Le nombre d’acheteurs en ligne dans le monde a atteint 1,92 milliard en 2019, ce qui représente un quart de la population mondiale. Sur le seul site Amazon, on comptait 120 millions de produits en avril 2019. Avec un tel volume de transactions numériques en cours, c’est sans aucun doute que l’analyse du big data a une influence considérable sur l’industrie du commerce électronique. Dans cet article, je vais mettre en évidence 6 façons dont l’e-commerce bénéficie de l’analyse du big data.
Qu’est-ce que l’analyse du big data ?
L’analyse du big data est le processus qui consiste à exploiter ces grands ensembles de données pour révéler des modèles cachés, les tendances du marché, les préférences des clients, etc. Ainsi, les propriétaires d’entreprises sont en mesure de tirer des valeurs des informations et de prendre des décisions commerciales optimales.
Dans le domaine du commerce électronique, l’analyse du big data aide non seulement les propriétaires d’entreprises à bien comprendre les clients, mais aussi à prévoir les tendances du marché et à augmenter les revenus. Laissez-moi vous expliquer les avantages que l’analyse des données apporte au secteur du commerce électronique.
6 bénéfices de l’analyse du big data dans l’e-commerce
1 Suivre le parcours d’achat des clients
Dans le monde des affaires, ce qui semble le plus important est de comprendre les gens, en particulier les clients. À l’époque où les transactions en ligne n’étaient pas courantes et où les gens ne faisaient leurs achats que dans les magasins, il n’était pas possible de retracer les informations de base de chaque client. Aujourd’hui, il y a environ 2,05 milliards de personnes qui 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 relatives à leur activité de navigation peuvent être suivies et analysées.
Les outils d’analyse du Big Data peuvent suivre le parcours d’achat des clients. Ils capturent les interactions qu’un utilisateur a eues précédemment avec une marque, notamment les produits consultés, les clics, les achats antérieurs, etc. Ces données permettent aux propriétaires d’entreprises d’obtenir des informations sur les acheteurs et de les comprendre en profondeur – ce qu’ils aiment et ce qu’ils n’aiment pas, quels sont les produits les plus demandés récemment, à quelle période de l’année la demande de certains produits augmente, etc.
2 Offrir une expérience personnalisée
87 % des acheteurs ont déclaré qu’ils sont prêts à acheter davantage lorsque les magasins en ligne personnalisent l’expérience d’achat. Une fois qu’une entreprise a obtenu les informations des acheteurs, elle peut créer des expériences personnalisées qui répondent à leurs besoins.
Les stratégies de personnalisation de l’expérience comprennent l’envoi d’e-mails personnalisés aux utilisateurs pour leur proposer des remises et des offres spéciales, la diffusion de publicités ciblées à différents groupes de personnes, la mise en œuvre de stratégies de vente incitative et/ou de vente croisée à des particuliers, etc.
Amazon, le plus grand géant du commerce électronique au monde, est un excellent exemple de l’utilisation de l’analyse des big data et de la stratégie de vente croisée pour générer des revenus élevés. Lorsqu’ils parcourent des produits sur Amazon, les internautes sont souvent attirés par des listes de recommandations telles que “les clients qui ont vu cet article l’ont aussi vu”, “inspiré par votre historique de navigation”, “produits populaires inspirés par cet article”. Ces listes de recommandations ont été générées à partir des bases de données des millions d’acheteurs en ligne d’Amazon. A la base de l’historique de navigation, Amazon fournit des recommandations personnalisées à chaque acheteur, ce qui augmente considérablement les chances de réussite des ventes. Cela semble être une petite stratégie, mais le résultat est stupéfiant : au total, l’algorithme de recommandation de produits génère 35 % des revenus cumulés de la société Amazon.
3 Amélioration de l’analyse du sentiment des clients
Une nouvelle tendance émerge dans l’utilisation du service client du commerce électronique : la collecte et l’exploitation des données issues des avis clients. Une plateforme d’analyse des données clients, Yunting CEM, collecte les avis et effectue une analyse des sentiments pour de grands groupes comme Unilever, Huawei, Haier. Ces entreprises possèdent des dizaines de lignes de produits et vendent des millions de produits dans le monde entier par le biais de sites de commerce électronique. En exploitant les textes et en analysant les 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 peuvent savoir si les consommateurs ont une opinion positive, neutre ou négative du design, de l’autonomie de la batterie, de la taille des boutons, de l’appareil photo, de la fonctionnalité générale et de nombreuses autres caractéristiques du téléphone.
