Comment un responsable magasin peut-il utiliser les données de satisfaction pour améliorer les performances de son point de vente ?

Dans l'écosystème retail, le responsable magasin occupe une place stratégique. Il doit concilier les impératifs du siège (stratégie nationale, processus standardisés, …) avec les réalités du terrain (attentes clients locales, spécificités opérationnelles, …).

Comment impulser des actions contextualisées sans déroger aux lignes directrices que lui fixe sa direction ?

Pour résoudre cette équation, les données – et, en particulier – les données de satisfaction sont les alliées du responsable magasin. Elles transforment l’intuition en preuve. Elles donnent aux équipes locales de la visibilité sur les attentes des clients et sur l’impact des actions initiées en magasin.

Dans cet article, découvrez 6 façons dont un responsable magasin peut utiliser les données de satisfaction pour améliorer l’expérience client et booster les performances de son point de vente. 

Motiver les équipes grâce à une vision chiffrée de la satisfaction client 

Sensibiliser les collaborateurs à l’importance de la satisfaction client 

Pour un responsable magasin, la satisfaction client est un levier essentiel de performance. Pourtant, convaincre ses équipes de son importance peut s’avérer complexe. Souvent, les collaborateurs se concentrent sur les résultats commerciaux immédiats et perçoivent la satisfaction comme un concept abstrait.

Les données de satisfaction permettent de lever cette ambiguïté en offrant une preuve tangible du lien entre satisfaction et performance. Sans données, les équipes peuvent considérer l’insatisfaction comme inévitable. Avec des chiffres concrets, le responsable magasin peut démontrer que chaque action a un impact mesurable.

Par exemple, grâce au score d’impact développé par WizVille, il est possible de prouver qu’une augmentation de 10 % du taux de satisfaction peut générer une hausse de 5 % des ventes. Ce type de données transforme la satisfaction en un objectif concret et motivant pour les équipes.

Adopter un management basé sur la data

L’exploitation des données de satisfaction ne se limite pas à l’évaluation des performances. Elle doit être intégrée aux rituels managériaux.

Un bon point de départ consiste à instaurer un rapport mensuel de satisfaction client, basé sur les avis et indicateurs clés.

Ce document sert de support pour :

• Analyser l’évolution de la satisfaction dans le temps et comprendre les tendances.
• Célébrer les réussites, en valorisant les commentaires positifs.
• Identifier les axes d’amélioration prioritaires pour adapter les actions en magasin.

Les données ne doivent pas seulement servir à pointer des problèmes, mais aussi à valoriser le travail des équipes et encourager une culture de la satisfaction client.

Adopter un management basé sur les données de satisfaction 

L’approche data-based de la satisfaction client est aussi un socle pour créer des rituels managériaux avec ses équipes. 

Imaginons, par exemple, que le responsable magasin édite chaque mois un rapport détaillé des données de satisfaction client du magasin via la solution de pilotage. Il peut s’appuyer sur les données du rapport pour organiser un point mensuel avec ses équipes. 

Pour commencer, il dispose une visibilité sur l’évolution dans le temps de la satisfaction client. Si elle s’améliore, il peut féliciter ses équipes. Et, si elle décline, il peut engager une discussion sur l’importance des efforts en matière d’expérience client et les pistes d’amélioration à prioriser. 

Les données permettent aussi de célébrer les succès. En mettant en avant les commentaires positifs des clients, le responsable magasin peut valoriser le travail de ses équipes. Il alimente ainsi la motivation et l’implication des collaborateurs sur le sujet. 

Le rapport met en lumière les points spécifiques qui génèrent le plus d’insatisfaction client.

Le responsable magasin dispose aussi d’un état des avis et du verbatim client. Il peut créer des routines pour organiser les réponses aux avis. Ainsi, il s’assure que les équipes traitent régulièrement et correctement les avis qui relèvent du local.

Identifier les principaux irritants de l’expérience magasin et les leviers d’action prioritaires 

Les données de satisfaction révèlent les principaux irritants qui impactent l’expérience client en magasin. L’analyse du feedback client fait apparaître des sujets qui cristallisent le mécontentement de ses clients.

Par exemple, les clients se plaignent du manque de connaissance des produits de la part des collaborateurs. Ou ils soulignent le temps d’attente à l’encaissement. 

