Big Data et le e-commerce: explication et cas d’usage

Contenus

1/ Qu’est-ce que le Big Data ?

2/ Cas d’utilisation du Big Data dans le e-commerce

2.1/ Customer Insights

2.2/ Gestion de l’inventaire

2.3/ Optimisation des prix

2.4/ Service client

2.5/ Gestion des produits

2.6/ Analyse des concurrents

2.7/ Marketing et publicité

2.8/ Suivi des performances

3/ Netrivals, expert en Big Data dans le e-commerce

Big Data & le e-commerce FAQ

1/ Qu’est-ce que le Big Data?

Le Big Data fait référence aux volumes massifs de données qui sont générés chaque seconde à partir de diverses sources, notamment les médias sociaux, les transactions en ligne, les recherches, etc. Ces données peuvent être structurées, semi-structurées ou non structurées et se caractérisent par leur vitesse, leur volume et leur variété, souvent appelés les “3 V”.

L’analyse des Big Data, à l’aide d’algorithmes avancés d’analyse et d’apprentissage automatique, peut révéler des informations précieuses et des modèles qui étaient auparavant cachés ou inaccessibles. Grâce à une analyse appropriée, le Big Data éclaire la prise de décision, optimise les opérations et procure un avantage concurrentiel dans divers domaines. Le potentiel du Big Data est immense, ce qui en fait un atout essentiel pour les organisations qui souhaitent tirer parti de stratégies basées sur les données dans l’ère numérique actuelle.

2/ Cas d’utilisation du Big Data dans le e-commerce

Les principaux avantages du Big Data pour les marques et les revendeurs sont divers : optimisation des coûts, efficacité accrue, prix compétitifs, innovation, analyse du marché local et gestion de la réputation en ligne en font partie. Le rôle du Big Data dans la prise de décisions éclairées, la conception de produits/services sur mesure et la promotion de l’innovation par l’extraction d’informations précieuses est crucial. Grâce au Big Data, les entreprises sont également en mesure de suivre et de s’adapter aux tendances du marché et d’améliorer leur réputation en ligne, ce qui est crucial pour la perception de la marque.

Voici comment le Big Data joue un rôle important dans divers aspects de l’e-commerce :

2.1/ Customer Insights

Grâce à l’analyse des comportements, les marques et les vendeurs peuvent scruter les interactions et les comportements des clients sur leurs plateformes afin de discerner les préférences et les modèles d’achat. Par exemple, si un nombre important de clients achètent fréquemment des vêtements de sport, c’est un indicateur d’une tendance de préférence.

L’exploitation du Big Data facilite en outre la personnalisation, c’est-à-dire que les expériences d’achat sont adaptées à chaque client en lui suggérant des produits correspondant à ses achats antérieurs et à ses préférences. Imaginez que vous vous connectiez à un boutique en ligne et que vous trouviez une sélection de produits correspondant à vos goûts, ce qui rendrait l’expérience d’achat plus attrayante et moins fastidieuse.

En outre, le Big Data permet aux commerçants de segmenter leur clientèle en catégories distinctes, ce qui permet de cibler le marketing et les promotions. Par exemple, l’envoi d’offres de réduction sur les produits pour bébés aux nouveaux parents. Grâce à cette segmentation, les promotions résonnent mieux auprès des clients, ce qui améliore la probabilité d’achat et favorise une connexion plus personnalisée entre la plateforme e-commerce et ses utilisateurs.

2.2/ Gestion de l’inventaire

Grâce à la prévision de la demande, le Big Data aide à anticiper la demande de divers produits, ce qui permet de gérer les stocks avec précision. Par exemple, en analysant les données de ventes passées et les tendances actuelles du marché, une plateforme e-commerce peut prévoir la demande de vestes d’hiver pendant la saison froide, en veillant à maintenir un stock adéquat pour répondre aux besoins des clients. Ce niveau de connaissance de la demande minimise les risques de sur-stockage ou de sous-stockage, qui pourraient respectivement entraîner une augmentation des coûts de stockage ou une perte de ventes.

