Big Data dans le commerce de detail - Comment les detaillants mondiaux utilisent les donnees pour augmenter leurs ventes

Big Data dans la vente au détail March 25, 2021

Introduction au Big Data dans le commerce de detail

Des etudes montrent que les ventes mondiales au detail atteindront pres de 30 billions de dollars d'ici 2023. Cela a tous les detaillants de course pour savoir comment ils peuvent augmenter leur coupe. Cependant, beaucoup reconnaissent deja l'impact du Big Data sur le service a la clientele, l'optimisation de la chaine d'approvisionnement et strategies d'entreprise . Le Big Data dans le commerce de detail offre aux magasins la possibilite d'apprendre des tendances du marche et de tirer parti des tendances du marche pour stimuler la rentabilite.

Qu'est-ce que l'analyse des donnees dans le commerce de detail?

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L'analyse des donnees de detail implique la collecte de megadonnees pour ameliorer les strategies de tarification, le controle de la chaine logistique et l'experience client. Les megadonnees se referent a des collectes d'informations sur le marche et les entreprises internes qui revelent les tendances globales de l'industrie et des clients. Traditionnellement, les scientifiques definissent le Big Data en evaluant leur volume, leur vitesse et leur variete. En d'autres termes, la collecte de donnees doit etre importante, rapide a traiter et diversifiee. Ces caracteristiques le rendent plus precieux pour l'entreprise.

Le Big Data dans le secteur de la vente au detail aide particulierement les entreprises a ameliorer leur service a la clientele. Les detaillants peuvent utiliser des donnees client precieuses pour ameliorer le developpement de produits, le parcours d'achat et l'experience globale de l'acheteur. L'analyse des donnees de detail continue de transformer la facon dont les etablissements optimisent leurs operations et abordent les clients.

Optimisation des prix

Avec le Big Data, les magasins savent exactement quand et comment ils doivent changer les prix des produits pour attirer les clients et stimuler les ventes. En fait, Gartner estime que d'ici 2025, les grandes entreprises de detail pourront utiliser la tarification en temps reel. En surveillant les megadonnees tout en ajustant les prix, les entreprises peuvent determiner quelles strategies profitent a la fois au consommateur et au magasin. Cet equilibre est essentiel, car un prix plus eleve pourrait potentiellement stimuler les benefices, mais diminuer la fidelisation de la clientele et vice versa.

Strategies d'entreprise

Les grandes decisions exigent des megadonnees qui fournissent un apercu du marche de detail et des tendances emergentes. Les magasins qui surveillent et regroupent systematiquement les informations peuvent ameliorer leur prise de decision et l'elaboration de strategies globales, a court et a long terme. Par exemple, les detaillants peuvent deployer des rabais a court terme sur divers produits tout en planifiant un lancement de nouveau produit plusieurs annees a l'avance.

Experience client

Les preferences des consommateurs changent constamment en fonction du climat economique, des progres technologiques et des tendances du marche. Cela signifie que les detaillants doivent etre en mesure de surveiller et d'adapter leur service a la clientele en consequence.

Par exemple, des etudes montrent que les consommateurs preferent desormais une experience d'achat personnalisee. De nombreux detaillants utilisent des programmes de fidelite pour suivre les antecedents d'achats, les domaines d'interet et les degouts pour personnaliser le contenu et les reductions.

Recommandation de produit

Lorsque les detaillants recueillent des donnees clients, ils peuvent egalement personnaliser des publicites, des e-mails et des promotions pour stimuler les ventes. Par exemple, en surveillant les antecedents d'achat, les magasins peuvent generer des recommandations de produits pour encourager les achats impulsifs. Cela attire le client, augmente la valeur moyenne de la commande (AOV) et stimule les ventes.

Analyse predictive

Les etablissements qui integrent leurs systemes de gestion peuvent prevoir les ventes et la demande des clients grace a des analyses predictives. Cette technique regroupe les donnees de ventes historiques et en temps reel pour definir les tendances fluctuantes de la demande des consommateurs. Les detaillants peuvent utiliser ces donnees pour attenuer les risques emergents, tirer parti des modes de transmission et optimiser la gestion des stocks. Par exemple, si les previsions indiquent que la demande pour une ligne particuliere va augmenter, les magasins peuvent augmenter les commandes plus tot pour eviter les stocks.

Gestion de la chaine d'approvisionnement

La gestion de la chaine d'approvisionnement est difficile, en particulier pour les detaillants ayant plusieurs magasins. Chaque entreprise du commerce de detail est confrontee a un certain niveau de risque, du controle des stocks a la logistique. Cependant, le Big Data permet aux proprietaires d'optimiser leur reseau de chaine d'approvisionnement pour attenuer les menaces et prevenir les interruptions.

Exemples reels de Big Data dans le commerce de detail

Le Big Data dans le commerce de detail n'est pas un secret. En fait, les plus grands geants du commerce de detail utilisent le Big Data pour ameliorer leur avantage concurrentiel et leur service a la clientele.

Office Depot

Office Depot a mis en place une plateforme Big Data qui leur permet de relier leurs catalogues, sites Web, centres d'appels et centres de distribution. Cela signifie que les gestionnaires peuvent visualiser l'ensemble de leur chaine d'approvisionnement dans une interface universelle. Office Depot a meme evolue a l'international et domine le marche des fournitures de bureau en Europe, car il peut cibler des segments de clients. Avec les segments de clients, ils sont en mesure d'allouer des ressources et des depenses aux sources de revenus les plus lucratives.

Groupon

A premiere vue, Groupon est un site qui donne aux consommateurs acces aux meilleures reductions et promotions pour diverses activites. Cependant, il y a beaucoup de renseignements decisionnels derriere ce service. Groupon analyse environ un teraoctet de donnees brutes chaque jour pour fournir une liste exhaustive de balises. Et ils ameliorent continuellement leur traitement des donnees en elargissant leur gamme de services. Cependant, grace a un cadre informatique robuste, Groupon est en mesure de collecter, d'integrer et d'analyser quotidiennement de grandes quantites d'informations.

Starbucks

Starbucks est une grande entreprise qui continue de se classer comme l'un des meilleurs detaillants sur son marche. Une etude de Forbes a revele que Starbucks a constamment augmente son chiffre d'affaires de 26% entre 2016 et 2019. Grace au Big Data, cette entreprise integre en permanence les dernieres innovations technologiques pour ameliorer le service a la clientele et les performances.

Grace a l'acces aux donnees demographiques des clients, aux emplacements, aux comportements d'achat et aux tendances du marche, Starbucks laisse peu de choses a deviner. Les dirigeants peuvent estimer le succes de chaque magasin en fonction du segment client unique et de leurs habitudes d'achat. Cela leur permet d'attenuer les risques de faible retour sur investissement (ROI) lors de l'ouverture de nouveaux magasins.

Amazon

Amazon est le plus grand detaillant en ligne, et il utilise le Big Data pour suivre les depenses des clients et recommander des produits. L'intelligence artificielle permet a ce detaillant de remplir des suggestions de produits en fonction de l'achat du consommateur, qu'il ait un compte. Amazon effectue meme le suivi des recherches de produits lorsque les utilisateurs effectuent simplement des recherches sur des articles afin de rappeler aux clients leurs demandes anterieures.