L’un des plusieurs objectifs des retailers est de pouvoir accroître le ROI (Return On Investissement) des différentes actions marketing. Dans un environnement de plus en plus en ligne, qui revêt une importance stratégique, le Big Data dans le secteur retail essaie depuis longtemps d’optimiser l’efficacité des e-boutiques en automatisant les processus et surtout d’offrir la meilleure expérience utilisateur pour qu’elle se transforme par des ventes.
La Data transforme le secteur retail
Les retailers évoluant dans des environnements en ligne et travaillant déjà avec de la data (données) ont un avantage concurrentiel. La masse de données clients mise à disposition augmente à une vitesse vertigineuse, et constitue la base du développement du commerce cross canal ainsi que de la fidélité des clients. C’est de toute cette matière première, travaillée et analysée par différents outils, qu’un retailer peut avoir un avantage certain sur sa concurrence, comme la suggestion d’achat devenue personnalisée.
Les données collectées alimentent et permettent donc de faire des prévisions de ventes, de fiabiliser un stock. L’organisation toute entière fonctionne avec une logique « Big Data ».
Le secteur retail et le machine learning
Les parcours d’achat dans le secteur retail sont de plus en plus complexes suite à la mise en place de stratégies omnicanales dans lesquelles les frontières entre les actions en ligne et hors ligne diminuent, à l’augmentation du nombre de plateformes de vente et à l’apparition de nouveaux espaces publicitaires comme les réseaux sociaux.
En marketing, l’analyse du tunnel d’achat a toujours fait l’objet d’analyses détaillées. Jusqu’à présent, il n’avait pas été tracé avec une précision aussi élevée et ceci est dû aux modèles d’attribution avancés avec le machine learning.
Les modèles d’attribution fonctionnant avec le machine learning permettent de cartographier le comportement en ligne de l’utilisateur à tout moment. Pour ce faire, ils prennent en compte les données recueillies sur des plateformes externes et des informations provenant du site e-commerce lui-même. Sur la base de ce scénario réaliste, il est possible de maîtriser la rentabilité de chaque levier (canal), de redistribuer les budgets ou d’évaluer l’efficacité du réseau d’affiliés.
Le secteur retail : des prix basés sur une logique data
Gérer la politique des prix en s’appuyant sur des insights réels plutôt que sur l’intuition est un outil important pour booster les ventes lors des périodes creuses et ainsi tirer le meilleur des augmentations de la demande pendant les pics d’activité. Cela est possible à condition que le retailer soit capable de regrouper toutes ces données en fonction de caractéristiques communes et sans exclure aucun canal de vente.
Avec cette classification initiale, où les données sont stockées, traitées et utilisées pour alimenter les modèles de machine learning, il est donc possible de :
- Personnaliser la politique de remise ou de prix basé sur l’utilisateur : l’analyse des données va détecter des modèles communs et identifier des groupes de clients en fonction de leur comportement en ligne antérieur et de leur historique d’intérêts et d’achat. Il est ainsi possible de créer une stratégie de promotion bien adaptée aux typologies d’utilisateurs rencontrés et, par conséquent, offrant une plus grande probabilité de conversion.
- Déterminer les prix par segments : dans ce cas, le catalogue de produits, de services, ainsi que le prix sont déterminés en tenant compte de segments d’audience plus larges. Une option serait d’avoir des prix standards pour la totalité des utilisateurs, mais aussi d’intégrer une autre stratégie avec des remises plus agressives visant les clients dont le moteur d’achat est uniquement le prix.
Le Big Data, la base du cross canal
Les retailer en basculant dans une logique Big Data ont tout à gagner, c’est-à-dire passer d’un processus de collecte quantitative de données à une exploitation qualitative et intelligente de celles-ci.
L’objectif ? Ouvrir la voie à un commerce prédictif, dont la pertinence impacte sur les décisions d’achat à travers toutes les étapes du processus : la motivation d’achat, la prise d’informations sur le produit, les différentes comparaisons, l’achat puis le paiement. Cet ensemble fournit donc la base pratique d’un nouveau levier de la distribution qu’est le cross canal.
La croissance future du secteur retail se base sur une offre et une expérience cross canal d’une part, mais aussi sur la prise en compte individuelle du client, de ses besoins et de son historique, et une personnalisation de la relation.
Qu’en est-il du upselling et de la vente croisée ?
Dans cette approche, les modèles de machine learning les plus implantés sont conçus pour :
- Proposer une autre version (optimisée) du produit choisi, c’est donc l’upselling.
- Recommander d’autres produits liés au produit ou au service acheté.
- Suggérer des articles que des clients aux profils similaires ont acheté en même temps.
L’avantage principal de passer par le machine learning pour la gestion de ces recommandations est le gain en efficacité vu qu’il n’est pas nécessaire de passer par des tests A/B pour aider aux décisions : c’est l’algorithme lui-même qui fixe les produits à mettre en avant pour chaque utilisateur de manière personnalisée.
Pour ce faire, il est nécessaire de classer les données au préalable et de définir des caractéristiques qui relient les articles entre eux. Après leur intégration, les algorithmes affinent la sélection des recommandations et l’optimisent de manière constante. Ils deviennent très précis car ils sont alimentés par un historique de données de plus en plus large qui leur permet d’analyser en détail les réactions des utilisateurs.
Le Big Data l’allié des retailers
Prendre les bonnes décisions est devenu crucial pour de nombreux retailers, qui tentent de se créer un passage dans un environnement de consommation extrêmement marqué par l’incertitude. C’est pourquoi les retailers qui passent par le Big Data dans leur e-commerce peuvent avoir une longueur d’avance sur leurs concurrents car ils pourront enrichir l’expérience en ligne de leurs utilisateurs et disposer de toutes les données nécessaires pour réagir de manière rapide et flexible.
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