L'analyse prédictive dans l'e-commerce : l'exemple d'Amazon peut-il faire mouche ?

Au mois de décembre, le géant Amazon a déposé un brevet permettant "l’expédition anticipée" afin d’aller en amont même de l’achat du consommateur. Un projet réaliste ?

Le mois dernier, le PDG d’Amazon, Jeff Bezos, annonçait la mise en place prochaine d’Amazon Prime Air, service de livraison par drones. Ce mois-ci, le détaillant américain poursuit sa dynamique d’innovation en déposant cette fois un brevet sur le concept d’"expédition anticipée" s’appuyant sur l’analyse prédictive. Ce brevet illustre une volonté croissante des entreprises grand public et de nouvelles technologies de devancer les besoins du consommateur, avant même que celui-ci l’exprime ou n’en est conscience. En effet, on note de plus en plus de projets innovants dans le secteur de la grande consommation allant dans ce sens : un réfrigérateur informe quand il faut racheter du lait, des téléviseurs intelligents permettent d’analyser quel programme est à enregistrer ou encore les machines à cafés M2M Nespresso permettent de prévenir la maintenance. Et cette tendance est rendue possible à l’heure où la masse de données clients ne cesse de croître.

Amazon, à la recherche de l’instantanéité

Dans le cas d’Amazon, l'entreprise souhaiterait plus précisément utiliser l’analyse prédictive afin d’expédier ses produits au client avant même que celui-ci n’est validé son achat. Pour cela, le site d’e-commerce possède un atout de taille : une base de données clients particulièrement bien fournie. Car pour prédire l’achat, l’analyse devrait se baser sur plusieurs éléments : les commandes déjà passées par le client, sa wish-list potentielle, son panier, ses recherches, ses retours ou même encore le temps passé du curseur sur la page d’un produit. Cette innovation pourrait permettre une réduction considérable du temps de livraison qui, comme le souligne Amazon, "peut dissuader les clients d’acheter des produits en ligne" et ainsi favoriser l’achat en ligne plutôt qu’en magasin physique. Ce projet pourrait particulièrement bien marcher lorsqu’il s’agit de sorties de produits très attendus : nouveau livre d’un auteur populaire, sortie d’un nouveau modèle de téléphone ou de tablette, etc. Par ailleurs, Amazon travaille dès à présent, en parallèle, sur l’expansion de son réseau d’entrepôts afin de pouvoir livrer une commande le jour même ou le lendemain. D’un point de vue logistique, les commandes seraient envoyées à des plateformes ou à des camions proches de l’adresse du client et resterait en attente de livraison.

Une mise en place complexe

Amazon ayant refusé de commenter une quelconque phase de test, il serait toutefois intéressant de connaître la marge d’erreur envisagée. Car en effet, il est difficile à l’heure actuelle d’évaluer le coût financier et la rentabilité d’un tel projet. Le brevet envisage, dans le cas d’une erreur de pronostic de la part des algorithmes, de "délivrer le colis au client ciblé comme un cadeau promotionnel". Amazon pourrait ainsi convertir l’erreur en intérêt commercial, attirant ainsi la sympathie du client ciblé. Cependant, selon Alain Wiesenbach de Lamazière, associé chez AWDL Consultants, entreprise de conseil en stratégie spécialisée dans l’e-business, la réalisation d’un tel projet, jugé "futuriste", semble bien complexe. Selon lui, "l’analyse prédictive peut être utile pour penser par agglomération, par zone mais non pas par client”. Il souligne également que “la force de l’e-commerce réside dans son aspect sans cesse changeant, avec un tel procédé, on utilise des historiques qui remontent beaucoup trop loin et ne sont pas ancrés dans l’immédiateté". Autre point qui limite encore ce projet, M. Wiesenbach de Lamazière rappelle que "l’objectif premier de la stratégie commerciale des magasins en ligne est de remplir au maximum le panier, ces possibilités de combinaisons d’articles sont trop aléatoires pour être prédites". Un brevet, en somme, qui soulève un sujet très intéressant sur l’analyse prédictive mais qui devrait selon M. Wiesenbach de Lamazière "être mis en place au niveau d’un groupe de personnes et non d’un client pour être efficace".