De la Data à la PLV : comment les Consumer Insights transforment le Merchandising
La bataille pour capter l’attention et fidéliser le consommateur se joue directement en magasin. Le point de vente, qu’il soit GMS ou sélectif, n’est plus un simple lieu de transaction, mais une véritable scène d’expérience où chaque détail compte : mobilier, PLV, organisation des rayons, signalétique, ambiance sensorielle… Face à cette complexité, une fonction devient centrale : la Consumer Insights & Market Intelligence.
Cette fonction, autrefois cantonnée à l’analyse stratégique des comportements consommateurs, s’impose désormais comme un levier opérationnel pour guider les décisions en matière de merchandising et de PLV. Grâce à l’exploitation intelligente des données, les entreprises peuvent optimiser l’expérience client, personnaliser l’offre, innover dans le design in-store, et ajuster leurs stratégies en fonction de la performance réelle.
Cet article long format propose une exploration approfondie de ce lien entre Consummer Insights et merchandising, à travers quatre grands axes :
- Optimisation de l’expérience client en magasin
- Personnalisation et adaptation de l’offre
- Innovation dans le design et la communication in-store
- Analyse de la performance et réajustements stratégiques
Nous conclurons par une vision prospective du rôle grandissant des données et des insights dans la transformation du retail.
1. Optimisation de l’expérience client en magasin
Comprendre le parcours client
Optimiser l’expérience client commence par une compréhension fine du parcours d’achat. Les consommateurs n’entrent pas dans un magasin au hasard : certains recherchent un achat rapide, d’autres veulent flâner, découvrir, comparer. Les Consumer Insights permettent de décoder ces comportements grâce à des méthodes variées : observations, caméras de suivi de flux, eye-tracking, études qualitatives ou encore analyses de données de vente.
Ces données permettent de cartographier les zones chaudes (forte fréquentation) et froides (zones ignorées), d’identifier les freins (embouteillages, manque de lisibilité) et d’adapter l’aménagement. Le merchandising devient alors une traduction physique des comportements d’achat.
La disposition du mobilier et des PLV
Les consummer insights permettent de décider de l’agencement optimal : où placer les têtes de gondoles, comment orienter les allées, ou encore quelle PLV utiliser pour capter l’attention. Un mobilier bien conçu facilite la circulation, rend les produits accessibles et améliore la lisibilité de l’offre. À l’inverse, une mauvaise disposition génère frustration et abandon d’achat.
🔎 Cas pratique : IKEA et le parcours immersif
IKEA est l’exemple emblématique d’un merchandising construit à partir des insights consommateurs. L’enseigne a compris que ses clients recherchent à la fois de l’inspiration et des solutions pratiques. Résultat : un parcours immersif, où chaque espace raconte une histoire et où chaque mobilier ou PLV invite à la projection. Les zones de libre-service, placées en fin de parcours, répondent à l’exigence de praticité. Ce modèle hybride entre découverte et efficacité repose directement sur l’analyse fine des attentes clients.
🔎 Cas pratique : l’enseigne Carrefour et son corner « bio pratique »
Carrefour a analysé les données de son programme fidélité et des capteurs en magasin pour comprendre le comportement des clients intéressés par le bio. Résultat : création d’un corner dédié en tête de gondole avec une signalétique simplifiée, une PLV didactique et des produits du quotidien. L’expérience client s’en est trouvée largement améliorée, avec une hausse de +18% des ventes bio dans les magasins tests.
💡 Vous vous demandez comment naissent concrètement les Consumer Insights utilisés dans le merchandising ? Voici un focus méthodologique qui détaille les étapes clés, de la collecte à l’activation en magasin.
Focus 1 : Comment sont collectés, traités et utilisés les Consumer Insights ?
Les Consumer Insights ne naissent pas par hasard : ils reposent sur une méthodologie rigoureuse, qui combine plusieurs sources et outils.
Collecte : enquêtes en ligne, focus groups, panels consommateurs, observation in-store (caméras, eye-tracking), données de caisse, données digitales (navigation, réseaux sociaux).
