Révolution du retail : le rôle de l’analyse des mégadonnées dans le commerce de détail

Dire que le Big Data connaît ses heures de gloire dans le secteur du retail serait un euphémisme. Le Big Data a été salué comme étant un « Game changer » et « l’avenir du retail » par d’innombrables publications. Un atout transformateur puissant – combiné à une technologie analytique et à une stratégie de données solide.

Les tendances du Big Data dans le retail

En soi, le Big Data comme son nom l’indique fait référence à des quantités massives de données, qui une fois traitées et analysées prennent vie, révélant des informations précieuses qui permettent aux entreprises d’offrir des expériences client hyper personnalisées, d’optimiser la gestion des stocks et de la chaîne d’approvisionnement, de découvrir de nouvelles opportunités de croissance et de prendre des décisions plus éclairées à tous les niveaux.

Compte tenu du potentiel du Big Data, il n’est pas étonnant que les entreprises aient réalisé d’importants investissements dans les solutions d’analyse – par conséquent, le marché de l’analyse dans le retail devrait atteindre 23,8 milliards de dollars d’ici 2027. Afin de maximiser la valeur de cet investissement, les retailers doivent développer une stratégie de données qui fait appel à l’expertise des Data Scientist qui mettent en œuvre la gouvernance et rendent les données accessibles et utilisables par les employés à tous les niveaux de l’organisation.

5 avantages du Big Data dans le commerce de détail

En combinant la l’analyse des données dans le retail avec la stratégie de données, les retailers peuvent :

• Faire passer la personnalisation à un niveau supérieur. Les données client offrent des informations précieuses sur le comportement des clients tant au niveau collectif qu’au niveau individuel. Les détaillants peuvent ainsi utiliser l’analyse des données pour segmenter les clients en fonction de caractéristiques communes, mais également créer des profils détaillés pour les clients en fonction de leur démographie, leur historique d’achat et leurs préférences personnelles, s’ils sont inscrits à un programme de fidélité, etc. Grâce à ces informations, les retailers peuvent proposer des recommandations de produits hyper personnalisées, des campagnes marketing ou encore des remises sur les produits, créant ainsi une expérience client unique.
• Prévoir les changements et anticiper les demandes des consommateurs. En appliquant l’analyse prédictive aux données historiques, aux données du marché, aux données démographiques, aux données comportementales, aux tendances de navigation, etc., les retailers peuvent générer des prévisions de la demande avec une précision surprenante. Ces prévisions offrent de nombreuses opportunités notamment pour les campagnes publicitaires et la gestion des stocks.
• Anticiper les perturbations de la chaîne d’approvisionnement. Les entreprises peuvent utiliser l’analyse des données pour surveiller de près les événements susceptibles de perturber les ventes au fur et à mesure du processus, évaluer leur impact potentiel sur l’entreprise et prendre des décisions stratégiques sur la manière d’atténuer les effets de ces perturbations. Les retailers peuvent appliquer en temps réel des analyses provenant de sources externes, afin d’anticiper les perturbations avant même qu’elles se produisent.
• Débloquer des informations sur les parcours de vos clients. Les parcours clients sont plus complexes que jamais, car ils couvrent plusieurs canaux. L’analyse des données met en évidence des élément précieux sur ces parcours afin de révéler des informations sur le comportement des clients. Par exemple, vous pouvez utiliser l’analyse pour déterminer :
  • Quels canaux vos clients sont les plus susceptibles d’utiliser,
  • Avec quels points de contact ils sont le plus susceptibles de s’engager,
  • À quels supports marketing ils sont le plus susceptibles de répondre
  • Quelles étapes du parcours ont le plus d’impact sur la satisfaction client
  • À quel moment vos prospects sont le plus susceptibles de se convertir en client ?
  • Etc.

Grâce à ces informations, les détaillants sont en mesure de rationaliser les parcours clients, de créer des campagnes marketing plus percutantes, d’optimiser le service et l’assistance client et de créer des expériences client passionnantes et motivantes.

• Stimuler les ventes avec des prix optimaux. Les entreprises peuvent tirer parti d’analyses avancées pour évaluer la façon dont les clients réagissent aux différents niveaux de prix et prédire l’impact des changements sur les ventes. Cela permet aux détaillants de fixer des prix compétitifs qui maximisent la rentabilité des ventes et offrent des remises ou des offres groupées pour les articles moins populaires, capturant ainsi les ventes perdues et augmentant la rotation des stocks.

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