Créée en 2020 par Jonathan Dory, la start-up LiveCrew a mis au point un outil capable de mesurer et éliminer les ventes manquées en boutique.
IA et retail Les centres commerciaux Nouvelle mobilité
Jonathan Dory : J’ai travaillé 13 ans chez Samsonite, dont 6 comme directeur général de marques du groupe, au niveau Europe. Je me suis aperçu à quel point la branche ecommerce bénéficiait de données très riches sur le parcours et les actions des visiteurs, ce qui n’était pas le cas du retail physique. Pourquoi un magasin connaît-il le succès et pourquoi un autre moins ? Quel est le profil des clients qui ont acheté une nouvelle collection et de ceux qui l’ont boudée… ? J’ai pu constater qu’il était difficile d’obtenir des réponses à ces questions alors que les magasins ont la chance d’être les lieux de nombreuses interactions humaines ! Et à mes yeux, le vendeur est le vecteur idéal pour collecter de la donnée.
J’ai également pu identifier au cours de ma carrière l’urgence de proposer une solution permettant de mieux prendre en compte tout ce qui remonte du terrain au siège, soumis à un flot d’anecdotes chaque jour, dont il ne peut rien faire.
Lorsque j’ai quitté Samsonite, j’ai souhaité créer ma start-up, en intégrant Station F.
J. D : J’ai interviewé une soixantaine de retailers pour comprendre leurs besoins. J’ai alors pu constater qu’un grand nombre d’entre eux avait l’impression de savoir tout ce qui se passait en magasin – grâce au suivi du NPS, au mystery shopping ou encore aux clients encartés –. Mais en creusant, rares étaient ceux qui disposaient de données précises.
J. D : En France, d’après les derniers chiffres, le taux du ecommerce dans le prêt-à-porter en 2023 est de 21% alors qu’il n’était que de 18% en 2022. Cette progression s’explique par une grande efficacité du commerce en ligne, en conversion et en analyse des besoins et des frictions des clients. Avec LiveCrew, nous avons pour ambition de mieux comprendre encore les clients grâce à la richesse et à la puissance de l’interaction humaine. Après le départ d’un client, nous permettons en effet au vendeur de répondre à quelques questions sur sa tablette ou sa caisse enregistreuse, parmi lesquelles « Le client a-t-il acheté ? » Et si tel n’est pas le cas, « Pour quelles raisons ? ». Il est également possible d’enregistrer un message pour donner des détails ou des commentaires libres.
LiveCrew convertit toutes les informations en chiffres, précisant le nombre de ventes ratées, sur une taille par exemple, puis des propositions de pistes d’amélioration.
J. D : L’outil LiveCrew leur permet de gagner de la visibilité sur ce qui se passe précisément dans les magasins et de façon quantifiée. Il joue aussi un rôle important dans le merchandising, en aidant les décideurs à adapter l’offre produits en fonction de la vraie typologie de chaque magasin et en fournissant des données précises sur les ventes manquées. LiveCrew est également un atout dans le développement produit – pour Lancôme, nous avons par exemple été en mesure de quantifier toutes les personnes qui avaient cherché un produit dont la production avait été stoppée -. Enfin, l’outil contribue à l’amélioration des campagnes de pub : les retailers investissent en effet des millions d’euros en publicité mais ne savent finalement pas si cela a fonctionné. Grâce à l’une de nos questions « Le client a-t-il vu la pub, et si oui laquelle ? », nous sommes en mesure d’évaluer l’efficacité de la campagne et, si besoin, d’en améliorer le ciblage.
J. D : Nous avons travaillé ou travaillons avec des marques comme Samsonite, RougeGorge Lingerie, BZB mais aussi Lancôme, Levi’s, Printemps … Et fin 2022, le concours Future of Luxury Retail, à l’initiative de la Dubaï Future Foundation et de la marque de luxe Richemont, où nous avons remporté deux des trois prix, nous a permis de décrocher des contrats avec plusieurs maisons du groupe, telle que Montblanc.
J. D : Nous déployons en effet l’IA depuis peu avec « le speech to text », l’analyse sémantique mais aussi le clustering pour faire des personas. Dans ce dernier cas, toutes les données sont vectorisées et analysées pour pour identifier des groupes de visiteurs qui se comportent de la même manière.