Deuxièmement, l’optimisation de la logistique est un autre domaine où le Big Data s’avère inestimable. En analysant et en prédisant les schémas de trafic et les délais de livraison, les opérations logistiques sont affinées pour garantir des livraisons en temps voulu. Par exemple, en exploitant le Big Data, un responsable logistique peut planifier des itinéraires qui évitent les embouteillages, réduisant ainsi les coûts de carburant et garantissant des livraisons en temps voulu aux clients. En outre, l’analyse des délais de livraison et des retours d’information peut aider à sélectionner les services de messagerie les plus efficaces.

2.3/ Optimisation des prix

La tarification joue un rôle central dans l’attraction et la fidélisation des clients, et l’analyse du Big Data apparaît comme un outil clé pour optimiser les stratégies de tarification. En particulier, le Big Data facilite la tarification dynamique, une stratégie dans laquelle les prix sont ajustés en temps réel sur la base de divers facteurs tels que l’offre, la demande et la tarification des concurrents. Prenons l’exemple d’un revendeur en ligne qui vend des produits électroniques. Grâce à l’analyse des Big Data, le revendeur peut surveiller les niveaux d’offre d’un modèle de smartphone populaire, la demande et les prix auxquels les concurrents vendent le même modèle. Si la demande connaît un pic ou si un concurrent baisse son prix, le revendeur peut ajuster le prix du smartphone en temps réel pour rester compétitif et maximiser ses revenus.

2.4/ Service client

L’amalgame du Big Data, de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique augmente considérablement la qualité et l’efficacité du service à la clientèle fourni par les plateformes d’e-commerce. Une manifestation notable de cette intégration est le déploiement de chatbots automatisés. En employant des chatbots pilotés par l’IA, qui apprennent et évoluent en permanence grâce à l’analyse des Big Data, une marque peut répondre rapidement aux questions courantes concernant l’état de la commande, les détails du produit ou les politiques de retour sans intervention humaine. Cela permet non seulement d’accélérer considérablement les temps de réponse, mais aussi de libérer les représentants du service client pour qu’ils s’attaquent à des questions plus complexes ou plus nuancées.

Les informations tirées de l’analyse du Big Data peuvent aider à comprendre les problèmes courants des clients et à améliorer le cadre général de l’assistance. Par exemple, si l’analyse des données révèle qu’un nombre important de clients rencontrent des difficultés à naviguer sur le site web, la plateforme e-commerce peut prendre des mesures pour améliorer la convivialité du site web.

2.5/ Gestion des produits

Une gestion efficace des produits est la clé de voûte du succès, et l’analyse des Big Data est un puissant facilitateur dans ce domaine. L’un des aspects cruciaux est l’assortiment des produits, qui consiste à proposer un mélange équilibré de produits répondant aux divers besoins et préférences des clients. En se plongeant dans les données de vente et les préférences des clients mises au jour par l’analyse du Big Data, les plateformes d’e-commerce peuvent astucieusement déterminer quels produits trouvent un écho favorable auprès de leur public et devraient donc être mis en avant. Par exemple, une analyse des données de vente pourrait révéler que les produits respectueux de l’environnement suscitent un engouement important, ce qui inciterait la plateforme à développer ce type d’offres.

D’un autre côté, le Big Data joue également un rôle essentiel dans le domaine du développement de nouveaux produits. La richesse des informations tirées des commentaires des clients, des tendances du marché et des analyses de la concurrence, toutes facilitées par le Big Data, fournit une base solide pour la conceptualisation et le développement de nouveaux produits. Par exemple, si l’analyse du Big Data dévoile une tendance à la hausse du comportement des consommateurs soucieux de leur forme physique et de leur santé, ainsi que des commentaires positifs sur les produits existants liés à la santé, une marque peut décider de développer et de lancer une nouvelle gamme de trackers de fitness ou de compléments de santé. Cette approche fondée sur les données garantit que les nouvelles offres de produits sont bien alignées sur les demandes du marché et les préférences des clients, ce qui augmente considérablement les chances de succès après le lancement.

2.6/ Analyse des concurrents

L’analyse du Big Data facilite l’analyse des concurrents en fournissant une vision de la dynamique du marché. Par exemple, en analysant les données du marché, une marque peut identifier la campagne marketing réussie d’un concurrent ou une catégorie de produits en vogue. Ces informations permettent à leur tour de prendre des décisions éclairées, qu’il s’agisse d’ajuster les stratégies de marketing ou de diversifier les offres de produits pour s’aligner sur les tendances du marché et rester compétitif. Grâce au Big Data, les plateformes d’e-commerce peuvent ainsi maintenir une conscience aiguë du paysage concurrentiel, ce qui est indispensable à l’agilité stratégique et au succès durable.

