Comment le Big Data change l'analyse du marketing de détail

• Personnel du T-ROC
• 23 février 2023
• 9 minutes de lecture

Chaque détaillant souhaite augmenter ses ventes et accroître la satisfaction de ses clients. Pendant des décennies, l'analyse traditionnelle de la vente au détail a révélé des informations fascinantes sur le comportement des clients, ce qui a entraîné des promotions judicieusement chronométrées, de nouvelles campagnes publicitaires et une multitude d'autres avantages.

Mais l'analytique conventionnelle du marketing de détail ne peut pas rivaliser avec l'analytique des mégadonnées d'aujourd'hui. Lorsqu'il s'agit de fournir l'analyse la plus rapide et la plus précise du marché de détail, rien ne remplace le Big Data.

De l'optimisation des prix, de l'expédition et de la logistique à la fidélisation de la clientèle, le Big Data a un impact considérable sur la façon dont les détaillants d'aujourd'hui font des affaires. Examinons de plus près comment les mégadonnées modifient l'analyse du marketing de détail.

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Qu'est-ce que le Big Data?

Il existe de nombreux termes avec des significations vagues ou déroutantes dans le monde du marketing, mais le big data est presque exactement ce à quoi cela ressemble. Le terme « mégadonnées » fait référence à la collecte et à l'interprétation de grandes quantités d'informations complexes à l'aide de solutions technologiques modernes.

Les mégadonnées impliquent généralement non seulement plus de données en moyenne, mais également des données plus complexes provenant d'une variété de sources et de formats. Ces données peuvent être collectées à l'aide de méthodes internes telles que les systèmes de point de vente (POS) ou via des solutions logicielles de fournisseurs tiers.

Il existe trois composants principaux du big data, appelés les trois V :

• Volume – La quantité globale de données recueillies. Grâce à la technologie Big Data, les détaillants peuvent analyser des téraoctets de données à la fois, un volume auparavant impossible à atteindre avec l'analyse traditionnelle.
• Vitesse – Le débit auquel les données sont reçues. La technologie Big Data permet une analyse en temps réel des données au fur et à mesure qu'elles arrivent, accélérant ainsi le calendrier des solutions de vente au détail.
• Variété – Les différences de types de données. Traditionnellement, les ensembles de données ne pouvaient être collectés que dans un seul format. La technologie Big Data peut analyser sans problème des données non structurées et semi-structurées provenant de nombreuses sources différentes.

Dans le secteur de la vente au détail, les mégadonnées peuvent être exploitées pour fournir des informations sur une variété de mesures pour les magasins en ligne et physiques, notamment :

• Données de vente
• Données d'inventaire
• Données de la chaîne d'approvisionnement
• Données client
• Données produit
• Et plus

Parce que les informations les plus précieuses sur la vente au détail sont enfouies profondément dans des ensembles de données élaborés, les grandes entreprises d'aujourd'hui tirent parti de la puissance du Big Data pour résoudre des problèmes qui étaient auparavant insolubles.

Comment le Big Data est utilisé dans le commerce de détail

Les mégadonnées fournissent aux détaillants des quantités sans précédent d'informations exploitables. En combinant la technologie des mégadonnées avec une stratégie de données prudente, les détaillants obtiennent un certain nombre d'avantages dans leur entreprise.

• Comprendre les clients - En utilisant techniques d'exploration de données Comme l'analyse du panier d'achat, l'analyse des mégadonnées aide les détaillants à mieux comprendre leur public et à cibler les clients en fonction de l'historique des achats et d'autres comportements. Cela se traduit par des campagnes publicitaires ultra-personnalisées, des recommandations de produits et d'autres promotions pour améliorer l'expérience client.
• Prévoir les changements du marché de détail – En tirant parti du Big Data et de l'analyse prédictive, les détaillants peuvent anticiper les changements de la demande du marché avec un degré élevé de précision. Les prévisions de données volumineuses basées sur l'analyse prédictive peuvent aider les détaillants à prendre des décisions éclairées concernant le personnel, la publicité, les promotions, etc.
• Optimiser la tarification – L'analyse client peut fournir des informations sur la façon dont les clients réagissent aux changements de prix des produits, permettant aux détaillants de fixer le prix de leurs produits de manière compétitive pour une rentabilité maximale.
• Anticiper les perturbations – Le Big Data peut également aider à éviter les interruptions coûteuses de la chaîne d'approvisionnement en surveillant les événements perturbateurs en temps réel. En appliquant l'analyse des données à leur stratégie de gestion de la chaîne d'approvisionnement, les détaillants peuvent effectuer les ajustements appropriés pour réacheminer les expéditions sans délai.

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En quoi le Big Data dans le commerce de détail est-il différent de l'analyse traditionnelle du commerce de détail ?

L'analyse de données n'a rien de nouveau dans le monde du marketing. Cela ne devrait surprendre aucun détaillant que de bonnes données soient essentielles au succès de la vente au détail depuis des décennies. Alors, en quoi le big data diffère-t-il exactement de l'analyse traditionnelle du commerce de détail ?

Essentiellement, c'est une question de puissance et d'échelle.

