesses faites aux clients et la rentabilité.
Sept moyens utilisés par les leaders pour transformer les connaissances en une meilleure CX
1) Une personnalisation qui respecte les stocks et les marges
Une personnalisation efficace permet d’aligner le contenu et les offres sur les données disponibles à la vente (
ATP
) et les marges de contribution. Supprimez les UGS contraignantes. Valorisez les alternatives disponibles localement. Associez les déclencheurs du cycle de vie (accueil, reconquête, réapprovisionnement) à la proximité du magasin et à l’affinité avec la catégorie.
Les équipes de gestion de la relation client (CRM)
Les équipes de gestion de la relation client (CRM) constatent régulièrement que les données de première main, la micro-segmentation et les règles d’éligibilité sont plus performantes que les remises générales, à la fois pour le CX et la valeur de vie (LTV).
valeur à vie (LTV)
.
2) La précision de la disponibilité comme promesse au client
La précision des stocks est CX. Les leaders instrumentent les deltas d’inventaire en temps réel, les stocks de sécurité dynamiques sur les produits les plus vendus, et les stocks de sécurité en temps réel sur les produits les plus vendus, et les stocks de sécurité. Page de détail du produit (PDP) des messages qui définissent des attentes fiables (« Prêt à être récupéré à 17h30 »). Ils relient également les motifs de retour (par exemple, la taille) au contenu du PDP (guides des tailles, photos des modèles) afin de réduire la « mauvaise demande ». Casser les silos de données autour des stocks est essentiel pour réduire le nombre d’annulations et de commandes non honorées, et pour accroître la fidélité.
3) Des choix d’exécution plus intelligents que les clients peuvent ressentir
Les moteurs de décision acheminent les commandes de manière à équilibrer le délai de livraison, le coût du service, la capacité de travail du magasin et le risque d’expédition fractionnée. BOPIS/curbside pour l’immédiateté ;
Expédier à partir du magasin (SFS)
pour améliorer les ventes ;
Centre de distribution (CD)
lorsqu’il protège la marge. Suivez les promesses par rapport à la réalité et déclenchez des actions correctives lorsque l’écart se creuse (par exemple, alertes sur le personnel, dérogations pour les transporteurs). Utilisez l’IA lorsqu’elle est importante sur le plan opérationnel, et non pas à titre décoratif.
4) Service proactif utilisant la VoC + l’analyse du parcours
Agrégé
Net Promoter Score (NPS)
/
Satisfaction de la clientèle (CSAT)
verbatim, transcriptions de chat, et télémétrie de navigation/commande pour détecter les frictions (par exemple, confusion de taille sur un style de héros). Ouvrez une tâche de contenu (améliorer les conseils d’ajustement, ajouter des images alt) et un guide de sensibilisation pour les segments à forte valeur ajoutée. Des associés responsabilisés et des mesures côté client (temps consacré à la tâche, engagement PDP) sont en corrélation avec de meilleures expériences et un comportement répété.
5) Tarification et promotion avec des garde-fous d’élasticité
Remplacez les démarques générales par une élasticité au niveau du segment et de l’unité de stock et par des garde-fous (planchers/plafonds) afin que les offres protègent la marge et ciblent le risque de désabonnement, l’âge du stock ou la demande locale. Les vendeurs et les
Les intégrateurs de systèmes (SI)
signalent que lorsque l’éligibilité à une promotion est liée à la situation des stocks et au LTV, les détaillants constatent une augmentation de la marge contributive et une diminution des retours post-promo.
6) Assortiment et répartition adaptés à la réalité locale
Combinez les performances des groupes de magasins, la météo, les événements locaux et les retours pour pousser les bonnes tailles/couleurs aux bons endroits. Traitez l’allocation comme une optimisation continue, et non comme une opération fixe que l’on peut oublier. Intégrez les commentaires des magasins dans la boucle ; la connaissance des associés est souvent le moyen le plus rapide d’éviter la spirale de la démarque.
7) Augmentation du nombre d’associés et meilleure action suivante
Fournissez aux associés le contexte – historique des achats, commandes en cours, listes de souhaits, risque de désabonnement – et chargez-les de petites actions à forte valeur ajoutée (suivi de la clientèle, suggestions de substitution, vérifications après le ramassage). De meilleures données sur la ligne de front réduisent l’anxiété, augmentent l’attachement et transforment les ramassages en micro-moments positifs.
Les données qui comptent vraiment (et comment les capturer)
- Vérité opérationnelle (ERP/OMS/POS). Commandes, expéditions, ATP, annulations, retours, transferts. Ces données permettent de prendre des décisions en matière de disponibilité, d’acheminement et de rentabilité à grande échelle.