Traitement : ces données sont ensuite centralisées, nettoyées et analysées grâce à des outils statistiques ou des solutions de data science. L’objectif est d’identifier des tendances, des schémas récurrents et des comportements atypiques.
Activation : les enseignements issus de cette analyse orientent ensuite les choix concrets en matière de merchandising : implantation produit, création de PLV, design du mobilier, organisation des rayons.
👉 Exemple : une enseigne peut détecter qu’un produit souvent acheté en complément n’est pas placé à proximité en magasin. L’insight se traduit alors immédiatement par une optimisation du parcours client, générant des ventes additionnelles.
2. Personnalisation et adaptation de l’offre
Les données comme levier de différenciation
Un merchandising standardisé ne suffit plus. Les consommateurs exigent de la personnalisation et veulent retrouver dans leur magasin une offre adaptée à leurs besoins spécifiques. C’est ici que les données de marché et les insights jouent un rôle central : elles permettent de détecter des préférences locales, des tendances émergentes ou encore des comportements spécifiques à une zone géographique.
Grâce à l’intelligence de marché, les enseignes peuvent adapter la PLV, modifier l’assortiment, ou encore mettre en avant certains produits en fonction du contexte. Par exemple, une enseigne de distribution pourra privilégier les boissons fraîches dans le sud en période estivale, tandis qu’elle mettra l’accent sur des produits réconfortants dans le nord au même moment.
Du merchandising statique au merchandising dynamique
La personnalisation transforme le merchandising en un outil évolutif. Il ne s’agit plus d’installer une PLV et de l’oublier, mais de l’adapter régulièrement selon les données recueillies. Ce merchandising dynamique crée une expérience cohérente avec les attentes des clients et favorise l’attachement à la marque.
🔎 Cas pratique : Coca-Cola et l’adaptation locale
Coca-Cola illustre parfaitement cette logique. La marque adapte ses PLV et ses campagnes en fonction des contextes locaux. Sur les plages, on trouve des PLV estivales intégrant parasols et glacières, tandis qu’en milieu urbain, les formats « à emporter » dominent. Ces ajustements reposent sur des insights précis issus de l’analyse des ventes, de la météo ou encore des comportements d’achat observés.
🔎 Cas pratique : Danone et l’adaptation locale des offres
Danone a utilisé des insights de consommation pour identifier des différences marquées de goûts et de formats préférés selon les régions françaises. Résultat : l’implémentation d’un merchandising différencié avec des PLV spécifiques, du mobilier adaptable, et une signalétique localisée.
Par exemple, dans l’Est de la France, les produits riches en protéines et les yaourts nature sont mis en avant. Dans le Sud, davantage de fruits exotiques et de formats à partager. Cette approche a permis une augmentation de +15 % des ventes sur les zones testées, avec une meilleure perception de la marque par les consommateurs.
3. Innovation dans le design et la communication in-store
Le défi de l’attention en point de vente
Avec la multiplication des stimuli publicitaires, capter l’attention en magasin est devenu un défi. Les insights consommateurs offrent des clés pour concevoir des PLV et des mobiliers qui sortent du lot : couleurs qui attirent le regard, formes ergonomiques, typographies lisibles, matériaux cohérents avec les valeurs de la marque.
L’essor des PLV interactives et sensorielles
Les données montrent que les consommateurs recherchent de plus en plus d’interactivité et d’expériences immersives. Les marques innovent donc en intégrant des technologies digitales (bornes, écrans tactiles, réalité augmentée) ou en sollicitant les sens (son, odeur, toucher) pour renforcer l’impact émotionnel. Ici encore, ce sont les insights qui orientent les choix : qu’attendent les clients ? Souhaitent-ils comparer rapidement ? Tester virtuellement ? Être conseillés ?
🔎 Cas pratique : L’Oréal et ses bornes interactives en pharmacie
L’Oréal, pour sa gamme maquillage, a déployé dans plusieurs pharmacies des bornes digitales permettant aux clientes de tester virtuellement des teintes de rouges à lèvres et fonds de teint. Ce dispositif a été conçu à partir d’une analyse fine des attentes : besoin de conseil personnalisé, crainte de se tromper, manque de personnel formé, etc.
