Comment la science des données peut augmenter la rentabilité des entreprises de commerce électronique

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Les détaillants de commerce électronique ont un énorme avantage par rapport aux propriétaires d’entreprises physiques : un accès facile aux données critiques. 97 % des responsables des données pensent que les données sont cruciales pour maintenir la rentabilité d’une entreprise. En effet, les données peuvent améliorer votre processus de prise de décision et, par conséquent, contribuer à améliorer votre résultat net. Cependant, capitaliser sur les énormes volumes de données disponibles nécessite une gestion efficace des données et continue d’être l’un des principaux défis auxquels sont confrontés les marchands de commerce électronique aujourd’hui.

Les méthodologies de la science des données peuvent aider les marchands de commerce électronique à résoudre ce problème, leur permettant de rationaliser leurs processus commerciaux et d’améliorer leurs revenus. Cet article démontrera comment la science des données peut stimuler la croissance d’une entreprise de commerce électronique et améliorer sa rentabilité.

La science des données : une force qui promet des revenus accrus

Les données ne sont plus une option pour les entreprises de commerce électronique. L’accès, l’interprétation et l’utilisation efficaces sont devenus la différence entre la vie et la mort pour la vente au détail en ligne moderne. L’avènement de l’ère numérique et sa prolifération ont conduit à une production excessive de données. Selon certaines ressources, 2,5 quintillions d’octets de données sont produits chaque jour. Ce nombre reflète le volume d’informations génératrices de profits et de valeur sur lesquelles vous pourriez être en mesure de mettre la main si vous parvenez à exploiter ces données.

La science des données peut vous aider à le faire. En aidant les gens à interpréter les données, la science des données permet aux spécialistes du marketing et aux propriétaires d’entreprise d’obtenir des informations essentielles sur les performances de leur entreprise, le comportement et la démographie des clients, l’inventaire et les concurrents. Il convertit les données brutes et dénuées de sens en informations précieuses et significatives et guide tous les processus métier, de la prise de décision à l’élaboration de stratégies.

Les entreprises adoptent rapidement la science des données, avec des investissements constants dans les initiatives d’IA et de ML. En conséquence, la science des données devrait croître de 300 % dans les années à venir. Voici quelques-uns des nombreux domaines sur lesquels la science des données travaille pour améliorer la rentabilité de votre entreprise :

Augmentation des ventes

En tant que propriétaire d’entreprise, que ce soit dans le commerce électronique ou dans un magasin physique, cela ne vous dérangerait pas d’avoir plus de ventes, n’est-ce pas ? Bien sûr que non. En fait, vous voudriez générer autant de ventes que possible, car plus de ventes se traduisent par des revenus plus importants.

La psychologie joue un rôle important dans le processus d’achat et la science des données peut explicitement aider à augmenter les ventes de votre entreprise en vous aidant à apprendre le comportement des consommateurs. En tant qu’êtres humains, nous avons tendance à acheter des choses par paires ou par groupes. Si nous sortons pour acheter du pain, nous pouvons également acheter du lait et des œufs. Lorsque nous achetons des téléphones portables, nous avons tendance à acheter d’autres accessoires mobiles tels que des écouteurs ou des oreillettes, des chargeurs, des protections d’écran, etc.

La science des données vous aide à capitaliser sur cet aspect de la nature humaine et à maximiser vos ventes. L’analyse du panier d’achat, également connue sous le nom d’analyse d’affinité, est une technique d’exploration et d’analyse de données qui aide à identifier les relations entre certains éléments communs. Il fonctionne en analysant de grands ensembles de données et en découvrant une combinaison d’articles qui sont souvent achetés ensemble lors de transactions. Cela aide les détaillants progressistes à comprendre les habitudes d’achat et à utiliser cette compréhension pour augmenter les ventes.

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Comment?

Lorsque vous savez que le pain et les œufs sont achetés ensemble, vous pouvez proposer des offres d’œufs sur la page du pain pour rappeler aux gens qu’ils aimeraient peut-être acheter des œufs avec leur pain. L’analyse du panier de consommation est considérée comme l’une des meilleures applications d’apprentissage automatique dans le commerce de détail. Il vous aide à mieux comprendre l’affinité des produits et vous permet de faire les bonnes recommandations de produits. Et c’est cette approche qui a conduit au succès des moteurs de recommandation dans le domaine du commerce électronique.