Le Big Data exploite des technologies plus puissantes et sophistiquées que l'analyse traditionnelle du commerce de détail. De l'automatisation à l'intelligence artificielle (IA) alimentée par l'apprentissage automatique (ML), le big data utilise des solutions technologiques de pointe pour convertir les données non structurées en ensembles de données compréhensibles et exploitables.

Le processus de conversion de données brutes non structurées en ensembles de données significatifs est l'un des aspects les plus attrayants de l'analyse de données volumineuses. L'analyse traditionnelle du marketing de détail dépend de données hautement structurées qui doivent être stockées dans un format prédéterminé. Mais l'analyse des mégadonnées peut organiser divers types de données dans de nombreux formats différents pour révéler des informations qui étaient auparavant inaccessibles.

Dans une certaine mesure, l'analyse traditionnelle du commerce de détail a pu prendre en charge de grands ensembles de données, à condition que ces données aient une structure spécifique. Mais ce n'est pas seulement une question de quantité de données ; c'est une question de complexité de ces données.

Grâce à la puissance de la technologie Big Data, les détaillants peuvent analyser avec précision des montagnes de données provenant de sources disparates, ce qui leur permet de faire des prédictions plus précises, de développer rapidement des prévisions de marché et de révéler des modèles implicites et des informations sur le comportement des clients.

3 façons dont le Big Data révolutionne le secteur de la vente au détail

Chaque jour, les détaillants collectent des informations à partir d'innombrables points de données. Des transactions par carte de crédit aux connexions des utilisateurs, pratiquement toutes les étapes du parcours client peuvent être analysées et interprétées à l'aide de solutions d'analyse de données volumineuses.

Toutes ces précieuses données offrent d'énormes opportunités aux détaillants, et le big data transforme le secteur de la vente au détail de plusieurs manières spécifiques.

Recommandations personnalisées

Les détaillants peuvent utiliser le Big Data pour fournir aux clients des recommandations de produits hautement personnalisées. Avec des données de meilleure qualité, les entreprises du secteur de la vente au détail peuvent décomposer les données démographiques générales en segments pour les suggestions les plus personnalisées. Par exemple, les données démographiques liées à l'âge, au revenu et à l'emplacement peuvent être ventilées par intérêts de recherche en ligne, historique des achats et autres informations.

Prévision de la demande

En utilisant les données des médias sociaux et du Web, certains programmes d'analyse de données volumineuses peuvent être utilisés pour prédire les tendances à venir dans le commerce de détail. Cela peut être fait au niveau macro pour prévoir les changements dans les préférences des clients au fil du temps, ou au niveau micro pour faire des recommandations de produits en une fraction de seconde aux clients en fonction des conditions météorologiques actuelles.

expérience client améliorée

Peut-être plus que tout, l'analyse des mégadonnées peut améliorer l'expérience client. En utilisant des méthodes de collecte de données sur la satisfaction client telles que les enquêtes auprès des clients et les évaluations de produits en ligne, les détaillants peuvent mieux évaluer la satisfaction des clients. De même, la technologie d'analyse des sentiments peut découvrir les sentiments des clients à partir d'énormes quantités de texte. En utilisant ces méthodes et d'autres de collecte de données riches, les détaillants peuvent comprendre les écarts entre leurs offres de marque actuelles et les besoins de leur clientèle.

L'avenir du Big Data dans le commerce de détail

Chaque jour, les principaux détaillants améliorent et affinent leurs capacités de mégadonnées pour surpasser leurs concurrents. L'automatisation et l'intelligence artificielle alimentées par l'apprentissage automatique continuent de rationaliser les processus et d'améliorer l'efficacité de pratiquement toutes les méthodes de collecte et d'analyse de données.

Alors que la technologie des mégadonnées continuera à progresser à l'avenir, l'impact des mégadonnées d'aujourd'hui façonne déjà le paysage de la vente au détail de demain. Voici quelques façons dont le big data transforme déjà le commerce de détail :

• Personnalisation

  – Améliorer l’expérience client avec des recommandations de produits sur mesure

• Dépannage

  – Identifier les problèmes de la chaîne d'approvisionnement et trouver des solutions pour éviter les temps d'arrêt coûteux

• – Obtenir des informations plus approfondies sur les stocks et l'entreposage

• Et plus encore

Le Big Data est plus qu'un moyen d'augmenter le chiffre d'affaires, c'est une opportunité de révolutionner fondamentalement l'industrie du commerce de détail dans son ensemble.

FAQ

Comment le big data transforme-t-il le commerce de détail ?

Les mégadonnées transforment le secteur de la vente au détail grâce à des recommandations personnalisées aux clients, à des prévisions avancées des perturbations de la chaîne d'approvisionnement et à une optimisation des prix compétitifs.

Quel est l'impact du big data et de l'analyse sur le marketing ?

Le Big Data donne aux spécialistes du marketing des informations plus approfondies sur le succès de leurs campagnes, le comportement des clients et l'état général de leur environnement marketing.

Quelle est la relation entre le big data et l'analyse marketing ?

Contrairement à l'analyse marketing traditionnelle, le Big Data utilise des technologies sophistiquées telles que l'automatisation, l'IA et le ML pour traiter des informations complexes et peut organiser des données non structurées en ensembles de données significatifs et exploitables.

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