«Consommation : la pertinence vient du réel », Florence Bartolomucci (Marketing scan)

par Florence Bartolomucci, directrice générale adjointe de Marketing Scan

Face aux changements de consommation nés du confinement, les grandes marques ont tout à gagner à revoir leur stratégie marketing en s'appuyant notamment sur les tests en conditions réelles.

Le marché de la grande consommation, loin d’être paralysé par la crise sanitaire (+12% sur la période cumulée à fin mai), a vécu une période tumultueuse, avec des positions qui se sont radicalisées, des habitudes de consommation qui pour certains se sont renforcées, pour d’autres se sont installées. Ces effets seront-ils durables ? Comment les marques doivent-elles réagir pour saisir les nouvelles attentes et s’adapter aux nouveaux réflexes des consommateurs ?Une chose est sûre : rien ne sera plus comme avant. Des préoccupations sanitaires accrues, le retour du fait maison, le large plébiscite des produits bio et locaux mais aussi celui – retour en arrière ? - des produits avec emballage individuel, «protégés» par un suremballage, sont autant de composantes de consommation que nous avons constatées pendant le confinement, et qui méritent d’être surveillées. Côté magasin, l’explosion du drive qui répond aux besoins de praticité mais aussi de sécurité sanitaire, et l’engouement pour les enseignes de proximité sont des tendances qui se sont encore renforcées. La fréquentation des magasins s'étale désormais tout au long de la semaine, grâce au télétravail. Cette nouvelle donne pourrait aussi rendre la visite en magasin plus agréable, moins subie. Les enseignes alimentaires ont d’ailleurs redoré leur blason : elles nous ont accompagnés tout au long de cette crise, n’ont pas failli à satisfaire nos besoins du quotidien, et leurs salariés ont été célébrés pour les services rendus pendant le confinement.

Chamboulement des repères consommateurs

Parce que cette crise a changé beaucoup de comportements, les grandes marques ont besoin de s’appuyer sur les nouveaux codes de consommation afin d’élaborer leur stratégie marketing, qu’elle soit d’innovation, de mutation pour s’adapter aux changements ou d’extension des territoires de marque. Soumettre les nouveaux produits ou nouveaux packs à de vrais consommateurs, pour les laisser exprimer leurs attentes en conditions naturelles d’achat, avec leur propre arbitrage budgétaire – le pouvoir d’achat devenant un élément clé dans la consommation post-Covid -, est un bénéfice essentiel du test en conditions réelles, qu’il soit réalisé en zone test ou négocié en exclusivité auprès d’une enseigne.

Comment les marques peuvent-elles adapter leur stratégie marketing et média au monde d’après, de maintenant même, devrait-on dire ? Les modèles statistiques qui reposent sur des expériences d’achat du passé sont aujourd’hui à juste titre remis en cause. De plus, il existe une réelle différence entre ce que les consommateurs déclarent vouloir faire et ce qu’ils font effectivement en situation d’achat, avec de multiples influences possibles. Courses accompagnées avec une prescription sur le lieu de vente, aubaine promotionnelle qui vient changer la décision lors du passage en rayon, achat plaisir non prémédité : autant de sollicitations de leur portefeuille auxquelles les consommateurs doivent faire face dans la vraie vie.Tester en réel permet alors de comprendre comment ont évolué les attentes des consommateurs depuis cette crise sanitaire sans précédent, de les solliciter dans leur parcours d’achat, au plus près de leurs préoccupations du moment. Pour trouver les vraies solutions, celles de demain, et pas d’hier.

Confidence interval calculus

Sample size or target in the sample

n =

Proportion observed in the sample or on a target in the sample

p =

%

Warning: only applies to a proportion. The Average Rate is an average of proportions and the Audience Share a ratio of proportions. This tool is provided for information purposes. It cannot be applied for professional purposes without further precautions.

Test of significance of the differences between two proportions

Used to assess whether the difference between 2 proportions is significant at the 95% threshold

Proportion

Sample size

1st sample

%

2nd sample

%

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