Découvrez l’outil spécialement conçu pour les acteurs du retail souhaitant exploiter leurs données : Data Smart Supply.
La science des données a un impact croissant sur les modèles commerciaux dans tous les secteurs, y compris le commerce de détail. Selon IBM, 62 % des détaillants affirment que l’utilisation des techniques du Big Data leur confère un sérieux avantage concurrentiel. Savoir ce que votre client veut et quand est aujourd’hui à portée de main grâce à la science des données. Vous avez juste besoin des bons outils et des bons processus. Nous vous présentons dans cet article 10 applications incontournables de la data science dans le domaine du retail.
1. Offrir une expérience client plus intelligente
Un consommateur attend des entreprises qu’elles anticipent leurs besoins, qu’elles aient les produits qu’elles désirent et qu’elles communiquent avec elles en temps réel. Pour répondre aux attentes des clients, Mall of America, le deuxième plus grand complexe commercial américain, a travaillé avec IBM pour fournir un chatbot nommé E.L.F. Cette chatbox accompagne les visiteurs du vaste complexe en créant des parcours shopping personnalisés et en proposant une expérience client adaptée aux besoins de chacun.
Avec ce type de techniques, les détaillants ont la possibilité de combiner les résultats des données client avec le niveau de stock ou les données de promotion des prix pour déterminer quels produits sont vendus dans chaque magasin. Cela garantit que les produits présentés correspondent aux habitudes d’achat des clients de chaque site.
2. Utiliser les médias sociaux pour prévoir les tendances
En tant que détaillant, si vous n’écoutez pas les médias sociaux, vous manquez de nombreuses informations gratuites et potentiellement précieuses qui peuvent vous aider à repérer les tendances.
Nordstrom, un détaillant de luxe, a maîtrisé l’exploitation du Big Data pour fusionner les expériences en ligne et hors ligne. Par exemple, l’équipe marketing de Nordstom suit les réseaux Pinterest, Instagram et Twitter pour identifier les produits les plus populaires. Ils utilisent ensuite ces données pour promouvoir les « bons » produits dans leurs magasins physiques. En plus de cela, Nordstrom héberge des écrans tactiles interactifs dans ses vestiaires pour permettre aux clients de commander des produits et de vérifier leur inventaire en ligne.
Cet accompagnement sur les réseaux sociaux utilise majoritairement des données non structurées. L’utilisation du traitement du langage naturel (NLP) pour extraire des informations des médias sociaux et de l’apprentissage automatique, pour leur donner un sens, peut donner à l’entreprise un avantage sur la concurrence. Cependant, vous devez trouver le juste équilibre en utilisant ce type de données pour fidéliser les clients tout en respectant leur vie privée.
3. Mise en place de la réalité augmentée
Depuis 2010, TopShop, multinationale de l’habillement, expérimente de nouvelles technologies pour intégrer la réalité augmentée dans son expérience d’achat. Les magasins phares disposent de cabines d’essayage virtuelles où les clients peuvent choisir des vêtements pour voir à quoi ils ressemblent en les portant sur un écran. Cela permet au client d’économiser le temps et les efforts nécessaires pour essayer les vêtements eux-mêmes.
Le géant suédois du meuble IKEA a présenté pour la première fois la reconnaissance d’image et la réalité augmentée dans la présentation du catalogue 2013. Les clients pouvaient parcourir le catalogue avec leurs appareils mobiles pour mettre en avant les produits qui les intéressaient, et à partir de là, la marque proposait du contenu numérique personnalisé et des avis pour les informer de leur achat. La marque a également utilisé la technologie de reconnaissance d’image, avec laquelle les clients peuvent scanner les articles du catalogue et les placer virtuellement chez eux pour voir à quoi ils ressemblent. Ils peuvent ensuite sélectionner les couleurs et les tailles qui fonctionnent le mieux dans l’espace sans avoir à sortir et à acheter le produit. Cela a permis aux lecteurs du catalogue de faire des achats éclairés, augmentant ainsi la satisfaction des clients et réduisant le nombre d’articles retournés.
4. Booster les moteurs de recommandations
Il a été rapporté que plus de 35% de toutes les ventes d’Amazon sont générées par leur moteur de référence. Le principe est assez basique : en fonction de l’historique d’achat d’un utilisateur, des articles qu’il a déjà dans son panier, des articles qu’il a remarqués ou aimés par le passé, et de ce que d’autres clients ont vu ou acheté récemment, des recommandations sur d’autres produits sont automatiquement générées.
La recommandation est l’un des cas d’utilisation classiques de la science des données dans le commerce de détail. La mise en œuvre de modèles d’apprentissage automatique sur des données historiques peut conduire à des plans de recommandations précis et efficaces.
