5 façons dont la science des données stimule les revenus du commerce électronique

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5 façons dont la science des données stimule les revenus du commerce électronique


L'analyse des données pour améliorer les ventes au détail n'est pas nouvelle.  Ce qui est nouveau, c'est le volume de données et des algorithmes sophistiqués d'apprentissage automatique pour les analyser.

L’analyse des données pour améliorer les ventes au détail n’est pas nouvelle. Ce qui est nouveau, c’est le volume de données et des algorithmes sophistiqués d’apprentissage automatique pour les analyser.

La science des données est le traitement et l’analyse de grands ensembles de données – structurés ou non. Les tweets de clients et de prospects sont un exemple de données non structurées.

La plupart des algorithmes de science des données sont utilisés depuis des années; beaucoup sont antérieurs au premier ordinateur. Ce qui a conduit la croissance du domaine (et tout le battage médiatique), c’est que pour la première fois de l’histoire, les entreprises sont assises sur des quantités massives de données que les humains ne peuvent pas traiter sans des méthodes informatiques avancées.

Voici cinq utilisations de la science des données pour générer des revenus de commerce électronique.

Science des données pour le commerce électronique

Analyse du panier de marché n’est pas un nouveau concept. Les détaillants le font depuis des années. L’idée est que si un client achète un article, il est susceptible d’acheter un produit connexe. Par exemple, un client qui achète une brosse à dents aura probablement aussi besoin de dentifrice.

Les détaillants d’entreprise ont traditionnellement acquis des rapports coûteux auprès de sociétés de recherche telles que Nielsen ou NPD qui contenaient ces informations. Les détaillants sauraient alors quels produits placer les uns à côté des autres dans un magasin physique pour augmenter les ventes. Désormais, vous pouvez utiliser l’historique des achats de vos clients en ligne pour recommander des produits similaires lors du processus de commande.

Optimisation des prix. Historiquement, les détaillants fixaient les prix en utilisant quelques points de données, tels que la marge bénéficiaire, le coût des produits vendus, les prix des concurrents et le prix de détail suggéré par le fabricant. Aujourd’hui, les commerçants peuvent augmenter et diminuer les prix en fonction de nombreux autres facteurs, tels que la saisonnalité, la demande, l’emplacement du client et la fréquence d’achat. Les variables que les commerçants peuvent utiliser dépendent grandement de la disponibilité des données.

Promotions. La plupart des spécialistes du marketing évaluent les performances des promotions en comparant les résultats aux campagnes précédentes, en effectuant des tests A / B et en accédant à l’impact global sur les ventes. Avec l’apprentissage automatique, les spécialistes du marketing peuvent aller plus loin en personnalisant les promotions au niveau de l’article et du client. Par exemple, si le client A achète généralement une fois par an le Black Friday, un marchand peut envoyer une promotion à ce client ce jour-là. À l’inverse, un client qui n’a acheté que lorsqu’un article est de 10% de réduction pourrait répondre à un coupon de réduction instantané de 10% sur place.

Recommandations. Amazon et Netflix, par exemple, ont des algorithmes de recommandation sophistiqués. Ils suggèrent des produits en fonction de l’historique d’achat et de recherche de chaque client. Tous les marchands ne peuvent pas recommander des produits pour chaque client de cette manière. Mais ils peuvent utiliser un processus similaire en recommandant des ventes incitatives et des ventes croisées courantes d’articles populaires.

Visualisation du produit. L’analyse d’image est assez récente. Mais les entreprises utilisent de plus en plus la visualisation des produits pour comprendre ce que les clients trouvent attrayant. Par exemple, un fond blanc est-il meilleur que le rose? Le fait d’avoir une photo en gros plan de la texture d’un produit le rend-il plus vendable? Un modèle humain aide-t-il à vendre le produit? Qu’en est-il de la hauteur du modèle? Les questions ci-dessus peuvent être répondues en codant chaque image sur chaque produit. La science des données peut aller plus loin pour trouver la combinaison optimale de modèle, de texture, de quantité de photos, de lumière et d’autres variables – tout cela pour rendre le produit plus attrayant.

De nombreuses utilisations

D’autres utilisations de la science des données pour stimuler les ventes de commerce électronique comprennent:

  • Analyse de la garantie pour identifier les produits de qualité inférieure.
  • Mélange de produits regroupant différents articles.
  • Analyse des sentiments pour les médias sociaux.
  • Gestion de l’inventaire.
  • Analyse de la fidélisation de la clientèle.
  • Prévention de la fraude.
  • Optimiser les campagnes de recherche et d’affichage.

La première étape, comme toujours, consiste à déterminer les données disponibles.



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