Comment les problèmes de Big Data sont résolus dans le secteur de la vente au détail

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

Le secteur de la vente au détail est l'une des parties les plus importantes et les plus importantes du marché mondial, représentant des billions de dollars de revenus chaque année. Par conséquent, le secteur de la vente au détail est également parmi les premiers touchés par les technologies commerciales révolutionnaires. Au cours des dernières années, analyse de données volumineuses ont révolutionné le mode de fonctionnement des détaillants.

En tirant parti de la puissance de la science des données, les détaillants peuvent obtenir des informations précieuses pour optimiser la stratégie de tarification, la gestion de la chaîne d'approvisionnement, la segmentation des clients, etc. Mais aussi transformatrice que puisse être l'analyse du Big Data, elle s'accompagne également de défis uniques.

Si vous vous demandez comment les problèmes de Big Data sont résolus dans le secteur de la vente au détail, continuez à lire.

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Problèmes liés au Big Data dans le secteur de la vente au détail

Le Big Data est la collecte et l'interprétation de grandes quantités de données complexes à l'aide de solutions technologiques modernes. Le Big Data implique non seulement une quantité massive d'informations, mais également des ensembles de données compliqués et élaborés qui ne pourraient pas être facilement analysés par le biais d'analyses de marketing de détail traditionnelles.

Les mégadonnées peuvent être incroyablement utiles, mais il existe des pièges courants auxquels les détaillants peuvent être confrontés lorsqu'ils utilisent ces ensembles de données volumineux et complexes.

Exactitude des données

La qualité et l'exactitude des données sont d'une importance cruciale pour le succès de la vente au détail. Les détaillants rencontrent souvent des problèmes lorsque des données de mauvaise qualité sont collectées à l'aide de mauvaises méthodes. Par exemple, une enquête auprès des clients avec moins de cent répondants ne fournira pas la validité statistique et les informations approfondies dont les détaillants ont besoin pour prendre des décisions éclairées sur la satisfaction des clients.

La meilleure approche pour collecter des données précises consiste à investir dans une solution logicielle de pointe ou à s'associer à une société d'analyse de vente au détail réputée. En collectant des informations à partir de diverses sources de données, telles que les données CRM et la logistique de la chaîne d'approvisionnement, les détaillants peuvent éviter de tirer de fausses conclusions à partir de mauvaises données.

La conformité réglementaire

La confidentialité des clients est de la plus haute importance dans l'espace de vente au détail en ligne. Il peut être particulièrement difficile de se conformer aux normes de confidentialité sur le marché international, avec des réglementations telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) établissant des lignes directrices pour la protection et la collecte des données des clients dans l'Union européenne.

Se tenir au courant des dernières modifications en matière de conformité réglementaire peut être un problème pour les détaillants lorsqu'il s'agit de collecter légalement des données. Sans oublier, il y a aussi le défi de stocker correctement les données des clients pour éviter qu'elles ne soient partagées avec d'autres parties.

Les détaillants peuvent se tenir au courant de toutes les exigences en matière de confidentialité et de conformité grâce à une politique d'entreprise solide et à une formation régulière du personnel concernant les données clients, entre autres solutions.

Confiance du client

Certains des plus précieux données de vente au détail ne peuvent pas nécessairement être récoltées en analysant uniquement l'historique des achats et la stratégie de tarification. Souvent, les meilleures données doivent être divulguées par les clients eux-mêmes.

Ainsi, l'un des plus grands défis auxquels les détaillants sont confrontés est d'établir suffisamment de confiance avec les clients existants pour qu'ils acceptent de partager leurs informations personnelles et leurs opinions.

Il existe quelques moyens simples pour les détaillants de recueillir des données précieuses sur leurs clients, comme offrir une remise ou un prix en échange d'un sondage ou du partage d'informations de contact. Mais en réalité, il s'agit d'un processus à long terme qui implique une image de marque et une publicité ciblées, ainsi qu'une stratégie de collecte de données sûre et simple.

Une technologie appropriée

L'analyse de données volumineuses dépend de technologies avancées telles que l'apprentissage automatique et l'automatisation pour fournir des informations précises. Le problème est que dans l'environnement technologique actuel en évolution rapide, les dernières technologies peuvent rapidement devenir inutiles.

Les détaillants doivent rester à jour avec les dernières technologies de science des données pour rester compétitifs. Sans les solutions technologiques appropriées, les entreprises du secteur de la vente au détail peuvent passer à côté de données précieuses.

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Comment aborder l'analyse du Big Data

Il est clair que l'utilisation des mégadonnées pour le commerce de détail présente certains défis. Mais chaque problème potentiel posé par le big data a aussi une solution. Les détaillants peuvent prendre plusieurs mesures pour s'assurer que les analyses de données volumineuses sont correctement gérées.

