6 avantages de Big Data Analytics pour le commerce électronique

Le nombre d'acheteurs numériques dans le monde a atteint 1,92 milliard en 2019, soit un quart de la population mondiale. Rien que sur Amazon, il y avait 120 millions de produits en avril 2019. Avec un tel volume de transactions numériques en cours. Il va sans dire que l'analyse des mégadonnées a une influence significative sur l'industrie du commerce électronique. Dans cet article, je soulignerai 6 façons dont le commerce électronique bénéficie de l'analyse des mégadonnées.

Table des matières

• Qu'est-ce que l'analyse du Big Data ?
• Suivre le parcours d'achat de l'acheteur
• Expérience personnalisée
• Amélioration de l'analyse du sentiment des acheteurs
• Meilleur service client
• Tarification optimisée
• Prévision de la demande

Qu'est-ce que l'analyse du Big Data ?

L'analyse des mégadonnées signifie le processus d'exploitation de ces grands ensembles de données pour révéler des modèles cachés, les tendances du marché, les préférences des clients, etc. Avec l'aide de l'analyse des mégadonnées, les propriétaires d'entreprise sont habilités à tirer des valeurs des informations et à prendre des décisions commerciales optimales.

Dans le commerce électronique, l'analyse des mégadonnées aide non seulement les propriétaires d'entreprise à bien comprendre les clients. Mais il prédit également les tendances du marché et aide à augmenter les revenus. Permettez-moi de détailler les avantages que l'analyse des mégadonnées apporte à l'industrie du commerce électronique.

Suivre le parcours d'achat de l'acheteur

Les affaires consistent à comprendre les gens, en particulier les clients. À l'époque où les transactions en ligne n'étaient pas courantes et où les gens n'achetaient que dans les magasins. Il n'était pas possible de retracer les informations de base de chaque client. De nos jours, environ 2,05 milliards de personnes achètent des biens en ligne. Bien qu'ils aient tendance à passer d'un site à l'autre avant d'effectuer un achat, les données d'activité de navigation peuvent être suivies et analysées.

Les outils d'analyse de mégadonnées peuvent suivre le parcours d'achat des clients. Ils capturent les interactions qu'un utilisateur a déjà eues avec une marque, y compris les produits consultés, les clics, les achats passés, etc. Les données permettent aux propriétaires d'entreprise d'obtenir les informations des acheteurs et de comprendre les acheteurs en profondeur - ce qu'ils aiment et n'aiment pas, quels produits sont en forte demande récemment, à quelle période de l'année la demande pour certains produits augmente, etc.

Expérience personnalisée

87% des acheteurs ont déclaré que lorsque les magasins en ligne personnalisent l'expérience d'achat, ils sont prêts à acheter plus. Une fois qu'une entreprise a obtenu les informations des acheteurs, elle peut créer des expériences personnalisées qui répondent à leurs besoins.

Les stratégies d'expérience personnalisées incluent l'envoi d'e-mails personnalisés aux utilisateurs proposant des remises et des offres spéciales, la diffusion d'annonces ciblées à différents groupes de personnes, la mise en œuvre de stratégies de vente incitative et/ou de vente croisée aux particuliers, etc. Le plus grand géant mondial du commerce électronique, Amazon, en est un excellent exemple. d'utiliser l'analyse de données volumineuses et la stratégie de vente croisée pour générer des revenus élevés.

Lorsque vous parcourez des produits sur Amazon. les gens sont fréquemment attirés par des listes de recommandations telles que "les clients qui ont consulté cet article ont également consulté", "inspirés par votre historique de navigation", "les produits populaires inspirés par cet article". Ces listes de recommandations ont été générées sur la base des millions de bases de données d'acheteurs en ligne d'Amazon. Selon l'historique de navigation. Amazon fournit des recommandations personnalisées à chaque acheteur, ce qui augmente considérablement les chances de succès des ventes. Cela ressemble à une petite stratégie, mais le résultat est stupéfiant : au total, l'algorithme de recommandation de produits génère 35 % des revenus cumulés de l'entreprise Amazon.

