{"id":7238,"date":"2019-09-04T10:00:35","date_gmt":"2019-09-04T08:00:35","guid":{"rendered":"https:\/\/sbshoppingbasket.com\/?p=7238"},"modified":"2024-10-09T15:32:12","modified_gmt":"2024-10-09T13:32:12","slug":"big-data-dans-le-commerce-de-detail-maximiser-son-potentiel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sbshoppingbasket.com\/fr\/blog\/big-data-dans-le-commerce-de-detail-maximiser-son-potentiel\/","title":{"rendered":"Big Data dans le commerce de d\u00e9tail"},"content":{"rendered":"\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Situation actuelle<\/h2>\n\n\n\n<p>Pendant des ann\u00e9es, la possibilit\u00e9 de mesurer des donn\u00e9es infinies a r\u00e9volutionn\u00e9 le marketing traditionnel. La connaissance est le pouvoir. La m\u00eame chose se passe avec Big Data. La collecte de tous les types de donn\u00e9es relatives aux utilisateurs vise \u00e0 comprendre leur comportement afin de cr\u00e9er des plans et des strat\u00e9gies enti\u00e8rement personnalis\u00e9s. Il offre la possibilit\u00e9 de cr\u00e9er des micro-segments bas\u00e9s sur diff\u00e9rents profils de clients. De cette mani\u00e8re, des services et des exp\u00e9riences personnalis\u00e9s peuvent \u00eatre offerts massivement pour chaque type de micro-segment.<\/p>\n\n\n\n<p>Le probl\u00e8me rencontr\u00e9 aujourd\u2019hui est la difficult\u00e9 pour les entreprises d\u2019interpr\u00e9ter les donn\u00e9es. Beaucoup d\u2019entreprises n\u2019ont ni la capacit\u00e9 ni la connaissance n\u00e9cessaires pour le faire. De la m\u00eame mani\u00e8re, il n\u2019y a pas assez de personnes qualifi\u00e9es capables d\u2019assumer ces fonctions. La technologie et les personnes form\u00e9es constituent g\u00e9n\u00e9ralement une d\u00e9pense que toutes les entreprises ne peuvent se permettre. En outre, les professionnels qualifi\u00e9s ne sont pas nombreux non plus.<\/p>\n\n\n\n<p>Ses avantages pour les d\u00e9taillants sont:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Comprendre plus profond\u00e9ment chaque client<\/li>\n\n\n\n<li>Meilleure p\u00e9n\u00e9tration de march\u00e9<\/li>\n\n\n\n<li>\u00catre capable d\u2019identifier les possibles risques<\/li>\n\n\n\n<li>Avantage concurrentiel<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><a href=\"https:\/\/resources.sbshoppingbasket.com\/fr\/lp-fashion-7-24\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1474\" height=\"420\" src=\"https:\/\/sbshoppingbasket.com\/wp-content\/uploads\/banner-magasine-fashion-fra.jpg\" alt=\"banner-magasine-fashion-fra\" class=\"wp-image-9490\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/sbshoppingbasket.com\/wp-content\/uploads\/banner-magasine-fashion-fra.jpg 1474w, https:\/\/sbshoppingbasket.com\/wp-content\/uploads\/banner-magasine-fashion-fra-1024x292.jpg 1024w, https:\/\/sbshoppingbasket.com\/wp-content\/uploads\/banner-magasine-fashion-fra-400x114.jpg 400w, https:\/\/sbshoppingbasket.com\/wp-content\/uploads\/banner-magasine-fashion-fra-768x219.jpg 768w, https:\/\/sbshoppingbasket.com\/wp-content\/uploads\/banner-magasine-fashion-fra-600x171.jpg 600w, https:\/\/sbshoppingbasket.com\/wp-content\/uploads\/banner-magasine-fashion-fra-350x100.jpg 350w\" sizes=\"(max-width: 1474px) 100vw, 1474px\" \/><\/a><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><a href=\"https:\/\/resources.sbshoppingbasket.com\/fr\/ebook-5-retail-proximite\"><\/a><\/h2>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Quelles donn\u00e9es Big Data recueille-t-il?<\/h2>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\">Transactions de vente<\/h5>\n\n\n\n<p>Par exemple, nous pouvons conna\u00eetre tous les produits qu\u2019une personne ach\u00e8te. Nous pouvons \u00e9galement savoir \u00e0 quelle heure a \u00e9t\u00e9 achet\u00e9. M\u00eame quels autres produits sont d\u2019int\u00e9r\u00eat pour les personnes qui&nbsp;ach\u00e8tent&nbsp;de la bi\u00e8re, etc.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\">Programmes de fid\u00e9lit\u00e9<\/h5>\n\n\n\n<p>L\u2019objectif est de rassembler le maximum d\u2019informations possibles sur chaque client pour savoir ses besoins pour prendre des mesures sp\u00e9cifiques. De cette mani\u00e8re, les clients se sentiront entendus par la marque et leur engagement augmentera.