Lors de vos séances de magasinage, aimeriez-vous recevoir des recommandations personnalisées avec des offres conçues spécialement pour vous? C’est possible, grâce à l’analyse de données. En effet, en utilisant les données d’historique de navigation et d’achats, il est possible de prédire quels produits vous intéresseront le plus dans le futur.
Ainsi, c'est un outil stratégique qui a le pouvoir de transformer les expériences d'achats ordinaires en parcours personnalisé pour que les clients se sentent réellement compris et pour améliorer leur expérience-client.
Comprendre les modèles prédictifs pour la vente au détail
Le but de tout ça est d’utiliser les données pour les transformer en informations utiles à la prise de décisions. À la base, le principe repose sur l’analyse de données historiques pour faire des prédictions sur les ventes futures. Concrètement, cela implique l’utilisation d’algorithmes, de modèles statistiques ou d’intelligence artificielle pour prédire le comportement des consommateurs, prédire la demande pour chaque item et identifier les tendances automatiquement, grâce aux données.
Les données
Saviez-vous que la plupart des commerçants en ligne récoltent des données de plusieurs sources : les données transactionnelles, les historiques de navigation sur leur site web, et potentiellement les textes et statistiques reliés à leurs médias sociaux.
À quoi ça sert?
Concrètement, cela sert à 1. Personnaliser l’expérience-client, augmenter la satisfaction des clients et les fidéliser, 2. Optimiser les inventaires et 3. Augmenter les ventes.
Par exemple, en analysant l’historique du client (automatiquement), on pourrait réaliser que ce client a tendance à regarder pour des articles de plein air au printemps, basé sur les données des années passées. Ainsi, pour cette année, au début du printemps, on pourrait lui envoyer des suggestions et promotions personnalisées pour du matériel de plein air.
Par ailleurs, l’utilisation de données pour prédire les ventes futures permet d’optimiser les commandes et s’assurer d’avoir la quantité idéale de chaque item en stock pour éviter des excédents ou des ruptures de stock. Il s’agit d’un cas classique de séries temporelles, pour lequel il existe plusieurs méthodes de modélisation!
Ultimement, proposer le bon produit au bon client au bon moment permet d’augmenter les ventes! Par ailleurs, grâce à une meilleure expérience-client, la fidélité envers l’entreprise peut également être augmentée. Le client peut même partager ses expériences positives avec ses amis et familles ce qui peut créer de nouveaux clients pour l’entreprise!
Algorithmes et modèles prédictifs
L'analytique prédictive dans le commerce de détail est constituée d'algorithmes avancés d'apprentissage automatique (machine learning). Ces algorithmes analysent les données historiques et identifient des courants et tendances que les analystes humains ne pourraient pas détecter étant donné le volume trop important d’informations à gérer. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent évoluer et s'adapter au fur et à mesure qu'ils traitent de nouvelles données, améliorant continuellement leurs prédictions avec le temps.
Bien sûr, il faut s’assurer de respecter toutes les lois en vigueur en lien avec l’utilisation des données personnelles! Il est aussi primordial de sécuriser les données. Nous recommandons également de réfléchir aux enjeux éthiques et de s’assurer qu’il n’y a pas de discrimination involontaire envers certains groupes.
Par où commencer ?
Vous aimeriez utiliser les données à leur plein potentiel? Avant de commencer tout projet, la première étape est de passer en revue la disponibilité des données. Avons-nous un historique d’un an, trois ou dix ans? La politique de destruction des données est-elle encore adéquate? Récolte-t-on toutes les données (variables) nécessaires? Sont-elles documentées?
Par la suite, on vous recommande d’évaluer la qualité de vos données. Trouvez-vous des valeurs aberrantes? Comment les valeurs manquantes sont-elles gérées? Les données sont-elles entrées manuellement, avec tous les risques d’erreurs que cela comporte? Devez-vous agir pour améliorer la qualité des données?
Les prédictions seront aussi bonnes que la qualité de vos données… ne négligez pas cette étape. Une fois les données disponibles, suffisantes et de qualité, c’est le temps de passer à la modélisation!
La création de modèles prédictifs requiert des expertises spécifiques en mathématiques et en programmation; vous aurez donc besoin de scientifiques de données expérimentés que vous pouvez former à l’interne au besoin, ou vous pouvez faire appel à une firme de consultation en science des données et I.A.
Une grande partie de tout projet de modélisation consiste à nettoyer les données et à les transformer pour que le modèle soit capable de capter l’information contenue dans les données.
L’expert en science des données se chargera d’évaluer plusieurs modèles prédictifs pour choisir le meilleur : celui qui est le plus adapté à vos données et qui donnera les meilleures prédictions!
Une fois le modèle choisi et approuvé, il restera à l’intégrer avec vos différents systèmes et à s’assurer de son bon fonctionnement. Évidemment, le modèle devra également être mis à jour ponctuellement pour s’assurer de toujours bien capter les tendances les plus récentes.
Conclusion
En conclusion, les données, une fois utilisées à leur plein potentiel, permettent de personnaliser l’expérience-client, de fidéliser les clients, d’augmenter les ventes, de minimiser les coûts via une optimisation des commandes et d’éviter les ruptures de stocks.
En savoir plus
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