2.7/ Marketing et publicité

L’un des principaux avantages du Big Data est la facilitation de la publicité ciblée. En passant au crible les données clients, les plateformes d’e-commerce peuvent élaborer des campagnes publicitaires qui trouvent un écho auprès de segments de clientèle spécifiques. Par exemple, l’analyse des données relatives au comportement d’achat peut révéler un groupe de clients ayant un penchant pour le matériel de plein air, ce qui permet de créer des campagnes publicitaires sur mesure pour promouvoir les chaussures de randonnée ou le matériel de camping auprès de ce segment.

En outre, le Big Data étend son utilité au domaine de l’analyse des performances. L’analyse post-campagne alimentée par le Big Data peut révéler l’efficacité des stratégies de marketing, en mettant en évidence les domaines de réussite et les aspects à affiner. Par exemple, si une campagne particulière sur les médias sociaux entraîne une augmentation du trafic sur le site web et des ventes, cela peut être un signal pour allouer plus de ressources à des campagnes similaires à l’avenir.

2.8/ Suivi des performances

Le Big Data joue un rôle crucial dans le contrôle des performances, en particulier dans l’analyse des performances des sites web. En examinant minutieusement les données des sites web, telles que les temps de chargement des pages, les taux d’erreur et les mesures d’engagement des utilisateurs, les plateformes e-commerce peuvent trouver les problèmes qui peuvent entraver l’expérience utilisateur. Par exemple, si l’analyse révèle qu’une page particulière met trop de temps à se charger, des mesures peuvent être prises pour optimiser le temps de chargement et améliorer ainsi l’expérience de l’utilisateur. Qu’il s’agisse de modifier la conception du site web pour rendre la navigation plus intuitive ou de corriger les bogues qui provoquent des erreurs dans le panier d’achat, les informations tirées de l’analyse des Big Data sont essentielles pour optimiser les performances du site web.

Grâce à une surveillance vigilante des performances alimentée par le Big Data, les plateformes d’e-commerce peuvent s’assurer que leurs sites Web fonctionnent efficacement, offrant une expérience d’achat fluide et agréable à leurs clients, ce qui, à son tour, contribue à la construction d’une base de clients fidèles et à l’obtention d’un succès à long terme.

3/ Netrivals, expert en Big Data dans le e-commerce

Netrivals, la solution big data de Lengow, est un acteur important du secteur, spécialisé dans la fourniture d’informations fondées sur les données pour aider les marques et les revendeurs à élaborer des stratégies efficaces en matière de prix et de produits. Capable de scanner quotidiennement plus de 900 millions de produits et plus de 3,2 milliards d’images sur plus de 31 000 sites d’e-commerce de plus de 50 pays à travers le monde, Netrivals offre une vue d’ensemble de la dynamique du marché.

Netrivals compile des données sur les produits en ligne, qui peuvent ensuite être analysées sur sa plateforme ou à l’aide d’autres outils de veille stratégique. Ces données permettent d’améliorer la prise de décision des entreprises. Les données sont collectées auprès de différents magasins en ligne et mises à jour plusieurs fois par jour, ce qui garantit une information réelle et opportune sur le marché. La fréquence de collecte des données est personnalisable en fonction de critères spécifiques tels que les vendeurs ou les catégories de produits, ce qui permet une analyse détaillée du marché. La plateforme affiche et compare les prix de vos produits avec ceux de vos concurrents, ce qui vous aide à évaluer votre compétitivité sur le marché.

Netrivals aide de nombreuses marques et acteurs de l’e-commerce à réussir grâce au Big Data. En voici trois exemples :

• La boutique en ligne de parfumerie Julia a pu prendre de meilleures décisions commerciales et a augmenté son CVR de plus de 50 %.
• Fluidra, le groupe multinational leader du secteur des piscines et du bien-être, a optimisé la qualité de ses données et mis en œuvre une stratégie intelligente de disponibilité des stocks grâce au Big Data de Netrivals.
• La marketplace D2C durable Productpine a augmenté ses ventes de produits hautement compétitifs de 15 %.

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