Yunting CEM collecte également des données de chat via des plateformes de communication de commerce électronique comme Aliwangwang et JDdongdong. Développées 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 pour permettre aux propriétaires de magasins en ligne de mieux communiquer avec les acheteurs. En exploitant les données de chat, les propriétaires de magasins en ligne peuvent immédiatement se faire une idée de l’intérêt de leurs clients pour certains produits, des aspects du produit qui les intéressent le plus, etc. Ils peuvent ainsi découvrir l’argument de vente des produits et adapter leur stratégie marketing.
4 Un meilleur service client
Avez-vous déjà vécu cette situation : vous aviez un doute sur un produit que vous veniez de trouver sur BestBuy. Vous avez contacté le service clientèle. 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 médias sociaux avec votre famille et vos amis.
Cela ressemble à une scène très commune, non? Mais derrière la surface, se cache 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 six personnes. Un bon service à la clientèle entraîne un taux de fidélisation et un taux de conversion plus élevés, et apporte donc plus de bénéfices.
L’analyse des big data permet d’améliorer le service client de plusieurs façons. En surveillant la vitesse de réponse moyenne, le personnel du service clientèle peut améliorer la rapidité de réponse globale ; en envoyant des questionnaires et en recueillant les commentaires des clients, on obtient des informations de première main qui permettent d’améliorer la qualité du service et de réduire les risques de mauvais service ; en surveillant d’autres données telles que le délai de livraison des marchandises, les propriétaires de boutiques en ligne peuvent identifier les problèmes dans le processus de livraison et éviter les éventuels problèmes de transport.
5 Optimisation des prix
La tarification est un autre facteur important qui détermine les décisions d’achat dans le commerce électronique. Le fait que les prix que vous fixez vous permettent de rester compétitif ou non influence directement vos ventes de produits. Dans le passé, les gens avaient l’habitude de suivre des stratégies de tarification traditionnelles comme la règle du pouce, le coût plus la marge. Cependant, ces stratégies de prix de la vieille école ne fonctionnent plus lorsqu’il s’agit de milliers de millions de produits en ligne.
Grâce aux outils d’analyse du big data, les propriétaires d’entreprises peuvent avoir une vue d’ensemble et surveiller les prix des concurrents en temps réel. Pour cela, il faut disposer d’un grand ensemble de données contenant tous les prix des concurrents, qui doit être mis à jour de temps en temps, car le prix du marché change constamment.
6 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 pour l’avenir. Le commerce électronique repose en grande partie sur le stockage. Un stock trop faible entraînera une déficience du produit et aura un impact sur la satisfaction du client, tandis qu’un stock trop important peut entraîner des coûts excessifs. Pour les produits ayant une courte durée de vie, cela est particulièrement dommageable car le coût serait irréversible.
Le big data peut aider les entreprises à estimer les stocks futurs sur la base de l’expérience passée, et à planifier les campagnes de marketing à l’avance. En se basant sur les données historiques des ventes, les détaillants en ligne peuvent prédire les ventes futures et préparer un nombre adéquat de marchandises dans l’entrepôt. Grâce à l’écoute sociale, ils peuvent découvrir les nouveaux mots à la mode et réagir rapidement pour saisir les occasions en or de réaliser davantage de ventes.
En conclusion
Le big data contribue à la croissance dans l’industrie e-commerce de multiples manières et je n’ai mentionné quelques-uns. Si vous souhaitez maîtriser pleinement l’exploitation du big data, un bootcamp en Data Science est un excellent moyen d’acquérir les compétences analytiques nécessaires et de les appliquer efficacement en e-commerce.
Si vous êtes encore un débutant dans l’exploitation de big data du e-commerce, je vous conseille de commencer par l’analyse des avis clients pour avoir une première idée de la puissance du big data. Octoparse sera un bon outil capable de vous aider à obtenir autant d’avis clients possible depuis des sites de commerce électronique tels qu’Amazon, eBay, BestBuy, Walmart, Flipkart, JD.com, Taobao, etc. et à les exporter les données aux formats Excel, CSV, JSON, HTML ou dans votre base de données analytique sur site via des API. Vous pouvez extraire en quelques clics des informations essentielles comme nom du client, date de publication d’avis client, note, contenu d’avis client, etc. Pourquoi pas commencer avec ce tutoriel sur extraire les avis clients depuis Amazon ?
