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Utilisation de l’analyse prédictive et du big data dans le commerce électronique

Le big data a incontestablement révolutionné le monde de l’intelligence numérique. La beauté du big data, en particulier dans les industries numériques florissantes comme le commerce électronique, est qu’il nous permet d’avoir accès à une abondance d’informations qui stimulent la prise de décision basée sur les données. L’analyse prédictive et le big data ont transformé le commerce électronique en plaçant les besoins des consommateurs au premier plan et en aidant les places de marché à garder une longueur d’avance. Il a été prouvé que cette méthode a changé la donne chez les géants du commerce électronique comme Amazon et eBay. De même, le big data et l’analyse prédictive peuvent jouer un rôle important dans la génération de revenus pour les entreprises en ligne.

Qu’est-ce que cela signifie pour les détaillants en ligne ? Comment exploiter le big data pour prendre de meilleures décisions commerciales et améliorer les opérations ?

Chaque jour, nous générons jusqu’à 2,5 quintillions d’octets de données (soit 18 zéros !) Dans un marché conçu pour évoluer, les plates-formes de commerce électronique doivent attirer des clients issus d’horizons démographiques et géographiques multiples. Cependant, il peut être presque impossible de collecter des données sur chaque client en utilisant le traitement traditionnel des données, et encore moins de les analyser. C’est là que le rôle du big data entre en jeu. En un mot, le big data permet aux plateformes de commerce électronique d’accéder à de vastes ensembles de données, qui révèlent les informations et les habitudes des consommateurs. Ceux-ci peuvent être analysés à l’aide de technologies innovantes et de capacités d’apprentissage automatique pour fournir des modèles prédictifs.

Qu’est-ce que le Big Data ?

Le terme « big data » désigne des ensembles de données complexes et de grande taille, structurés ou non, qu’il est difficile de traiter à l’aide des méthodes traditionnelles. Selon l’analyste industriel Doug Laney, le big data se définit par trois éléments: le volume, la vitesse et la variété. Les entreprises s’appuient depuis longtemps sur la collecte et l’analyse de données pour gérer leurs activités. Mais avec le développement de l’Internet des objets, la collecte de données est désormais plus fréquente et plus détaillée.

Les données continuant à être générées à une vitesse astronomique, il peut être coûteux et inefficace de stocker, de gérer et d’accéder à de telles quantités d’informations. Le big data permet de remédier aux inefficacités de la gestion traditionnelle des données et de combler le fossé entre les entreprises et les données de leurs consommateurs. Par le passé, le secteur du commerce électronique a été lent à adopter cette technologie, peut-être en raison de son manque de familiarité ou de son caractère abordable. Cependant, à mesure que la technologie progresse dans ce domaine, le big data est devenu une solution viable et précieuse pour les marchés en ligne.

Que peut faire le Big Data pour le commerce électronique ?

Avant d’aborder les avantages du big data, il est essentiel de définir le rôle de l’analyse prédictive sur le marché en ligne. L’analyse prédictive permet aux plates-formes de commerce électronique de mieux comprendre leurs consommateurs en fonction de leurs activités et préférences passées, afin de leur proposer des expériences hautement personnalisées et des solutions sur mesure.

Les modèles prédictifs s’appuient sur l’activité de recherche en temps réel qui examine des éléments tels que les comportements de clics, l’historique des achats, les recherches de produits, les préférences, etc. Tout cela se fait grâce à une capacité basée sur le cloud qui analyse les actions en temps réel et en continu. Ainsi, les détaillants en ligne sont en mesure de recevoir les réflexions les plus récentes de leurs consommateurs et de modifier leurs stratégies en conséquence. Grâce à la technologie d’apprentissage automatique, ces plateformes en ligne sont en mesure d’afficher des résultats pertinents et des recommandations personnalisées aux acheteurs.

Dans un environnement très dynamique comme celui du commerce électronique, des millions d’utilisateurs effectuent chaque jour des recherches de nouveaux produits. L’année dernière, le marché mondial du commerce électronique a généré un chiffre d ‘affaires impressionnant de 4,28 billions de dollars. Afin de mener des campagnes ciblées à l’aide de l’analyse prédictive, les entreprises ont besoin d’une solution permettant de capturer et de traiter de vastes ensembles de données sur les consommateurs. De cette façon, les détaillants en ligne peuvent s’adresser à un marché plus large et répondre aux opportunités plus rapidement.

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Les avantages du Big Data dans le commerce électronique

Prendre des décisions commerciales stratégiques et avisées

Tout propriétaire d’entreprise prospère connaît l’importance d’une bonne stratégie. Une stratégie commerciale jette les bases des décisions commerciales. L’exploitation du big data et de l’analyse prédictive peut aider les détaillants à prendre des décisions grâce à des informations exploitables et à une meilleure compréhension de leurs clients. Par exemple, les détaillants en ligne peuvent examiner les préférences et les habitudes des visiteurs pour élaborer des campagnes ciblées efficaces dans le cadre d’une stratégie de marketing. Le big data aide également à la stratégie de tarification. En suivant les prix et la demande de leurs concurrents, les vendeurs sont en mesure d’adapter leurs prix en fonction du marché.