Amélioration de l'analyse du sentiment des acheteurs

Il y a une tendance émergente à utiliser le service client du commerce électronique : collecter et extraire les données des avis clients. Une plate-forme d'analyse de données client, Yunting CEM, recueille des avis et effectue une analyse des sentiments pour les grands groupes. Comme Unilever, Huawei, Haier. Ces entreprises possèdent des dizaines de gammes de produits et vendent des millions de produits dans le monde via des sites de commerce électronique. Grâce à l'extraction de textes et à l'analyse des sentiments sous-jacents à l'aide de la technologie de traitement du langage naturel, les entreprises sont en mesure de savoir exactement ce que les acheteurs pensent de leur produit. Par exemple, les spécialistes du marketing de Huawei savent si les consommateurs ont des sentiments positifs, neutres ou négatifs à l'égard de la conception, de la durée de vie de la batterie, de la taille des boutons, de l'appareil photo, des fonctionnalités générales et de nombreuses autres fonctionnalités du téléphone.

Yunting CEM collecte également des données de chat via des plateformes de communication de commerce électronique comme Aliwangwang et JDdongdong. Développé par les deux plus grandes sociétés de commerce électronique en Chine - Alibaba et JingDong. Ces plateformes de communication ont été conçues comme des outils d'analyse de données volumineuses pour les propriétaires de magasins en ligne afin de mieux se connecter avec les acheteurs. Grâce à l'exploration des données de chat, les propriétaires de boutiques en ligne peuvent immédiatement avoir une idée de l'intérêt de leurs clients pour certains produits, des aspects du produit qui les intéressent le plus, etc. Ils peuvent donc découvrir le point de vente des produits et adapter sa stratégie marketing.

Meilleur service client

Avez-vous déjà vécu cette situation : vous avez eu un doute sur un produit que vous venez de trouver sur BestBuy. Vous avez contacté le service client. Ils ont répondu en quelques secondes et ont parfaitement répondu à votre question. Après avoir reçu le produit, vous étiez satisfait et avez partagé cette expérience sur les réseaux sociaux avec votre famille et vos amis.

On dirait une scène très courante, non ? Mais derrière la surface, il y a un énorme potentiel commercial. Selon les statistiques de Business.com, les clients fidèles dépensent 67 % de plus que les nouveaux clients, et 72 % de ceux qui ont eu une expérience positive la partagent avec plus de 6 personnes. Un bon service client entraîne un taux de rétention et un taux de conversion plus élevés et apporte ainsi plus de profit.

L'analyse des mégadonnées contribue à améliorer le service client de plusieurs façons. En surveillant la vitesse de réponse moyenne, le personnel du service client peut augmenter la rapidité globale de réponse ; en envoyant des questionnaires et en recueillant les commentaires des clients. Il fournit des informations de première main pour aider à améliorer la qualité du service et réduire les risques de mauvais service ; en surveillant d'autres données telles que le délai de livraison des marchandises, les propriétaires de magasins en ligne peuvent identifier les problèmes dans le processus de livraison et éviter d'éventuels problèmes de transport.

Tarification optimisée

La tarification est un autre facteur important qui détermine les décisions d'achat dans le commerce électronique. Que les prix que vous fixez vous maintiennent compétitifs ou non influencent directement vos ventes de produits. Dans le passé, les gens suivaient des stratégies de tarification traditionnelles comme la règle empirique, la majoration du prix de revient. Cependant, ces stratégies de tarification à l'ancienne ne fonctionnent plus lorsqu'il s'agit de milliers de millions de produits en ligne.

Grâce aux outils d'analyse de données volumineuses, les propriétaires d'entreprise sont en mesure d'avoir une vue d'ensemble et de surveiller les prix des concurrents en temps réel. Cela nécessite un grand ensemble de données avec tous les prix des concurrents, qui doit être mis à jour de temps en temps car le prix du marché change constamment.

Prévision de la demande

En plus de s'occuper de l'activité actuelle, il est important de saisir et même de créer de nouvelles opportunités à l'avenir. Les activités de commerce électronique dépendent fortement du stockage. Trop peu de stockage entraînera une déficience du produit et aura un impact sur la satisfaction du client, tandis que trop de stockage peut entraîner des coûts excessifs. Pour les produits à courte durée de vie, cela est particulièrement dommageable car le coût serait irréversible.

Les mégadonnées peuvent aider les entreprises à estimer les stocks futurs en fonction de l'expérience passée et à planifier des campagnes de marketing à l'avance. Sur la base des données de ventes historiques, les détaillants en ligne peuvent prédire les ventes futures et préparer un nombre approprié de marchandises dans l'entrepôt. En utilisant l'écoute sociale, ils peuvent découvrir de nouveaux mots à la mode et réagir rapidement pour saisir des opportunités en or de faire plus de ventes.

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