Résultat : une PLV interactive, esthétique et intuitive, qui répond aux frustrations des consommatrices tout en renforçant la valeur perçue. Le taux d’interaction avec la borne a dépassé les 30 %, et le taux de conversion a significativement augmenté.
🚀 Et demain ? Le merchandising et la PLV ne seront plus les mêmes. Voici un focus sur l’impact futur de l’intelligence artificielle et des données en temps réel sur la fonction Consumer Insights.
Focus 2 : L’avenir des Consumer Insights et du merchandising avec l’IA
L’avenir des Consumer Insights et du merchandising sera profondément marqué par l’essor de l’intelligence artificielle et des données en temps réel :
Analyse prédictive : l’IA pourra anticiper les comportements d’achat selon la météo, les événements locaux ou les tendances sociales.
Merchandising adaptatif : grâce aux capteurs et à l’IoT, les PLV et mobiliers pourront s’adapter automatiquement (changement de messages, mise en avant dynamique de certains produits).
Expérience ultra-personnalisée : combinée au CRM et aux données mobiles, l’IA permettra de créer des expériences uniques pour chaque consommateur, même en point de vente physique.
👉 Exemple prospectif : demain, un meuble connecté pourrait afficher une promotion ciblée à un client reconnu par son application de fidélité, tout en ajustant son contenu en fonction du stock restant en temps réel.
4. Analyse de la performance et réajustements stratégiques
Mesurer pour mieux ajuster
Mettre en place une stratégie de merchandising n’est qu’une étape. Encore faut-il mesurer son efficacité. Les Consumer Insights permettent de transformer le merchandising en un processus continu d’amélioration. Les indicateurs à suivre incluent : le taux de conversion en magasin, la durée de visite, l’évolution des ventes par produit exposé, ou encore les retours qualitatifs des clients.
Le rôle du test & learn
Les données permettent de tester différents scénarios (positionnement produit, design de PLV, disposition du mobilier) et de comparer leurs performances. Ce processus de test & learn, inspiré des méthodes digitales, s’applique désormais au retail physique. Chaque ajustement est validé par des preuves tangibles, garantissant un retour sur investissement.
🔎 Cas pratique : Procter & Gamble et l’optimisation des displays
Procter & Gamble utilise régulièrement des tests en conditions réelles pour analyser l’efficacité de ses présentations produits. En modifiant la disposition des displays dans plusieurs magasins, l’entreprise compare les résultats et affine son merchandising. Cette approche itérative, guidée par les insights, assure une amélioration continue et un pilotage stratégique des investissements.
🔎 Cas pratique : Nestlé et l’optimisation des têtes de gondole
Nestlé a mis en place un système de suivi des performances en temps réel de ses têtes de gondole dans plusieurs enseignes partenaires. Les insights ont permis d’identifier que certaines PLV performaient mieux avec des visuels simplifiés et un éclairage renforcé. Une refonte a été opérée à grande échelle, entraînant une hausse moyenne de +12 % des ventes sur les produits mis en avant.
Le merchandising et la PLV ne sont plus de simples outils de mise en valeur en magasin : ce sont des leviers stratégiques de performance, guidés par les données et la compréhension du consommateur. La fonction Consumer Insights & Market Intelligence occupe désormais une place centrale dans cette transformation, en alimentant chaque étape :
- Optimisation de l’expérience client, grâce à la cartographie des parcours et l’adaptation des mobiliers.
- Personnalisation de l’offre, en tenant compte des préférences locales et des micro-tendances.
- Innovation dans le design, pour capter l’attention et renforcer l’engagement.
- Analyse de la performance, afin d’assurer des ajustements continus et mesurés.
Demain, cette dynamique ira encore plus loin avec l’essor de l’intelligence artificielle, des données en temps réel et du retail media. Le merchandising deviendra plus que jamais un dispositif intelligent, capable de s’adapter instantanément aux comportements et aux attentes des consommateurs.
En définitive, la rencontre entre Consumer Insights et merchandising ouvre la voie à un retail plus efficace, plus humain et plus rentable. Les marques qui sauront exploiter ce lien stratégique transformeront leurs points de vente en véritables expériences différenciantes et mémorables.
