Big datas et vente en ligne, des algorithmes nommés « Désir »

Avec les milliards de données qu’apportent les datas au e-commerce, la vente en ligne va opérer un changement radical dans son approche marketing, et notamment en matière d’expérience client. Un chiffre résume bien ce nouveau virage qui se prépare : 86 % des individus seraient prêts à débourser plus en échange d’une meilleure expérience d’achat [1]. A côté de ces chiffres, des faits réels et concrets, avoués par les commerçants eux-mêmes : une majorité affirme que leur talon d’Achille réside dans le manque de connaissances sur leurs clients. Voilà qui est intéressant… Les big datas et les algorithmes sont donc les bienvenus.

algorithme dédié client

Des big datas pour mieux connaître les acheteurs …

Avec l’analyse pointue qu’apportent les métadonnées, les entreprises peuvent désormais affiner les profils de leurs acheteurs, mieux connaître qui ils sont, leurs choix, leurs manies, bref, des informations précises qui vont être le moteur de leur mix-marketing.

Plus encore, de nos jours, les robots les plus puissants sont capables d’analyser le pourquoi d’un passage à l’acte à la suite de discussions ou d’échanges sur la toile (un grand merci au web 2.0 au passage), et d’en tirer des enseignements pour les prochains prospects. Quel(s) paramètre(s) a fait basculer tel visiteur en acheteur ? Dit autrement, comment le passage du cognitif -> affectif -> conatif s’est effectué ? Quel a été le déclic et quel a été le rôle des autres internautes ? Ce type d’informations est donc crucial à l’heure où les Clic and Mortar (entreprises présentes sur internet et en physique) veulent maximiser l’utilisation de leurs boutiques traditionnelles en réponse à la concurrence des Pure Players[2] (par exemple la Halle aux Chaussures VS Spartoo).

algorithme big data

De ce fait, l’enjeu majeur de ces acteurs hybrides est de trouver le meilleur moyen de concilier web et magasin physique avec les forces respectives de chacun. Par exemple, on retrouve cela de nos jours avec les Connected Fitting Rooms (cabines intelligentes pour essayer un modèle et avoir des suggestions de couleurs etc…).

Avec cette nouvelle technologie, les goûts des consommateurs sont enregistrés, et puis la suite vous la connaissez (analyse des goûts puis suggestions sur la base de ces informations récoltées, etc…).

Des algorithmes toujours plus « stratèges »

Autre nouveauté en matière de marchandising et de datas, le tracking via smartphone. Lorsque les consommateurs y sont favorables, les magasins peuvent orienter les clients dans la boutique et les conseiller pour leurs emplettes. En bons marketeurs, les spécialistes des datas orientés « shopping » en profitent au passage pour glaner un maximum de données sur les clients : rayons et produits les plus visités, temps moyen par lieu, type de produits achetés ensemble, chemin effectué dans le magasin, … big data algorithmeCes informations seront naturellement analysées et récupérées à des fins de marchandising : comment mieux agencer les produits et les rayons ? comment mieux concevoir le catalogue produits ? Dans le même esprit, les datas in store (propres au magasin) permettent d’améliorer le service client, comme l’a fait une chaîne de magasins aux USA pour déclencher une petite alerte lorsque beaucoup de clients sont dans le magasin, et qu’il est nécessaire de mettre à disposition de ces derniers une ou plusieurs caisses supplémentaires.

Au final, tout le monde y trouve son compte : les clients sont ravis de pouvoir gagner du temps et de savoir que leur magasin fétiche pense à eux ; les enseignes, elles, créent toujours plus de valeur ajoutée grâce aux données collectées, et optimisent leurs coûts puisque chaque action marketing est réalisée avec justesse et pertinence. Fini le temps des dépenses aléatoires : le client est définitivement ROI[3]

 

[1] Etude 2014 d’Infosys

[2] Entreprises existant uniquement sur le web

[3] Return on investment = retour sur investissement

HadjKhelil

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