Application d’analyses de données robustes pour améliorer le commerce électronique

Un homme fait des achats en ligne. Image de Tim Sandle, octobre 2020.

L’analyse de données présente un moyen d’obtenir un avantage concurrentiel dans le commerce de détail, en s’appuyant sur les données collectées à partir du commerce électronique, puis en analysant les données via des plateformes analytiques sur mesure ou commerciales.

La collecte de données est tirée des cartes de fidélité, des enquêtes clients, de l’analyse de l’empreinte, de l’Internet des objets, etc. Ces points de données rassemblent le cloud computing, l’analyse et les personnes dans le but d’améliorer les performances et la productivité.

Dans les grandes entreprises, les entreprises de vente au détail peuvent numériser les processus, transformer les modèles commerciaux et améliorer les performances et la productivité, tout en réduisant le gaspillage sur la base d’analyses prédictives de la qualité et en essayant de prédire les tendances et les préférences des consommateurs.

Alors que de nombreuses entreprises utilisent Google Analytics pour développer des solutions de commerce électronique, des systèmes alternatifs, comme celui de Microsoft PowerBI peut fournir un plus grand éventail d’éléments analytiques. PowerBI se concentre sur les visualisations interactives pour ses capacités de business intelligence.

À titre d’exemple d’analyse de données pour développement du commerce électronique, la société Brainvire a mis en œuvre des rapports dans une application .NET côté client (les technologies Web côté client incluent HTML, CSS et JavaScript) et une application basée sur Python à l’aide d’une méthodologie personnalisée. Python est maintenant l’un des langages de programmation les plus populaires et les plus utilisés au monde. Python est considéré comme orienté objet (c’est-à-dire basé sur des données) ainsi qu’un langage de programmation de haut niveau (plus facile à comprendre pour les humains).

L’objectif du projet était d’aider un détaillant à gérer ses données non structurées. Les données étaient considérables, mais il n’a pas été possible de tirer des enseignements significatifs ; par conséquent, il était nécessaire de mettre en place une structure appropriée pour comprendre le comportement des clients.

Une fois établis, les services d’analyse de données fournis par PowerBI se concentrent initialement sur l’analyse des coûts de main-d’œuvre en ce qui concerne les ventes afin de déterminer les dépenses de main-d’œuvre et les bénéfices en fonction des ventes par magasin. Cette intelligence d’affaires a ensuite permis de construire, tester et mettre en œuvre des stratégies de marketing numérique.

En dehors de ces outils de base de Google et Microsoft, d’autres packages commerciaux sont disponibles. Forbes, par exemple, présente un aperçu objectif.

De telles plates-formes permettent également à l’entreprise de vente au détail de collecter des mesures relatives aux performances de différents points de vente ou employés, ou d’examiner les parts de marché associées à des données démographiques provenant de différents lieux pour évaluer l’activité en ligne.

La métrique, dans le contexte commercial, fait référence à une mesure permettant d’évaluer, de contrôler ou de sélectionner quantitativement une personne, un processus, un événement ou une institution. Lorsqu’elles sont utilisées correctement, les métriques doivent être utilisées pour générer des améliorations et aider les entreprises à concentrer leurs employés et leurs ressources sur ce qui est important.

Dans l’espace de commerce électronique, des exemples de métriques incluent le taux de conversion des ventes (comme le pourcentage de visiteurs qui effectuent un achat) ; inscriptions par courrier électronique ; les taux de vente associés aux promotions ; valeur à vie du consommateur; trafic payant ; valeurs moyennes des commandes et taux d’abandon de panier.

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