Les données de satisfaction offrent une vision chiffrée, factuelle de la satisfaction client. Pour le responsable magasin, et pour ses équipes, il n’est pas possible d’ignorer ces signaux à l’échelle du magasin. 

Mais, même armé de cette connaissance, comment passer du constat à l’action ? C’est la question que se posent souvent les responsables magasin.

Première interrogation : si plusieurs sujets génèrent de l’insatisfaction, lequel faut-il prioriser dans le plan d’action local ?

Si son enseigne a adopté la solution « score d’impact » de WizVille, le responsable magasin visualise les gains de performances qu’il pourrait obtenir en se hissant au niveau des meilleurs points de vente du réseau sur un item précis. Il peut donc prioriser le sujet qui aura le plus d’impact sur ses ventes. La solution va même encore plus loin puisqu’elle délivre des recommandations intelligentes pour aider l’équipe locale à construire son plan d’action.

Adapter l’offre et l’expérience au contexte local 

S’il dispose des données de satisfaction client à l’échelle de son point de vente, le responsable de magasin peut les utiliser pour comprendre les attentes des clients locaux et adapter son offre.

Identifier les spécificités locales 

Les données de satisfaction constituent une clé de compréhension des clients et de leurs attentes. Elles aident le responsable magasin à identifier les attentes locales en matière d’expérience client. 

En effet, d’un magasin à l’autre, les attentes diffèrent. Prenons deux magasins d’une même enseigne, situés dans des régions différentes ou même dans des quartiers distincts. Il est tout à fait possible que la sensibilité au prix, par exemple, ne soit pas du tout la même. 

Avec les données de satisfaction et l’analyse du verbatim, le responsable magasin identifie les sujets qui comptent pour les clients de son magasin. Il peut aussi croiser ces données avec d’autres données (revenus, âge, habitudes d'achat, …).

Pour améliorer les performances de son magasin, le responsable doit aussi tenir compte de la concurrence locale. Pour cela, il peut s’appuyer sur le benchmark concurrentiel local pour se comparer à ses compétiteurs sur la base des avis clients. S’il croise ces données avec une analyse des offres et services des concurrents, il peut identifier des opportunités de différenciation.

Ajuster l'assortiment et l’expérience client en fonction des préférences locales 

Dans certains secteurs, comme l’alimentaire, les consommateurs locaux ont souvent une appétence pour des produits régionaux. Pour répondre à leurs attentes, les magasins peuvent mettre en avant des produits issus de la région.

Les données de satisfaction, croisées avec les données transactionnelles, permettent d’identifier les préférences des clients et d’optimiser la mise en avant des produits.

De la même manière, les attentes en matière d’expérience client peuvent varier localement. Par exemple, entre le nord et le sud de la France, les consommateurs n’ont pas les mêmes attentes en termes d’horaires d’ouverture des magasins. Autre exemple, les clients auront des attentes distinctes entre un magasin de centre-ville, proche de leur lieu de travail, et un magasin situé dans une zone résidentielle en périphérie.

Seules les données de satisfaction locales permettent de comprendre ces singularités et d’ajuster l’offre et l’expérience en fonction des attentes.

Au niveau local, les données de satisfaction peuvent aussi devenir un critère de segmentation pour les actions marketing. Par exemple, le directeur du magasin peut adresser une campagne spécifique aux clients promoteurs, avec des offres dédiées pour les inciter à venir en magasin. Avec certaines régies publicitaires, il est possible d’adapter la campagne localement pour mettre en avant les produits locaux, par exemple.

Optimiser les opérations en magasin 

Si des insatisfactions émergent, c’est que l’expérience client n’est pas optimale aux yeux des consommateurs. 

Les données de satisfaction invitent le responsable magasin à enquêter sur les causes de ces insatisfactions. 

L’analyse du verbatim offre certainement des premières pistes d’investigation. Mais, pour régler les problèmes, il faut encore creuser, cartographier et évaluer les processus qui composent un item de la satisfaction client.

Prenons un exemple : les clients se plaignent du temps d’attente en caisse. Une fois que vous avez cette information, il faut aller plus loin. Les clients ne voient que la partie visible de l’iceberg. Mais, pour l’améliorer, vous devez vous occuper de ce qui, derrière le rideau, conduit à cette situation.