Les moteurs de recommandation s’appuient également sur l’analyse du panier de consommation et génèrent des recommandations pertinentes pour les utilisateurs. Par exemple, sur Amazon, lorsque vous regardez quelque chose, vous voyez également les sections “acheter avec” et “les clients ont également consulté ces produits” qui affichent d’autres produits pertinents. 35 % des revenus d’Amazon proviennent de ces moteurs de recommandation de produits personnalisés. De plus, Best Buy, un détaillant technologique basé aux États-Unis, a enregistré une augmentation de 23,7 % de ses ventes en utilisant les recommandations de produits.

Une société mondiale d’analyse de données et de conseil a aidé un détaillant de produits alimentaires à augmenter ses ventes trimestrielles de 50 % et à réduire ses coûts de marketing de 15 % grâce à l’analyse du panier de consommation. Nous pouvons donc conclure en toute sécurité que comprendre les catégories de produits qui sont souvent achetées ensemble peut aider à augmenter les ventes.

Outre l’augmentation des ventes en s’appuyant sur les connaissances humaines, les moteurs de recommandation basés sur l’analyse du panier de la ménagère créent également une expérience client positive, qui à son tour promet des revenus, car les clients peuvent être prêts à dépenser jusqu’à 17 % de plus pour une bonne expérience. [NOTE: Citation for this stat?]

Optimisation des prix

Le prix est la première caractéristique prise en compte par 60 % des acheteurs en ligne dans le monde lorsqu’ils prennent une décision d’achat. Si votre prix est trop bas, vous perdez la confiance des clients. Et s’il est trop élevé, vous poussez le client vers votre concurrent moins cher. Par conséquent, obtenir votre prix juste est essentiel pour la rentabilité de l’entreprise.

Le prix que vous choisissez pour vos produits ou services dépend de nombreuses variables telles que le comportement des clients, les données psychographiques et démographiques, la géographie du marché, les coûts d’exploitation, la LTV et le taux de désabonnement, etc. La présence de données et la nécessité d’une analyse efficace des données appellent à la science des données. .

L’optimisation des prix basée sur la technologie prend en compte efficacement tous les facteurs qui entrent dans la fixation du bon prix et lit les données disponibles pour générer un prix optimal. L’optimisation des prix basée sur l’apprentissage automatique exploite à la fois des données qualitatives et quantitatives, en les connectant à des algorithmes prédéveloppés qui offrent aux détaillants une approche bien informée et granulaire pour fixer des prix optimaux.

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Les clients sont plus susceptibles de choisir vos produits si leur prix est optimal, ce qui augmente inévitablement les ventes qui se reflètent dans vos revenus. C’est pourquoi une amélioration de 1 % des prix peut entraîner une augmentation de 11,1 % des bénéfices.

Gestion et optimisation des stocks

La gestion des stocks est le processus de gestion des stocks d’une entreprise pour éviter les pénuries, car cela peut entraîner des bénéfices différés. Être en rupture de stock signifie potentiellement perdre vos clients, car 31% des acheteurs en ligne ont tendance à se tourner vers un concurrent si un produit n’est pas disponible sur leur site préféré. D’un autre côté, le surstockage peut entraîner une augmentation des coûts d’entreposage et de logistique, car l’espace d’entreposage a un prix, et aux États-Unis, c’est environ 5,08 $ par pied carré.

Savoir combien garder en stock, quoi et quand commander, et prévoir la demande est un défi qui afflige de nombreux secteurs d’activité, et le commerce électronique ne fait pas exception. 75 % de tous les professionnels de la gestion de la chaîne d’approvisionnement souhaitent améliorer leurs pratiques de gestion des stocks. Et il n’y a pas de meilleure façon de le faire que de mettre en œuvre la science des données.

La chaîne d’approvisionnement, tout comme la plupart des domaines du commerce électronique, regorge de données. Vous pouvez soit l’ignorer, soit en tirer parti et l’utiliser à votre avantage avec les bonnes méthodes d’analyse de données. Il existe de nombreux programmes et applications modernes de gestion des stocks qui reposent sur la science des données et utilisent des données historiques et actuelles pour maintenir l’exactitude de votre inventaire.

Ces programmes tirent parti des données de ventes passées et de la saisonnalité, entre autres facteurs, pour anticiper la demande future. Cela peut vous aider à déterminer la quantité d’inventaire nécessaire tout en maintenant les stocks à un niveau minimum.