- Signaux comportementaux (web/app/store). Termes de recherche, durée du PDP, ouvertures de diagrammes de taille, ajouts au panier, abandons, fréquentation. Ils expliquent pourquoi les résultats changent et où il faut agir
Expérience utilisateur (UX)
.
- Signaux d’expérience (VoC et service). NPS/CSAT, sentiment d’évaluation, taxonomies des centres de contact. Utiliser
Traitement du langage naturel (NLP)
pour étiqueter les problèmes en fonction d’UGS, de modules de contenu ou d’étapes de paiement spécifiques.
Contexte (saisonnalité, météo, événements, concurrence, clientèle).
Enrichissez la prévision de la demande et l’activation locale.
Des modèles d’architecture qui garantissent la fiabilité des données d’observation
Des identifiants unifiés dans l’ensemble du domaine. Établir des clés durables pour le produit, le client et le lieu. Créez un processus de gestion pour que les nouvelles applications héritent de la norme au lieu d’inventer la leur.
Normes et gouvernance des événements.
Définissez des événements tels que pdp_view, size_chart_open, bopis_readyLes données de la vie privée, avec des schémas, des propriétaires et des accords de niveau de service (SLA) de qualité. Passez de la collecte ad hoc à l’analyse et à l’IA éthiques, transparentes et respectueuses de la vie privée.
Pipelines en temps quasi réel pour les signaux matériels. Diffusez en continu ce qui modifie les promesses des clients ou le risque de fraude : les écarts d’inventaire, les modifications de l’état de la commande, les exceptions des transporteurs, les actions des clients à forte valeur ajoutée. L’IA peut aider à hiérarchiser les signaux qui méritent d’être traités en temps réel et ceux qui peuvent être traités par lots.
Composable là où cela compte. Conservez les systèmes ERP/OMS comme systèmes d’enregistrement ; ajoutez des services décisionnels pour la tarification, l’acheminement, les recommandations et le classement des contenus. Associez l’agilité composable à des contrats de données stricts pour éviter les dérives de l’intégration.
Créez la boucle de rétroaction : Du signal → Action → Impact
- Définissez l’arbre des ICP. Partez des résultats ressentis par les clients – taux de remplissage, ponctualité du ramassage, NPS, taux de répétition. Mettez en correspondance chacun de ces résultats avec les objectifs opérationnels de l’entreprise.
Indicateurs clés de performance (ICP)
(
disponibilité en rayon (OSA)
taux d’annulation, taux d’expédition fractionnée, latence de prélèvement, promesse-vers-réalité) et aux signaux avancés (ouvertures de diagrammes de taille, profondeur de défilement du PDP, capacité de main-d’œuvre du magasin). - Automatisez les déclencheurs et les propriétaires. Exemples :
OSA < seuil sur un style supérieur → créer une tâche de réaffectation au magasin/DC le plus proche.
Augmentation du nombre de retours pour « ajustement » → ouverture automatique de la tâche de contenu PDP (ajustement des photos, taille du texte) et suppression des tailles peu appréciées dans les campagnes payantes.
Client de grande valeur à proximité d’un magasin → l’associé reçoit un message de clienteling avec des alternatives en stock.
3. fermez la boucle avec des tests.
Mesurez l’effet de levier avec des tests
A/B
ou des tests géographiques. Reliez les changements CX aux leviers de revenus et de coûts afin que les investissements restent honnêtes.
Prouver le retour sur investissement
Reliez chaque action à un tableau de bord commun à l’ensemble du marketing,
Opérations (Ops)
et les magasins :
Croissance et fidélisation :
conversion, taux de répétition, LTV, attachement.
Intégrité des promesses :
annulations, substitutions, expéditions fractionnées, heure d’enlèvement promise et réelle.
Protection des marges :
promotion du retour sur investissement, évitement de la démarque via la réaffectation, coût du service par commande.
Qualité du service :
résolution du premier contact, conversions assistées, déviation avec protection du CSAT.
Lorsque l’intégrité des stocks, les garde-fous tarifaires et l’orchestration de l’exécution des commandes sont régis par des données et des règles de décision partagées, il en résulte un retour sur investissement mesurable et une promesse plus fiable pour les clients.
Guide de démarrage rapide (90 jours)
Jours 0-30 : Instrument et alignement
- Vérifiez les identifiants intersystèmes et la dérive de l’horodatage ; corrigez les lacunes évidentes en matière de qualité.
- Établissez un tableau de bord exécutif CX : résultats (taux de remplissage),
livraison à temps (OTD)
pickup, NPS), opérationnels (OSA, taux de fractionnement), de premier plan (ouverture du tableau de bord, profondeur du PDP, capacité de main-d’œuvre).
