Big Data – La Nouvelle ère du Commerce de détail

Voici une procédure pas à pas pour avoir un aperçu de la façon dont le Big Data transforme le secteur de la vente au détail. Cela vous aidera à comprendre comment le Big Data de nos jours n’est pas seulement limité au domaine technologique, mais est une arme pour les détaillants de se connecter à leurs clients de manière significative.

Les mégadonnées dans le secteur de la vente au détail aident les détaillants à prédire les demandes des clients, à personnaliser l’expérience des clients et, surtout, elles aident les détaillants à améliorer leur efficacité opérationnelle. En savoir plus sur ce qu’est le Big Data.

Pourquoi les entreprises de détail utilisent le Big Data ?

L’adoption du Big Data par plusieurs canaux de vente au détail a considérablement accru la compétitivité du marché. Les détaillants sont maintenant à la recherche de l’analyse des mégadonnées pour avoir cet avantage concurrentiel supplémentaire par rapport aux autres. Ils l’adoptent rapidement afin d’obtenir de meilleurs moyens d’atteindre les clients, de comprendre leurs besoins, de leur fournir la meilleure solution possible, d’assurer la satisfaction du client, etc.

Utilisation du Big Data dans le commerce de détail

L’utilisation du big data dans le commerce de détail s’accélère rapidement, et avec elle, la nécessité pour les entreprises de trouver les meilleurs cas d’utilisation pour le même.

Cas d’utilisation du Big Data dans le commerce de détail

Voici quelques-uns des cas d’utilisation du Big Data dans le commerce de détail :

• Personnalisation de l’expérience client
• Prévision des demandes
• Efficacité opérationnelle
• Analyse du parcours client

1. Personnalisation de l’expérience client

Le succès de toute entreprise repose uniquement sur la satisfaction de ses clients et sur la qualité de leur traitement. Un client heureux est aussi celui qui est fidèle. Le Big Data offre aux détaillants la possibilité d’améliorer l’expérience client. L’analyse des Big Data aidera les détaillants à anticiper la demande d’un client et leur permettra donc de prendre des décisions efficaces et centrées sur le client et ainsi de personnaliser leur marketing en fonction des données des consommateurs. Les sources des données de ces acheteurs comprennent des sites Web, des applications mobiles, des plateformes de médias sociaux, des capteurs, etc.

Cela aidera les détaillants à atteindre de plus grands sommets sur le marché et augmentera ainsi la concurrence. Imaginez pouvoir acheter des produits personnalisés exactement en fonction de ce dont nous avons besoin. En tant que consommateur, nous avons besoin de quoi d’autre? Nous aimons tout ce qui est personnalisé de nos jours et c’est pourquoi le Big Data est là pour.

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Étude de cas sur les Big Data – Expérience client personnalisée

a.La révolution des robots conversationnels

Commençons le Big Data dans la vente au Détail Étude de cas – Révolution des robots conversationnels

Mall of America, Bloomington, Minnesota – Le plus grand complexe commercial des États du Nord accueille plus de 500 détaillants, plus de 50 restaurants, 14 salles de cinéma, 2 hôtels, un parc à thème intérieur, et un musée. Avec une telle base de données de clients, il était assez difficile pour eux de fournir une expérience personnalisée à chacun d’entre eux. Qu’est-ce qui les a aidés à offrir une meilleure expérience à leurs clients? Qu’est-ce qui leur a facilité la vie ? Évidemment, le Big Data. IBM leur a fourni un chatbot (une simple plate-forme de messagerie texte) nommé ELF pour obliger leurs clients à traverser le vaste centre commercial. Ce chatbot les a aidés à mieux comprendre les besoins de leurs clients et les a ainsi aidés à créer une expérience personnalisée supérieure pour les clients.

Selon Accenture,  » offrir une bonne expérience d’achat améliore la satisfaction des clients, les achats répétés, la fidélité des clients, les références des clients, les revenus et l’engagement des clients « .

IBM et Accenture ont utilisé le Big Data pour atteindre leurs objectifs, vous pouvez également atteindre vos objectifs avec le Big Data Commencez à apprendre le Big Data.

2. Prévision des demandes

Voici le deuxième cas d’utilisation du Big Data dans le commerce de détail : La prévision de la demande dans l’industrie du commerce de détail.

Être le premier à commercialiser un produit ou un service présente de nombreux avantages et avantages – mais cela comporte également de nombreux défis. Et le Big Data vous donne la flexibilité nécessaire pour gérer les deux. Pour survivre dans ce monde des médias technologiques et sociaux en constante évolution, les détaillants sont censés avoir une longueur d’avance sur les clients. Si les détaillants sont à la traîne des clients, ils les perdront. Grâce à l’analyse des mégadonnées, les détaillants seront en mesure de générer des informations sur les habitudes des clients qui les aideraient à comprendre leurs produits et services les plus demandés et ceux qu’ils devraient cesser d’offrir. Cela leur permettrait également de prédire la prochaine grande chose dans le secteur de la vente au détail, puis de fabriquer de nouveaux produits en fonction des tendances actuelles du marché. De cette façon, le Big Data dans le commerce de détail aide les détaillants à prédire les demandes des consommateurs.

Étude de cas Big Data – Prévision de la demande

A. Prévisions météo pour l’industrie de la vente au détail – Lumineux et ensoleillé

Pouvez-vous imaginer qu’une prévision météo a aidé une chaîne de vente au détail à augmenter ses ventes? Curieux ? Voici l’histoire incroyable.