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\">Social Big Data<\/h5>\n\n\n\n<p>L\u2019analyse des informations g\u00e9n\u00e9r\u00e9es dans les r\u00e9seaux sociaux permettra de conna\u00eetre le comportement des utilisateurs, d\u2019adapter la communication avec eux, d\u2019anticiper les tendances et d\u2019obtenir ainsi un avantage concurrentiel.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\">Comportement de l\u2019utilisateur dans le magasin physique et en ligne<\/h5>\n\n\n\n<p>Gr\u00e2ce aux capteurs ou aux antennes propos\u00e9es par les \u00e9tablissements, les d\u00e9taillants peuvent collecter des informations sur les interactions des clients au sein de leurs magasins.<\/p>\n\n\n\n<p>Un magasin qui enregistre et analyse ces donn\u00e9es sera en mesure de savoir \u00e0 quel moment exactement les heures de pointe des ventes, quels articles ont eu le plus de succ\u00e8s, etc. et croisez ces donn\u00e9es avec des donn\u00e9es externes telles que la m\u00e9t\u00e9orologie.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\">Big Data collecte trois types de donn\u00e9es.<\/h5>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Le premier concerne les donn\u00e9es EPOS. Ce sont les donn\u00e9es collect\u00e9es dans le magasin quand un article est num\u00e9ris\u00e9 \u00e0 la caisse. De cette mani\u00e8re, d\u2019autres donn\u00e9es sont collect\u00e9es:<br>\u2013 Articles vendus<br>\u2013 Prix des articles vendus<br>\u2013 Heures de transaction, etc.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\" start=\"2\">\n<li>La seconde serait des donn\u00e9es de panel. Celles-ci rapporteront des donn\u00e9es telles que l\u2019\u00e2ge du consommateur, le niveau de revenu et d\u2019autres donn\u00e9es d\u00e9mographiques. Normalement, ces donn\u00e9es sont fournies par des organismes statistiques telles que Nielsen.<\/li>\n\n\n\n<li>La troisi\u00e8me concerne les donn\u00e9es collect\u00e9es \u00e0 la fois par l\u2019utilisation de cartes de d\u00e9bit \/ cr\u00e9dit et de cartes de fid\u00e9lit\u00e9. Les donn\u00e9es sont \u00e9galement extraites des recherches et des publications effectu\u00e9es par les utilisateurs sur les r\u00e9seaux sociaux des marques. Par exemple, si un grand int\u00e9r\u00eat pour un certain type de r\u00e9gime ou de produit est d\u00e9tect\u00e9, les supermarch\u00e9s qui utilisent le Big Data augmenteront le stock de produits vedettes de ces recherches.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Avantages de l\u2019analyse du Big Data<\/h2>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>D\u00e9terminer les comportements, pr\u00e9f\u00e9rences de diff\u00e9rents micro-segments, etc.<\/li>\n\n\n\n<li>Fournir des actions personnalis\u00e9es car nous connaissons les pr\u00e9f\u00e9rences de chacun de nos clients. Par exemple, nous pouvons offrir un service client personnalis\u00e9, un contenu adapt\u00e9, des actions sp\u00e9cifiques en fonction de leur localisation, etc.<\/li>\n\n\n\n<li>Am\u00e9liorer constamment. Gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019analyse des donn\u00e9es en temps r\u00e9el, vous pouvez r\u00e9agir rapidement et r\u00e9pondre aux demandes des clients.<\/li>\n\n\n\n<li>Optimiser le Buyer Persona. Avec toutes les informations recueillies, nous aurons une image claire de qui et comment sont ces Buyer Personas.<\/li>\n\n\n\n<li>Optimiser les investissements en marketing.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><a href=\"https:\/\/resources.sbshoppingbasket.com\/fr\/lp-fashion-7-24\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1474\" height=\"420\" src=\"https:\/\/sbshoppingbasket.com\/wp-content\/uploads\/banner-magasine-fashion-fra.jpg\" alt=\"banner-magasine-fashion-fra\" class=\"wp-image-9490\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/sbshoppingbasket.com\/wp-content\/uploads\/banner-magasine-fashion-fra.jpg 1474w, https:\/\/sbshoppingbasket.com\/wp-content\/uploads\/banner-magasine-fashion-fra-1024x292.jpg 1024w, https:\/\/sbshoppingbasket.com\/wp-content\/uploads\/banner-magasine-fashion-fra-400x114.jpg 400w, https:\/\/sbshoppingbasket.com\/wp-content\/uploads\/banner-magasine-fashion-fra-768x219.jpg 768w, https:\/\/sbshoppingbasket.com\/wp-content\/uploads\/banner-magasine-fashion-fra-600x171.jpg 600w, https:\/\/sbshoppingbasket.com\/wp-content\/uploads\/banner-magasine-fashion-fra-350x100.jpg 350w\" sizes=\"(max-width: 1474px) 100vw, 1474px\" \/><\/a><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Strat\u00e9gies Big Data pour le commerce de d\u00e9tail<\/h2>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\">Planigramme des produits en magasin<\/h5>\n\n\n\n<p>Une organisation strat\u00e9gique des produits permettra d\u2019accro\u00eetre le parcours du client et donc le temps pass\u00e9 en magasin. Cela augmentera le taux de conversion et augmentera donc les revenus.