- Choisissez deux cas d’utilisation à fort impact : l’intégrité de la disponibilité et l’orchestration des commandes.
Jours 31 à 60 : Lancez deux projets pilotes d’automatisation
- Disponibilité intégrité pilote
Rationnaliser les deltas d’inventaire ; alerter sur les anomalies ATP ; régler les stocks de sécurité sur les produits les plus vendus.
Mettez à jour les pages PDP/boutiques avec des messages précis sur la disponibilité et des fenêtres d’enlèvement réalistes.
Mesure : annulations, commandes différées, conversion PDP→checkout.
- Pilote d’orchestration (BOPIS/SFS/Réserver en ligne, retirer en magasin (ROPIS)/Acheter en ligne, expédier au magasin (BOSS))
L’acheminement se fait en fonction de la durée de la promesse + de la capacité de travail + de la répartition des risques ; faire respecter les limites.
Mesure : promesse-vs-actuel, variance de la main d’œuvre, NPS après le ramassage.
Jours 61-90 : Évaluer et prouver
- Envoyez les meilleures actions suivantes aux appareils associés (suivi de la clientèle, suggestions de substitution).
- Ajoutez des garde-fous tarifaires pour les unités de stock limitées ; testez des offres ciblées pour réduire les retours liés à l’ajustement.
- Effectuez au moins un test A/B ou un test géographique ; publiez un rapport de retour sur investissement d’une page.
Modes de défaillance courants (et solutions)
- De jolis tableaux de bord, des actions peu efficaces. Chaque mouvement métrique a besoin d’un déclencheur, d’un propriétaire et d’un accord de niveau de service.
- Une personnalisation qui ne tient pas ses promesses. La position de l’inventaire doit tenir compte des recommandations et des annonces.
- Maxima locaux. Une campagne qui attire la demande vers des produits en rupture de stock n’est pas une victoire ; partagez un tableau de bord unifié.
- La gouvernance a été ajoutée plus tard. Intégrer le consentement, la minimisation et l’explicabilité dans la conception afin que les programmes puissent être adaptés en toute sécurité.
Conclusion : Expédiez peu, apprenez vite, développez ce qui fonctionne.
Les améliorations CX s’accumulent lorsque vous tenez vos promesses, réduisez les frictions et laissez les données guider la meilleure décision suivante. Commencez là où les clients le ressentent le plus : la disponibilité et l’exécution. Gardez votre architecture honnête (identifiants unifiés, normes d’événements, temps quasi réel là où c’est important). Donnez du contexte à vos collaborateurs. Et mesurez tout par rapport à un tableau de bord commun afin que l’entreprise puisse voir – et continuer à financer – ce qui fonctionne.
FAQ
Q1. Quelles données devrions-nous privilégier en premier lieu pour améliorer le CX ?
Commencez par la vérité opérationnelle (commandes, expéditions, ATP, annulations, retours), puis superposez les comportements (termes de recherche, PDP dwell, événements du panier) et l’expérience (VoC, transcriptions de chat). Veillez à ce que les identifiants produit/client/lieu soient unifiés afin que les informations soient clairement associées aux actions.
Q2. Avons-nous besoin d’un CDP dès le premier jour ?
Pas nécessairement. Si les identifiants sont unifiés et que vous disposez de normes pour les événements, vous pouvez mettre en œuvre des cas d’utilisation à fort impact (intégrité de la disponibilité, orchestration plus intelligente, logique de suppression pour les UGS limitées) tout en planifiant un CDP lorsque la complexité de l’orchestration et le nombre de canaux augmentent.
Q3. Où l’IA a-t-elle rapidement le plus grand impact sur la CX ?
L’intégrité des stocks (moins d’annulations), l’orchestration des commandes (exécution plus rapide et moins coûteuse) et les garde-fous en matière de promotions et de prix (marge avec pertinence). Ces évolutions sont ressenties à la fois par les clients et par les services financiers.
Q4. Comment prouver le retour sur investissement du travail CX ?
Utilisez un tableau de bord commun qui lie les résultats CX (NPS, répétition, promesse-réalité) aux KPI opérationnels (OSA, fractionnement, taux d’annulation) et à l’économie de l’unité (marge de contribution, évitement de la démarque, coût du service). Validez avec des tests A/B ou des tests géographiques.
Q5. Quelle gouvernance est nécessaire pour rester conforme tout en personnalisant ?
Adoptez le consentement et la minimisation dès la conception, maintenez la transparence des données et expliquez les décisions prises par l’IA. Cela permet aux programmes d’être évolutifs et défendables tout en offrant des avantages en matière de personnalisation.