• Définir des objectifs – Avant même que le moindre morceau de données ne soit collecté, les détaillants doivent savoir exactement ce qu'ils souhaitent obtenir en obtenant ces données. Il y a peut-être eu une baisse inexplicable de la satisfaction des clients. Si tel est le cas, l'objectif serait de comprendre pourquoi les clients sont mécontents et ce que le détaillant peut faire pour améliorer le service client.
• Déterminer les métriques – Une fois les objectifs définis, les détaillants doivent déterminer la bonne façon de mesurer les données. En fonction de l'objectif, les détaillants peuvent consulter des données quantitatives telles que les chiffres de vente ou des données qualitatives telles que la satisfaction client.
• Collecter des données – Les détaillants collectent des données à partir de sources quantitatives et qualitatives pour obtenir les informations les plus approfondies. L'analyse de données volumineuses peut donner un sens à des montagnes de données non structurées provenant d'e-mails, de conversations par chat, d'avis sur des produits, etc.
• Analyser les données – Les données structurées peuvent être analysées à l'aide d'outils d'analyse de données traditionnels comme Excel, tandis que les données non structurées peuvent être analysées à l'aide de méthodes telles que l'analyse de texte, l'analyse prédictive et l'analyse inférentielle.
• Interpréter les résultats – Enfin, les données peuvent être résumées à l'aide d'outils de visualisation pour aider les détaillants à repérer les modèles et les tendances.

Donner un sens aux données non structurées pour améliorer la gestion de la chaîne d'approvisionnement

Le plus grand avantage de l'utilisation de l'analyse de données volumineuses est sans doute la possibilité de créer des ensembles de données significatifs à partir de grandes quantités de données non structurées. L'organisation de données de vente au détail non structurées n'est pas seulement utile pour obtenir des informations sur les clients, c'est également un excellent moyen pour les détaillants d'améliorer la gestion de la chaîne d'approvisionnement.

L'analyse de la chaîne d'approvisionnement implique un large ensemble de données agrégées provenant de plusieurs sources, telles que l'approvisionnement, l'inventaire, l'entreposage et l'exécution. Mais la plupart de ces données sont non structurées et difficiles à organiser. Avec la solution d'analyse de données volumineuses appropriée, les détaillants peuvent améliorer la gestion des stocks et d'autres aspects de leur chaîne d'approvisionnement en :

• Prévision de la demande de produits et des retards de la chaîne d'approvisionnement
• Réaliser la maintenance prédictive
• Utilisation de capteurs de l'Internet des objets (IoT) pour surveiller le flux de travail de l'entrepôt
• Suivi des expéditions en temps réel

Avantages de Big Data Analytics dans le commerce de détail

Au-delà de la gestion de la chaîne d'approvisionnement, l'analyse des mégadonnées offre une multitude d'avantages aux détaillants, tels que :

• Prédire les habitudes d'achat des clients – L'analyse des mégadonnées peut aider à découvrir les attitudes des clients et à prédire quels produits ils sont les plus susceptibles d'acheter.
• Personnalisation des efforts de marketing – En analysant les données démographiques et le comportement des clients, les détaillants peuvent segmenter les clients et personnaliser les campagnes de marketing pour faire appel à leurs goûts et préférences de niche.
• Détecter et prévenir la fraude – L'analyse des transactions, des habitudes de navigation et d'autres types de données historiques peut aider à révéler les comportements suspects et à éviter les fraudes potentielles.
• Prévoir avec précision – La demande de produits de détail peut changer en un instant. Les données analytiques permettent d'obtenir des informations en temps réel sur le marché de détail afin que les offres de produits puissent être ajustées rapidement.

Mise en œuvre de la gouvernance des données

De nombreux problèmes de mégadonnées dans le secteur de la vente au détail sont causés par un manque de gouvernance des données. En gérant efficacement les données de vente au détail pour garantir leur exactitude, leur cohérence et leur sécurité globale, les détaillants peuvent s'assurer que les décisions appropriées sont prises et que les données sont protégées contre tout accès non autorisé.

Assurer l'exactitude et la cohérence des données

Toutes les données ne sont pas créées égales - en fait, certaines d'entre elles peuvent être assez mauvaises. Une politique de gestion de la qualité des données réduit le risque de tirer de fausses conclusions à partir de mauvaises données en offrant aux détaillants une plus grande cohérence et précision. En mettant en œuvre une stratégie de gestion de la qualité des données, les détaillants peuvent identifier les erreurs, corriger les écarts et s'assurer que toutes les données sont à jour.

FAQ

Comment le big data peut-il aider les commerçants ?

Les mégadonnées peuvent aider les détaillants en fournissant des informations approfondies sur les opérations, ce qui se traduit par des expériences d'achat personnalisées pour les clients, des prévisions précises des dernières tendances de vente au détail et des améliorations de la gestion de la chaîne d'approvisionnement, entre autres avantages.

Comment relever les défis du big data ?

Les défis du Big Data peuvent être résolus par la plupart des détaillants grâce à l'utilisation de données précises et d'une technologie d'analyse de données appropriée, ainsi qu'à une conformité réglementaire cohérente et à des efforts pour maintenir la confiance des clients.

Comment le big data a-t-il changé le secteur de la vente au détail ?

Le Big Data a changé le secteur de la vente au détail en donnant aux détaillants la possibilité d'optimiser les prix, de rationaliser les expéditions et de fidéliser les clients sans s'appuyer sur des technologies d'analyse marketing obsolètes.

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