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Le Big Data booste le succès du commerce électronique

Le Big Data est aujourd’hui crucial pour les entreprises à la recherche d’un avantage. C’est également vital pour les marques et les magasins. Cette énorme quantité d’informations provient de diverses sources. Il s’agit notamment de la recherche, des transactions en ligne et des médias sociaux. Le Big Data peut prendre différentes formes. Il peut être structuré, semi-structuré ou non structuré. Il est connu pour ses 3 V : grande vitesse, volume et variété. Des outils avancés aident à donner un sens à ces données. L’analytique et l’apprentissage automatique vont au plus loin. Ils découvrent des idées et des modèles cachés. Autrefois, il était impossible de les détecter ou d’y accéder.

Cet article a été traduit par intelligence artificielle
Le Big Data booste le succès du commerce électronique
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Le Big Data transforme le e-commerce : de l’analyse à l’optimisation

Le Big Data trouve des utilisations étendues et transformatrices dans le e-commerce. Dans le domaine de la connaissance des clients, il permet aux entreprises d’examiner les préférences et le comportement des consommateurs, permettant ainsi un marketing sur mesure par segmentation de la clientèle et des expériences d’achat personnalisées. Il garantit que les bons produits sont disponibles au bon moment et au bon endroit, ce qui contribue à la prévision de la demande et à l’optimisation logistique dans la gestion des stocks.

Un autre domaine vital où le Big Data présente une grande valeur est le suivant :

  • Optimisation des prix. Les techniques de tarification dynamique basées sur l’offre, la demande et les prix concurrents permettent aux entreprises de maximiser leurs revenus tout en restant compétitives.
  • Pilote des chatbots basés sur l’intelligence artificielle pour un traitement efficace des demandes de renseignements dans le service client, améliorant ainsi l’ensemble du système d’assistance en repérant les préoccupations partagées des clients.
  • Aide la gestion du produit autant que les autres. En fonction des préférences des consommateurs, les entreprises peuvent maximiser leur gamme de produits.
  • Facilite l’analyse de la concurrence pour les entreprises afin qu’elles puissent trouver des stratégies efficaces sur le marché et prendre des décisions judicieuses pour rester compétitives.
Big data transforms e-commerce: Learn how companies use analytics to personalize experiences, optimize operations, and boost sales.

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Dynamiser le marketing et la performance

Dans le domaine du marketing et de la publicité, le Big Data soutient des campagnes extrêmement ciblées destinées à des groupes de consommateurs particuliers. Il offre également une analyse solide des performances afin que les entreprises puissent toujours évaluer et améliorer leurs initiatives marketing.

Le suivi des performances en dépend aussi beaucoup, notamment pour les boutiques en ligne. L’analyse d’indicateurs tels que les temps de chargement et les taux d’erreur aide les entreprises à maximiser l’expérience utilisateur et à garantir des opérations sans faille.

Les avantages du Big Data pour les entreprises et les magasins sont nombreux. Ils couvrent le contrôle des coûts, l’amélioration de l’efficacité, les prix compétitifs, le développement de produits et de services créatifs, les études de marché locales et la gestion de la réputation en ligne. Il aide les entreprises à prendre des décisions judicieuses, à réagir rapidement aux tendances de consommation et à garder une longueur d’avance sur la scène du commerce électronique en constante évolution.

Révolution AnyWare : comment Domino’s exploite 85 000 sources de données

Une illustration pratique de la façon dont le Big Data transforme le commerce électronique est l’expérience d’achat personnalisée, illustrée par des entreprises comme Domino’s Pizza. Dans le cadre de sa campagne « AnyWare », Domino’s permet aux consommateurs d’acheter des pizzas via des montres connectées, des téléviseurs et des médias sociaux, entre autres plateformes.

La combinaison de données provenant de plus de 85 000 sources structurées et non structurées permet à Domino’s de fournir une image complète des préférences et des activités des consommateurs, facilitant ainsi cette facilité.

  • Intégration de données. Domino’s peut examiner correctement les interactions et les préférences des consommateurs en agrégeant des données en temps réel provenant de nombreux canaux de vente. Cette intégration facilite la connaissance des préférences des consommateurs et de l’ordre souhaité.
  • Domino’s personnalise ses plans marketing et ses recommandations de produits en fonction de données particulières des consommateurs grâce à l’analyse du big data. Si un consommateur commande régulièrement un type particulier de pizza, par exemple, le système peut recommander des produits connexes ou accorder des remises individuelles.
  • Amélioration de l’engagement des consommateurs. Commander sur plusieurs canaux augmente la satisfaction et l’engagement des consommateurs. Les consommateurs apprécient la simplicité et la flexibilité de leurs gadgets préférés pour la commande.
  • L’analyse du Big Data aide Domino’s à simplifier les processus, à maximiser le contrôle des stocks et à améliorer les délais de livraison grâce à des informations.
  • Des volumes de ventes plus élevés découlent du mélange de commodité et de personnalisation. Ceux qui ont une expérience positive adaptée à leurs goûts sont plus enclins à revenir.

Domino’s Pizza est une illustration frappante de la façon dont l’analyse des mégadonnées peut révolutionner le commerce électronique grâce à des services personnalisés, à une efficacité opérationnelle accrue et, enfin, à l’amélioration de la croissance des ventes de l’expérience client. Cette stratégie répond non seulement aux attentes des consommateurs, mais aide également l’entreprise à être compétitive sur la scène du commerce électronique en évolution rapide.

Tout bien considéré, le big data est en train de devenir un outil incontournable pour le e-commerce. L’utilisation de ce pouvoir aiderait les entreprises à prendre des décisions fondées sur des données, à optimiser leurs opérations et à obtenir une compréhension approfondie du comportement des consommateurs.

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