5. Analyser le parcours d’achat
Analyser la façon dont un client est venu faire un achat est un autre outil de vente au détail qui peut être amélioré par la Data Science.
Alors que les marketeurs étudient depuis de nombreuses années les techniques du Path to Purchase, l’avènement de la Data Science leur permet de tirer le meilleur parti de ce type d’analyse. L’essor du marketing multicanal dans les ventes au détail et omnicanal a créé de nombreux chemins différents que les clients peuvent suivre pour acheter un produit.
Les outils d’apprentissage automatique peuvent aider à comprendre les habitudes d’achat des clients et à se concentrer sur ce qui fonctionne exactement dans le monde réel.
6. Analyse des tickets d’achat
L’analyse du panier de consommation est une technique standard utilisée par les détaillants pour déterminer les groupes de produits que les clients sont susceptibles d’acheter ensemble. C’est un processus classique d’un point de vue commercial, mais il est maintenant automatisé avec Data Science.
Les capacités de stockage de données, de plus en plus croissantes, permettent d’analyser un plus grand volume de tickets et donc d’avoir plus de confiance dans l’analyse.
7. Gérer un bien immobilier
La science des données peut également aider les grands détaillants à optimiser leurs dépenses de gestion immobilière. Ainsi, l’analyse des données relatives aux différents équipements d’un bâtiment (maintenance préventive) permet d’éviter des pannes catastrophiques. La mise en œuvre de l’apprentissage automatique dans le cadre de la maintenance prédictive en plus de s’appuyer sur des données historiques fournit des modèles qui s’améliorent au fil du temps tout en réduisant les coûts associés. Les détaillants peuvent également économiser beaucoup d’argent en utilisant Data Science pour analyser leur consommation d’énergie. Dans ce contexte, la Data Science nous aide non seulement à établir un budget, mais aussi à rechercher des améliorations dans des biens particulièrement énergivores comme les centres commerciaux.
8. Optimisation des prix
Avoir le bon prix sur un produit peut faire la différence entre réaliser une vente et perdre un client. Mais quel est le juste prix ? Les détaillants qui abordent ce problème avec des outils Big Data peuvent avoir un avantage sur ceux qui ne le font pas.
Dans de nombreux cas, fixer le bon prix nécessite de savoir ce que vos concurrents facturent. Ces données peuvent être collectées électroniquement à l’aide d’algorithmes qui explorent les sites Web des concurrents pour obtenir des informations détaillées sur les prix des produits.
9. Maximiser l’inventaire
Les cycles de vie des produits de plus en plus accélérés et les opérations de plus en plus complexes obligent les détaillants à utiliser la science des données pour comprendre les chaînes d’approvisionnement et assurer une distribution optimale des produits.
L’optimisation des stocks est une opération qui touche de nombreux aspects de la chaîne d’approvisionnement et nécessite souvent une coordination étroite entre les fabricants et les distributeurs. Les détaillants cherchent de plus en plus à améliorer la disponibilité des produits tout en augmentant la rentabilité des magasins pour obtenir un avantage concurrentiel et améliorer les performances commerciales.
Ceci est possible grâce à des algorithmes d’expédition qui déterminent quels produits stocker en tenant compte de données externes telles que les conditions macroéconomiques, les données climatiques et les données sociales. Les serveurs, les machines d’usine, les appareils appartenant aux clients et l’infrastructure du réseau énergétique sont tous des exemples de sources de données précieuses.
10. Détecter la fraude
La fraude est un énorme problème dans le commerce de détail. Cela représente des sommes colossales perdues chaque année.
La science des données peut aider les détaillants à créer des prévisions de ventes de référence pour chaque produit. Si un produit s’écarte considérablement de cette plage, cela pourrait indiquer une activité « poissonneuse ».
La fraude commise par les employés peut être difficile à arrêter. Mais avec la puissance de la science des données, les contrôleurs peuvent être en mesure de créer plus de transparence dans les activités internes.
Conclusion
Ces utilisations innovantes de la Data Science améliorent réellement l’expérience client et ont le potentiel de booster les ventes au détail. Les avantages sont nombreux : meilleure gestion des risques, amélioration des performances et possibilité de découvrir des informations qui auraient pu être cachées.
La plupart des détaillants utilisent déjà des solutions de science des données pour fidéliser leurs clients, renforcer la notoriété de la marque et améliorer les notes des développeurs. Alors que la technologie continue de progresser, une chose est sûre : la Data Science a encore beaucoup à offrir dans le monde du retail !
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