Battre la concurrence

Les marques qui exploitent l’analytique et le big data peuvent faire de la personnalisation un avantage concurrentiel. En acquérant une connaissance approfondie de leurs consommateurs, elles peuvent mieux les attirer, les engager et les fidéliser en répondant à leurs préférences et motivations individuelles. Les outils commerciaux peuvent être utilisés pour collecter des données sur les plaintes des clients et améliorer continuellement l’expérience client. 47 % des clients se tournent vers Amazon si la marque avec laquelle ils font leurs achats ne leur fournit pas les recommandations de produits souhaitées. Cela démontre le pouvoir des places de marché du commerce électronique qui s’appuient sur la personnalisation comme facteur de différenciation.

Travailler avec l’analyse prédictive pour améliorer les opérations.

Grâce aux capacités d’apprentissage automatique, le big data fournit de grands ensembles de données qui peuvent être évalués pour identifier les tendances émergentes. Les modèles prédictifs peuvent être utilisés pour déterminer les produits les plus performants, le potentiel de vente des produits, les opportunités et les profils des clients potentiels, ainsi que les canaux de commercialisation populaires.

S’appuyer sur une approche centrée sur le client

70 % des clients ont déclaré être frustrés lorsqu’une marque envoie des publicités ou des messages non pertinents. Dans l’espace de vente au détail d’aujourd’hui, il est crucial de répondre aux besoins des clients avant toute autre chose. Cela est rendu possible grâce à l’utilisation des données des consommateurs.

Des prévisions pour une meilleure planification

Des opérations sans faille sont essentielles à la réussite d’une entreprise. Ils veillent à ce que les opérations se déroulent sans heurts et à une vitesse optimale. Les données permettent aux détaillants de faire des prévisions sur la demande future. Par exemple, la demande de certains produits peut exploser pendant les périodes de pointe comme Noël ou le Black Friday. Afin de répondre à cette demande, les détaillants peuvent s’appuyer sur les chiffres des ventes de l’année précédente pour constituer des stocks.

Meilleures pratiques en matière de Big Data et d’analyse prédictive pour les détaillants

Aussi utiles soient-ils, le big data et l’analyse prédictive ne sont des outils précieux que lorsqu’ils sont utilisés à bon escient. Lorsqu’il s’agit d’une technologie, il est important de garder à l’esprit les meilleures pratiques afin d’obtenir une expérience fructueuse.

Se concentrer sur les objectifs de l’entreprise

Il est facile de se laisser distraire par les dernières technologies, comme par les outils technologiques les plus innovants du marché actuel. Au-delà de l’infrastructure et de la fonction informatiques, ce sont les objectifs et les besoins de chaque entreprise qui définissent l’essentiel. La première étape pour commencer le voyage de l’intelligence numérique est de définir les objectifs de l’entreprise. Quel est l’objectif de votre entreprise ? Essayez-vous de faire connaître votre marque, de générer plus de ventes ou de fidéliser votre clientèle ? Quels sont les paramètres qui permettent de mesurer l’efficacité des initiatives ? En définissant vos objectifs commerciaux, vous pouvez déterminer le type de technologie et de fournisseur qui répondra le mieux à vos besoins.

Déterminer le type de données dont vous avez besoin

Une étape importante pour que votre intelligence des données travaille pour vous est de déterminer le type de données dont vous avez besoin. Le plus souvent, les entreprises se lancent tête baissée dans le big data et l’analytique, en stockant, collectant et analysant à peu près n’importe quel type de données. Bien qu’il soit avantageux d’avoir accès à des données volumineuses et complexes, il peut être contre-productif (en termes de temps et d’argent) de stocker des informations qui ne sont pas pertinentes pour votre activité.

Mettez continuellement à jour vos stratégies

Comme nous l’avons mentionné, la stratégie est la clé de la réussite d’une entreprise de commerce électronique. Cependant, dans un environnement aussi dynamique, des pratiques et des tendances émergent constamment. Il est préférable de s’appuyer sur l’analyse prédictive pour identifier les tendances à venir et modifier les stratégies en conséquence. Bien que la stratégie d’entreprise établisse un précédent pour toutes les décisions d’affaires, il peut y avoir un moment où il est essentiel de corriger le tir. Et c’est tout à fait normal.

Garder un œil sur la conformité

Compte tenu du caractère sensible de la collecte de données et de la protection de la vie privée, il est vital pour la continuité des activités que les détaillants prêtent attention à la confidentialité et à la conformité des données. Négliger cet aspect peut entraîner des problèmes de litige et une perte de réputation de la marque. Lorsque vous faites appel à un outil de la place de marché, il est important de vérifier qu’il dispose des connaissances nécessaires en matière de réglementation des données.

Trouver le bon fournisseur

L’efficacité du big data et de l’analytique pour les entreprises dépend de la manière dont les détaillants travaillent avec l’infrastructure informatique pour faire bouger les choses. Ceci est basé sur les exigences commerciales individuelles. Par exemple, de nombreux détaillants constateront que le traitement par lots ne fonctionne pas aussi bien que les informations exploitables en temps réel dans un environnement de commerce électronique en constante évolution. Il est essentiel de vérifier les caractéristiques de chaque solution de place de marché pour s’assurer qu’elle s’applique à votre entreprise.

Prendre de meilleures décisions commerciales avec e-tailize

Qu’il s’agisse de suivre les tendances émergentes ou d’analyser les schémas antérieurs, e-tailize est une solution unique permettant aux entreprises de commerce électronique d’acquérir, de gérer et de stocker les données clients pour prendre des décisions précises. Comprenez vos clients à un niveau plus profond en utilisant notre base de données et des fonctions d’analyse de données complètes directement sur votre tableau de bord. Découvrez dès aujourd’hui les fonctionnalités d’e-tailize pour les vendeurs.

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