Pourquoi et comment McDonald's change la façon d'attribuer ses ventes?
La data science et le big data ont permis à McDonald's France de passer d'une stratégie produit à une stratégie centrée clients. Voici comment, à l'occasion du Salon Big Data, le 11 mars 2019.
Avec ses 5 milliards d'euros de chiffre d'affaires et ses 1450 points de vente en France, McDonald's s'impose encore comme le leader de la restauration rapide en France. Pour préserver son premier rang, l'enseigne a décidé de changer la façon de mesurer ses ventes et, in fine, d'identifier de nouvelles opportunités de développement et de croissance. "Depuis toujours, avec notre slogan 'Venez comme vous êtes', nous cherchons à parler directement aux consommateurs, contextualise Romain Girard, directeur Business Insights de McDonald's France. Pour autant, avant, nous regardions les ventes par point de vente, produit, heure et protéine, et jamais de manière poussée, par typologie de clients."
Constatant qu'un même client pouvait commander le même burger, mais dans des contextes très différents - seul, en famille ou en groupe -, l'enseigne a donc changé de paradigme pour analyser ses ventes. La complexité ? "Le changement de paradigme demande de la donnée, qui appartient à la direction générale, à la direction marketing, aux études, à l'IT, au digital ou, encore, aux insights, avec qui plus est, un siège aux États-Unis", poursuit Romain Girard. Des données dispersées, donc, qu'il a fallu identifier.
Pour Mc Donald's France, l'objectif de l'exploitation des data est donc bel et bien de rester leader, dans un contexte de disruption du marché, avec l'arrivée - ou le retour - de O'Tacos, Five Guys, Burger King, KFC ou, encore, Marie Blachère, notamment, mais aussi d'Uber Etats et des distributeurs qui se lancent sur la restauration rapide (tels que Carrefour ou Franprix, à Paris). Sans compter sur les changements impulsés par la livraison à domicile pour des petits points de vente, l'évolution des comportements alimentaires des clients et la digitalisation poussée par des acteurs comme La Fourchette.
Analyse des données transactionnelles
Mc Donald's a donc fait appel à Ekimetrics, cabinet de conseils en data science, dont la première mission a été de mener un audit pour mapper les données à disposition, permettant ainsi de mieux comprendre les consommateurs. "2 millions de Français viennent tous les jours dans les restaurants Mc Donald's, témoigne le directeur Business Insights de McDonald's France. Mais, ces données de transactions, propriétaires de la marque, étaient sous-exploitées, car nous ne cherchions pas à les relier à des occasions. Les tickets de caisse représentent une richesse incroyable, mais aussi des millions de lignes à organiser." Les données transactionnelles, soit 2 terra octets sur moins de données, ont donc été enrichies avec les données des cartes de fidélité, de la livraison à domicile et des points de vente. Puis, des typologies de clients ont été constituées, définis par des critères clés (définis par les workshops avec les équipes), comme le comportement de consommation (seul, en famille, en groupe) et le moment de consommation (le matin, le midi ou le soir, notamment).
Déployée en trois mois, avec des résultats "probants", selon la marque, l'architecture cloud a donné naissance à des dashboard simples à utiliser par les équipes métiers pour explorer les données. "Nous avons adopté une démarche de test and learn pour valider le potentiel en approche itérative et en format start-up", complète Romain Girard. Ainsi, Mc Donald's France a pu calculer le volume de transaction de personnes seules ou les produits les plus achetés par les familles, par exemple. Et dévoile que ces insights de segmentation clients seront intégrés dans ses prochaines campagnes marketing OOH dès la mi-mars 2019, et TV, dans les mois suivants.
Pour aller plus loin :
- Comment trouver sur quelles émotions construire vos campagnes ?
Comment Mc Donald's France utilise l'analyse des émotions de ses clients pour enrichir les briefs créatifs de ses agences.. et ses campagnes marketing.
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