<\/p>\n\n\n\n<p>Avec les donn\u00e9es obtenues de Big Data, les d\u00e9taillants sauront quels d\u00e9partements attirent plus de clients. Cela aidera \u00e0 localiser strat\u00e9giquement d\u2019autres d\u00e9partements.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\"><strong>Optimisation du stock<\/strong><\/h5>\n\n\n\n<p>Les articles en magasin doivent \u00eatre class\u00e9s en fonction de:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>le b\u00e9n\u00e9fice qu\u2019ils g\u00e9n\u00e8rent<\/li>\n\n\n\n<li>leur volume de vente<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Il y a deux grands groupes d\u2019\u00e9l\u00e9ments:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Produits de base: ce sont les produits que les clients sont venus acheter dans le magasin.<\/li>\n\n\n\n<li>Produits accessoires: ce sont les produits que les clients ont achet\u00e9s impulsivement. Ils n\u2019avaient pas l\u2019intention de les acheter avant de les voir.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Avec les informations extraites du Big Data, les produits peuvent \u00eatre correctement plac\u00e9s pour maximiser leurs ventes.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\">Pr\u00e9visions de vente et gestion des stocks<\/h5>\n\n\n\n<p>En fonction des donn\u00e9es obtenues, vous pouvez avoir une estimation des produits les plus accept\u00e9s. \u00c0 partir de l\u00e0, on peut maintenir un solde du stock en \u00e9vitant d\u2019avoir trop de stock ou la rupture de stock.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\">\u00c9tude de fid\u00e9lisation de la client\u00e8le<\/h5>\n\n\n\n<p>De nos jours, il est beaucoup plus co\u00fbteux d\u2019obtenir de nouveaux clients que de conserver ceux qui le sont d\u00e9j\u00e0. Par cons\u00e9quent, nous devons d\u00e9couvrir:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>les clients les plus fid\u00e8les \u00e0 la marque<\/li>\n\n\n\n<li>mod\u00e8le de comportement<\/li>\n\n\n\n<li>micro-segments bas\u00e9s sur les pr\u00e9f\u00e9rences du client et les caract\u00e9ristiques d\u00e9mographiques<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Tout cela pour offrir des promotions et des strat\u00e9gies personnalis\u00e9es. \u00c9galement pour d\u00e9tecter le possible manque d\u2019int\u00e9r\u00eat de leurs clients. Voici comment les strat\u00e9gies de fid\u00e9lisation de la client\u00e8le peuvent \u00eatre con\u00e7ues.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00c9tude de prix<\/strong><\/h5>\n\n\n\n<p>Gr\u00e2ce aux algorithmes pr\u00e9dictifs et aux seuils du client pr\u00eats \u00e0 payer, nous pouvons adapter la strat\u00e9gie de tarification. Jusqu\u2019\u00e0 pr\u00e9sent, le prix des articles \u00e9tait d\u00e9termin\u00e9 en fonction de leurs co\u00fbts ainsi que du prix de produits similaires de la concurrence. Maintenant, nous pouvons \u00e9galement conna\u00eetre le meilleur moment et le meilleur canal pour offrir des r\u00e9ductions personnalis\u00e9es en fonction du profil de chaque client. De la m\u00eame mani\u00e8re, nous pouvons conna\u00eetre les p\u00e9riodes de pointe lorsque la demande d\u00e9passe l\u2019offre, de sorte que le prix de vente puisse \u00eatre augment\u00e9.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\"><strong>Optimisation du&nbsp;<\/strong><strong>Marketing Mix&nbsp;<\/strong><\/h5>\n\n\n\n<p><strong>Produit:<\/strong>&nbsp;connaissant les pr\u00e9f\u00e9rences de nos clients, nous pouvons cr\u00e9er des produits personnalis\u00e9s qui s\u2019adaptent \u00e0 leurs besoins au lieu de rester fid\u00e8les au catalogue de produits standard.