Ce problème d’attente à l’encaissement peut être la conséquence de plusieurs éléments :

• Le personnel est sous-staffé
• Les collaborateurs ne sont pas assez rapides, donc peut-être insuffisamment formés
• Le planning des hôtes et hôtesses de caisse n’est pas optimal
• Vous avez des collaborateurs en arrêt régulièrement. Si oui, pourquoi ?
• Le logiciel de caisse n’est pas assez efficace
• Vous avez trop de clients qui paient par chèque et ça crée des goulets d’étranglement
• L’espace d’encaissement est mal configuré et ça crée un problème de perception de temps long.

Alors, quel est le vrai problème sous le problème initial ?

Pour le savoir, le responsable magasin doit creuser les données de satisfaction avec le feedback des collaborateurs et les KPIs magasin (temps moyen en caisse, temps moyen par client à l’encaissement, nombre de caisses ouvertes, …). Il pourra alors décider si la priorité consiste à réorganiser le planning des équipes, réaménager l’espace d’encaissement ou installer des caisses automatiques.

Personnaliser l’expérience en magasin 

Nous avons expliqué plus haut comment le responsable magasin pouvait utiliser les données de satisfaction pour adapter l’expérience aux attentes et aux préférences locales. 

Il peut même aller encore loin et exploiter cette data pour offrir des expériences hyper-personnalisées à ses clients. Pour les clients encartés, il est à la fois possible de connaître leur niveau de satisfaction et leurs préférences d’achat. A partir de ces données, le responsable magasin et ses équipes peuvent segmenter leur base clients et créer des parcours différenciés.

Prenons l’exemple d’un magasin d’électroménager. Dans le CRM, les équipes identifient une liste de clients promoteurs qui achètent essentiellement des appareils de cuisine. Pour les engager encore davantage, le magasin pourrait leur proposer un atelier cuisine au cours duquel ces clients auraient l’occasion de tester une nouvelle gamme d’appareils.

Autre exemple : un magasin de bricolage à Marseille identifie via ses données que 68% des détracteurs locaux critiquent le manque de conseils techniques. Pour répondre à ce manque, le magasin pourrait inviter ces clients à participer à des ateliers dédiés avec des experts.

Toujours en croisant les données de satisfaction et les préférences clients, le magasin peut personnaliser ses offres promotionnelles. Par exemple, pour faire revenir les clients en point de vente, on leur présentera dans les annonces publicitaires des offres alignées avec leur historique d’achat. Un couple qui achète régulièrement des couches et des pots bébé recevra alors en priorité un message pour des promotions sur l’univers bébé.

Alimenter le dialogue avec le siège 

Les données de satisfaction client constituent également un levier stratégique pour dialoguer avec le siège.

En tant que responsable de magasin, vous devez comprendre que les données de satisfaction ne sont pas un outil de contrôle du siège sur les magasins. Oui, le siège s’en sert peut-être pour évaluer les magasins. Mais vous aussi, vous pouvez l’utiliser à votre avantage pour pousser vos arguments et soutenir vos plans d’action ou vos demandes de budget auprès de votre direction.

Pour ne pas « subir », il faut aussi que la communication remonte du magasin vers le siège. Par exemple, vous constatez que vos clients locaux sont beaucoup plus sensibles au conseil qu’au prix et que les gains potentiels d’une action sur le conseil sont conséquents. Vous pouvez utiliser ces données pour demander un budget formation supplémentaire pour vos équipes.

Imaginons maintenant que votre magasin figure parmi les plus performants pour l’accueil. Vous pouvez documenter vos meilleures pratiques pour que le siège puisse les diffuser dans le réseau.

Pour le siège, la data est importante, mais elle ne dit pas tout. Le dialogue avec les magasins donne de la visibilité aux « angles morts » de la satisfaction client que la donnée ne couvre pas. Ces remontées du magasin, qui peuvent se faire via le responsable de zone, ajoutent du concret à la data. Elles facilitent leur interprétation et la construction de plans d’actions basés sur l’intelligence collective.

Les enseignes les plus performantes sont celles où les responsables magasins s’appuient pleinement sur les données de satisfaction client.

Ces données instaurent un langage commun entre les équipes terrain et la direction, transformant les retours clients en leviers d’amélioration continue.

Mais pour que cette démarche porte ses fruits, une répartition claire des rôles entre siège, responsables magasins et équipes locales est essentielle.

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