GMS et Drive : Comment la data transactionnelle peut sauver les marques face à l’algorithme ?
En tant qu’étudiante en marketing digitale, je me suis intéréssée au sujet de l’e-commerce alimentaire et plus précisement des drives. J’ai rapidement réalisé à quel point la data transactionnelle est devenue un outil incontournable pour les marques alimentaires. Lors de mon stage comme assistante cheffe de produit, j’ai observé concrètement comment les marques peinent à se démarquer sur les plateformes Drive, où la visibilité dépend autant des algorithmes que du merchandising classique.
Comment la data transactionnelle transforme la stratégie des marques
Une observation à la loupe du comportement client
La data transactionnelle agit comme un véritable microscope pour les marques alimentaires. En étudiant simplement les historiques d’achats, les produits qui sont souvent associés dans un même panier virtuel et la fréquence des commandes, elle permet de comprendre très concrètement les habitudes des clients sur le Drive. Cette analyse détaillée permet d’anticiper ce que le consommateur va acheter, sans avoir besoin de se reposer uniquement sur des sondages ou des études de marché classiques. La marque gagne en précision, se rapproche de la réalité du terrain et comprend enfin ce que veut vraiment son client.
S’adapter aux règles des plateformes Drive
Chaque enseigne de la grande distribution applique ses propres mécanismes : moteurs de recherche internes, recommandations automatiques, mises en avant spécifiques ou valorisation des Marques de Distributeur (MDD). Dans cet environnement, la visibilité des produits dépend fortement des algorithmes.
Les outils d’analyse aident à décoder ces règles et à transformer les ventes en recommandations concrètes. Les équipes digitales peuvent identifier les leviers d’optimisation, améliorer la présence de leurs produits et prendre des décisions basées sur des données réelles, plutôt que sur des suppositions.
Aider les équipes e-commerce à prendre de meilleures décisions
La data transactionnelle est un allié quotidien pour les responsables e-commerce. Elle permet d’optimiser le référencement des produits, de mieux évaluer l’efficacité des actions marketing et de piloter les campagnes de Retail Media.
Avec des indicateurs clairs, les équipes peuvent comprendre ce qui fonctionne, identifier les axes d’amélioration et ajuster leur stratégie. La donnée devient ainsi un outil concret pour renforcer l’efficacité des marques sur des marchés de plus en plus compétitifs.
Activer des campagnes plus ciblées et plus efficaces
Les plateformes de Retail Media permettent de diffuser des messages sponsorisés auprès d’audiences ciblées, basées sur les comportements d’achat. Toutefois, l’efficacité de ces campagnes dépend des règles propres à chaque distributeur et de la mise en avant des MDD.
La performance repose donc sur la capacité des marques à comprendre ces mécanismes et à optimiser leurs investissements en fonction des résultats. Bien exploitées, les données transactionnelles permettent de rendre chaque campagne plus pertinente et rentable.
Mesurer l’impact réel des actions marketing
Les marques peuvent suivre l’impact de leurs campagnes, mais seulement dans la limite des données accessibles sur les plateformes Retail Media et les ventes Drive. Certaines informations restent limitées, comme les ventes hors sponsorisation ou les données comportementales privées.
Le véritable avantage de la data réside dans la capacité à interpréter ces informations pour ajuster les actions. Une marque qui sait lire et exploiter ses données devient plus agile et peut réagir rapidement aux évolutions du marché.
Améliorer en continu la performance
La précision des analyses dépend de la qualité et de la granularité des données disponibles. Pour que les campagnes marketing soient réellement efficaces, il est essentiel d’interpréter correctement ces informations et d’ajuster les actions en conséquence.
La data transactionnelle devient ainsi un levier stratégique pour améliorer la performance de manière continue, en affinant le ciblage et en optimisant les investissements.
La data transactionnelle, un levier stratégique pour la visibilité en Drive
Le développement du Drive a profondément transformé la manière dont les consommateurs découvrent et achètent les produits alimentaires. La visibilité dépend désormais des recherches, recommandations et habitudes d’achat enregistrées sur les plateformes.
Dans ce contexte, la data transactionnelle permet aux marques de mieux comprendre leurs performances, d’identifier les leviers d’amélioration et d’adapter leurs actions marketing. Au-delà des gains immédiats, elle offre la possibilité de construire une stratégie durable, basée sur une compréhension réelle des comportements d’achat.
Le Drive devenu incontournable pour les consommateurs
Une adoption massive portée par l’évolution des comportements
Le Drive s’impose aujourd’hui comme un canal stratégique en France, avec un chiffre d’affaires de 13,6 milliards d’euros et une croissance continue depuis plus de dix ans. Loin d’être un phénomène conjoncturel lié au Covid, il s’inscrit durablement dans les habitudes de consommation, avec un tiers des foyers français qui y ont recours régulièrement.
Cette adoption reflète les nouvelles attentes des consommateurs, pour qui le gain de temps est devenu un critère central dans l’acte d’achat.
La data et la visibilité digitale : un enjeu clé pour les marques nationales
Pour les marques nationales, le Drive représente un canal où la visibilité dépend désormais des interfaces digitales et des algorithmes, plutôt que du merchandising physique. La découverte des produits repose sur les résultats de recherche, recommandations personnalisées et historiques d’achat, favorisant souvent les MDD.
Dans ce contexte, la maîtrise de la data transactionnelle devient un facteur clé de compétitivité, permettant d’analyser la performance, d’optimiser la visibilité et de mieux cibler les consommateurs.
Pourquoi ce sujet ?
Mon expérience en tant qu’assistante cheffe de produit m’a confrontée aux défis concrets liés à la visibilité et à la performance des marques alimentaires. J’ai constaté l’importance croissante du Drive dans le parcours d’achat et les difficultés des marques à se démarquer sur ces plateformes, où les algorithmes dictent la visibilité.
Ces observations ont nourri mon intérêt pour la data transactionnelle, qui s’impose comme un levier stratégique pour comprendre les comportements d’achat, optimiser la visibilité des produits et orienter les décisions marketing. Comprendre et exploiter ces données est aujourd’hui indispensable pour toute marque qui souhaite rester compétitive dans un environnement digitalisé.