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Distribution:<\/strong>&nbsp;nous pouvons montrer les produits que chaque client pr\u00e9f\u00e8re. Tout cela gr\u00e2ce aux informations recueillies aupr\u00e8s des utilisateurs ayant le m\u00eame comportement et les m\u00eames go\u00fbts.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Prix:<\/strong>&nbsp;connaissant les pr\u00e9f\u00e9rences de chaque client, nous pouvons montrer les produits les mieux adapt\u00e9s \u00e0 la moyenne des d\u00e9penses. Vous pouvez \u00e9galement augmenter le prix si nous d\u00e9terminons que l\u2019utilisateur montre un grand int\u00e9r\u00eat pour un produit sp\u00e9cifique ou en fonction de facteurs externes tels que des dates sp\u00e9ciales, la m\u00e9t\u00e9o, etc.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Promotion:<\/strong>&nbsp;nous pouvons proposer \u00e0 tout moment des promotions qui conviennent le mieux \u00e0 chaque client.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Histoires \u00e0 succ\u00e8s, l\u2019empire Inditex<\/h2>\n\n\n\n<p>Zara a ouvert son premier magasin en 1975. Quatre ans plus tard, la marque comptait d\u00e9j\u00e0 six magasins en Galice. \u00c0 ce moment-l\u00e0, les employ\u00e9s appelaient l\u2019usine pour signaler les ventes et les pr\u00e9f\u00e9rences des clients. Les magasins recevaient d\u00e9j\u00e0 deux livraisons de nouvelles marchandises par semaine pour pouvoir offrir ce que leurs clients demandaient. Cette communication fluide entre magasins, designers et usines a permis \u00e0 Zara, 40 ans plus tard, de devenir le plus grand empire du commerce de la mode.<\/p>\n\n\n\n<p>Au fil des ann\u00e9es et des progr\u00e8s de la technologie, les m\u00e9thodes de communication et de collecte de donn\u00e9es ont \u00e9volu\u00e9. Dans les ann\u00e9es 70, cela se faisait par t\u00e9l\u00e9phone, dans les ann\u00e9es 90 par fax et aujourd\u2019hui gr\u00e2ce au Big Data.<\/p>\n\n\n\n<p>Aujourd\u2019hui, le groupe Inditex compte avec plus de 7 000 magasins dans le monde. Sa m\u00e9thodologie de travail ne fabrique pas plus de 12 000 unit\u00e9s d\u2019un m\u00eame v\u00eatement pour tous les magasins. De cette fa\u00e7on, seulement quatre unit\u00e9s arrivent dans chaque magasin et si elles sont \u00e9puis\u00e9es, elles ne sont pas remplac\u00e9es. Cependant, plus de v\u00eatements similaires sont fabriqu\u00e9s \u00e0 partir de la m\u00eame collection. En seulement deux ou trois semaines, les collections esquiss\u00e9es atteignent les fen\u00eatres de leurs magasins. C\u2019est ce qu\u2019on appelle le fast-fashion.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\">Mise en \u0153uvre de la technologie<\/h5>\n\n\n\n<p>Le Big Data vous permet de savoir m\u00eame quelles tailles et couleurs sont les best-sellers dans un lieu sp\u00e9cifique. Il permet \u00e9galement de r\u00e9duire les co\u00fbts en temps et en personnel n\u00e9cessaires \u00e0 la r\u00e9alisation des inventaires gr\u00e2ce \u00e0 la technologie RFID r\u00e9cemment mise en \u0153uvre. Cette technologie de radiofr\u00e9quence indique quels v\u00eatements doivent \u00eatre remplac\u00e9s et o\u00f9 se trouvent au magasin. De cette mani\u00e8re, l\u2019exp\u00e9rience utilisateur est am\u00e9lior\u00e9e puisque vous avez un contr\u00f4le total sur le stock du magasin et le temps d\u2019attente est minimal.<\/p>\n\n\n\n<p>Contrairement \u00e0 ses concurrents, Zara d\u00e9veloppe l\u2019ensemble de ses processus et de sa technologie et ne soustraite pas ces services contrairement \u00e0 ses concurrents. \u00c0 court terme, c\u2019est plus cher mais ils ont le contr\u00f4le total.<\/p>\n\n\n\n<p>Comme vous pouvez le constater, le Big Data offre un nombre infini de possibilit\u00e9s pour maximiser les ventes en appliquant des offres personnalis\u00e9es \u00e0 chaque client. Il existe de nombreuses tactiques et strat\u00e9gies de marketing de d\u00e9tail pour augmenter les ventes dans votre magasin. Il s\u2019agit de les mettre en \u0153uvre et de voir les r\u00e9sultats.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Situation actuelle Pendant des ann\u00e9es, la possibilit\u00e9 de mesurer des donn\u00e9es infinies a r\u00e9volutionn\u00e9 le marketing traditionnel. La connaissance est le pouvoir. La m\u00eame chose se passe avec Big Data. 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