Segmentation et personnalisation de la clientèle

La segmentation de la clientèle est le processus qui divise les clients d’une entreprise qui ont des caractéristiques communes en groupes discrets. Cela aide les spécialistes du marketing à développer des campagnes marketing ciblées qui résonnent davantage auprès du public et promettent de meilleurs résultats. Cela pourrait expliquer pourquoi 77 % des retours générés par les campagnes marketing proviennent de celles construites avec la segmentation de la clientèle. Par conséquent, cette approche vous aide à optimiser vos dépenses marketing, à améliorer votre retour sur investissement et, éventuellement, à réaliser de meilleurs bénéfices.

Vos données clients sont éparpillées partout sur Internet.

La science des données vous aide à collecter toutes ces données, à les nettoyer et à les utiliser pour diviser vos clients en segments. De cette façon, la science des données est ce qui sous-tend l’efficacité de la segmentation de la clientèle, car une segmentation efficace découle d’une analyse de données efficace. Une fois vos clients divisés en segments discrets, vous pouvez les cibler avec des messages personnalisés sur leurs canaux préférés.

Par exemple, pour une marque de santé et de fitness, vous pouvez atteindre votre public de la génération Z sur TikTok et Instagram avec des messages pour avoir l’air en forme et fabuleux. Dans le même temps, vous pouvez communiquer avec les baby-boomers de votre public par e-mail ou Facebook avec des messages énonçant l’importance et les avantages de rester en forme à un âge avancé.

Lorsque les gens rencontrent des messages personnalisés de marques, ils se sentent connectés à elles et sont plus enclins à acheter chez elles. En fait, 49 % des acheteurs ont effectué des achats impulsifs en raison d’une expérience plus personnalisée, tandis que 59 % affirment que la personnalisation influence les décisions d’achat. Donc, encore une fois, la science des données aide à une segmentation efficace de la clientèle, vous permettant de développer des messages marketing plus ciblés, de générer plus de ventes et d’augmenter vos marges bénéficiaires.

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Prédiction CLTV

Vous dépensez de l’argent pour acquérir des clients et votre modèle commercial ne peut être rentable que si les clients que vous acquérez contribuent plus que ce qui a été dépensé pour les acquérir. L’argent que votre client dépense pour votre entreprise, de la première à la dernière transaction, est appelé valeur vie client ou CLTV.

Normalement, les entreprises calculent la CLTV après avoir acquis des clients. Mais ce n’est pas une approche très efficace car elle est plus réactive et vous pourriez dépenser plus pour acquérir un client de faible valeur et avoir un impact sur votre rentabilité. Vous devez être proactif pour vous assurer que votre modèle d’affaires continue de progresser et génère des bénéfices appréciables.

La science des données peut vous aider à être proactif en utilisant l’analyse prédictive pour calculer votre CLTV. Il aide à collecter, nettoyer et générer des informations clés à partir des données des clients, telles que leurs préférences, leur comportement, leur fréquence, leur récence et le montant des achats. Sur la base de ces données, les algorithmes d’apprentissage automatique produisent une présentation sur la valeur à vie possible de chaque client.

Avec ces informations à portée de main, vous êtes mieux équipé pour concentrer vos dépenses marketing sur les clients qui promettent plus de retours et construire un modèle commercial plus durable et plus rentable. Par exemple, l’analyse prédictive vous a informé que la CLTV du type de client A est d’environ 200 $, tandis que celle du type de client B est d’environ 1 000 $. Vous savez maintenant que vous devez dépenser moins de 200 $ pour essayer d’acquérir des clients du groupe A et que vous pouvez dépenser un peu plus pour les clients de type B.

En prédisant la CLTV, la science des données peut aider à construire une stratégie marketing avec un retour sur investissement positif.

Dernier mot

La science des données est l’outil que les entreprises doivent utiliser pour réussir dans l’environnement de commerce électronique moderne. Il peut influencer explicitement les ventes des entreprises en aidant les spécialistes du marketing à optimiser leurs stratégies et en permettant aux parties prenantes de prendre des décisions plus efficaces et éclairées. Cependant, la mise en œuvre correcte des principes de la science des données est le principal moteur de tous les avantages qu’elle promet. Par conséquent, vous devrez investir dans d’excellentes ressources d’analyse de données avant de pouvoir profiter des avantages qui en découlent.

Atul Jindal est un spécialiste de la conception et du marketing Web.

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