Les prévisions météorologiques ne se limitent pas à la météo. Il a beaucoup plus à offrir. Une chaîne météo prédit l’impact de la météo sur les émotions de leurs téléspectateurs.

La collaboration de Pantene, Walgreens et The Weather Channel est un exemple de l’analyse des mégadonnées dans le commerce de détail. La chaîne Météo a collecté les données sur le niveau d’humidité dans l’air et l’heure à laquelle il sera le plus élevé. Cela a aidé Pantene et Walgreens à faire la publicité de leur produit en le reliant aux problèmes de cheveux auxquels une femme pourrait être confrontée en raison de l’humidité accrue de l’air. Cela a ensuite incité les femmes à chercher un produit dans leurs magasins locaux pour éviter d’avoir des problèmes de cheveux.

Cela s’est traduit par une augmentation de 10% des ventes de Pantene chez Walgreens pour les mois de juillet et août, ainsi qu’une augmentation globale de 4% des ventes dans l’ensemble de la catégorie capillaire chez Walgreens. Cela a été qualifié de « casting de cheveux » et a été tendance sur les médias sociaux sous l’étiquette #haircast.

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3. Efficacité opérationnelle

L’efficacité à travers différents canaux au sein de l’entreprise de vente au détail est quelque chose qui leur donne la licence d’opérer librement. La coordination entre le département des stocks et l’unité de production est de la plus haute importance. Le Big Data dans le commerce de détail aide les détaillants à surveiller la demande au niveau du magasin en temps réel pour s’assurer que les articles les plus vendus restent en stock. Il est venu en aide aux cycles de vie plus rapides des produits et aux opérations toujours complexes et les aide ainsi à comprendre les chaînes d’approvisionnement et la distribution des produits afin de réduire les coûts.

Le Big Data leur a permis de faire face à une pression intense pour optimiser l’utilisation des actifs, les budgets, les performances et la qualité des services. Les serveurs, les machines d’usine, les appareils appartenant aux clients, l’infrastructure de réseau énergétique et même les journaux de produits sont quelques exemples d’actifs qui produisent des données précieuses. Ces données augmentent rapidement chaque jour qui passe et la collecte, la préparation et l’analyse de ces données sont une tâche lourde.

Comment traiter ces données ???

Analyse de Big Data évidemment.

Examinez les 10 meilleurs outils d’analyse de Big Data avec leurs utilisations.

4. Analyse du parcours client

Un motif en zigzag sur la machine de surveillance cardiaque (une machine qui surveille en permanence les activités de votre cœur) indique qu’il y a de la vie. Le parcours d’un client est également le même. Il s’agit également d’un modèle en zigzag sur différents canaux, de la recherche à l’achat. Et c’est ce qui indique qu’il y a de la vie sur le marché. Le Big Data est l’outil ultime pour gérer et analyser ce parcours. Avec les progrès des technologies et l’essor des médias sociaux, les clients peuvent avoir accès à des informations sur n’importe quel produit, n’importe où et cela en quelques secondes. De nos jours, les consommateurs sont plus autonomes que jamais. Le Big Data aidera les détaillants à percevoir les moyens les plus efficaces pour les atteindre et les contraindre à acheter.

Le Big Data est comme la machine cardiaque qui aidera les détaillants à surveiller les activités des clients et leur permettra ainsi d’améliorer la qualité de l’expérience client.

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Étude de cas Big Data – Analyse du Parcours client

a.Retail – Plus rapide que la poste aérienne / le courrier électronique

Commençons à lire la troisième étude de cas du Big Data dans la vente au détail – Analyse du Parcours client.

Avant l’avènement du Big Data, un client était censé informer personnellement le détaillant de ses besoins. Des produits en rupture de stock aux produits dont il aurait besoin dans un proche avenir, tout devait être communiqué au détaillant. Et depuis que le Big Data a pris le dessus sur le marché, cette expérience a été entièrement différente.

Dans le monde d’aujourd’hui, il n’y a presque rien que nous ne publions pas sur les plateformes de médias sociaux. Je planifiais un voyage en famille au Rajasthan, j’ai posté à ce sujet sur les réseaux sociaux une semaine avant de montrer mon enthousiasme pour le voyage. Et juste un jour après cela, j’ai reçu un message de l’une des chaînes de vente au détail indiquant qu’il existe une offre continue sur les écrans solaires et les déodorants. J’étais désemparée. Avant même que je puisse planifier de sortir et d’acheter ces choses, ils savent déjà quelles sont les choses indispensables dont j’aurais besoin pendant le voyage. Ils sont déjà au courant de mon voyage et des conditions météorologiques là-bas. Ce que j’aurais pu demander de plus. Quel revirement Le Big Data a apporté à notre expérience de vente au détail.

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Conclusion

Dans ce monde numérique en croissance constante, le Big Data est partout. Presque tout ce que nous faisons en ligne peut être analysé. Le Big Data est l’avenir de l’industrie du commerce de détail et pour survivre et réussir dans ce monde numérique en constante évolution, les informations sur les clients sont la plus grande richesse que les détaillants puissent avoir. S’il n’est pas exploité correctement et à temps, un détaillant risquerait de prendre du retard sur le reste du peloton. D’un autre côté, le Big Data présente des avantages infinis et peut mener votre entreprise à des sommets inimaginables.

L’utilisation du big data dans le secteur de la vente au détail est étonnante. Le Big Data se développe sans cesse.

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Bon apprentissage