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Tirer profit du Big Data sur le marché du retail

Le Big data est souvent présenté comme le nouvel eldorado et on ne compte plus les conférences, articles et experts qui expliquent l’importance dexploiter la masse de données. Mais pourtant les entreprises prennent en compte depuis longtemps les données qu’elles ont à leur disposition. Alors, qu’est-ce qui change vraiment et comment en tirer parti ?

Big data ou les « mégadonnées »

Le big data correspond à l’ensemble des données récupérées par des outils informatiques et qui peuvent être traitées à l’aide de logiciels spécialisés. Ce sont les informations provenant de partout : messages envoyés, vidéos regardées, informations d’identités, signaux GPS ou encore enregistrements transactionnels. La « data » vient donc de différents supports et plus les entreprises sont équipées d’outils numériques, plus elles engrangent de données.

Utiliser les données n’est pas un phénomène nouveau puisqu’avant l’informatique, les entreprises avaient déjà recours à des ensembles de données primaires; collectées directement, ou secondaires, c’est à dire mises à disposition par d’autres. Chaque entreprise jouait ensuite avec ses données pour tirer des analyses et des enseignements. Il s’agissait par exemple d’anticiper les tendances du marché. Depuis la digitalisation et surtout depuis l’avènement de l’Internet des objets (Iot pour « Internet of things » en anglais), les outils qui nous entourent collectent d’immenses quantités de données et de façon extrêmement rapide. Certains objets peuvent enregistrer des milliers de données à la minute (voire à la seconde).

Plus que le nombre, c’est aussi la nature de ces données qui a évolué pour former les « mégadonnées ». En effet les portables, bornes Wi-Fi et autres outils connectés collectent des informations d’une très grande variété (adresses IP, photos, vidéos etc.).

Ces notions peuvent être résumées en trois mots qui expliquent le big data : Volume, Variété et Vitesse des données.

Ce qui fait que la donnée devient le big data, c’est que la quantité et la nature des données est telle que l’Homme ainsi que les outils informatiques classiques sont incapables de la traiter correctement. Cela requiert de passer par des logiciels bien plus performants.

L’utilisation du big data dans les entreprises

Le big data peut servir à analyser le parcours utilisateur, à optimiser les points de vente ou toutes autres activités qui dépendraient de la pertinence des informations possédées.
Pour utiliser le big data il faut d’abord comprendre comment récupérer les données et comment faire en sorte qu’elles soient pertinentes. Pour ce faire, la multitude d’outils utilisés quotidiennement par les entreprises sont des bons points de départ. Le site Internet de l’entreprise par exemple, regorge de milliers de données différentes que les internautes laissent sur leurs passages.

Bien exploitées, ces informations sont précieuses pour les entreprises qui peuvent mieux comprendre leurs clients potentiels. D’autres techniques sont mises en place pour nourrir les logiciels en données comme par exemple les tickets de caisse dématérialisés, les applications d’achats en magasins, comme l’expérimente La Fnac ou encore les cartes de fidélité connectées. L’enseigne Kiabi a par exemple testé des cartes de fidélité qui identifient le client dès son arrivée dans un magasin pour lui proposer une expérience d’achat sur-mesure.

Les entreprises sont cependant dans l’obligation légale et morale de se conformer aux règlements et aux normes de protection des données en vigueur. Le RGPD ou le nouveau règlement européen sur la protection des données est d’ailleurs effectif depuis mai 2018. Les entreprises ont le devoir de s’y conformer (voir notre article sur le sujet [1]).

Une expérience client personnalisée

Le traditionnel « one size fits all » (littéralement « une taille pour tous ») est de moins en moins efficace, voire ne fonctionne plus du tout dans le marché du commerce de détail. La grande force du big data c’est de justement permettre de personnaliser les expériences utilisateurs et d’accompagner le consommateur dans son parcours omnicanal.
C’est-à-dire que le consommateur passe aujourd’hui par plusieurs canaux différents avant de signer un acte d’achat. Il va par exemple passer du magasin aux réseaux sociaux d’une enseigne avant de finalement recevoir un mail qui lui fera acheter le produit sur le site Internet de cette même enseigne. Le big data est donc l’opportunité de mieux cerner les habitudes de consommation pour proposer des contenus plus pertinents. La chaîne de prêt à porter Frank and Oak dématérialise par exemple les tickets de caisse en les envoyant directement sur l’adresse mail de ses clients. Cette manne de données peut ensuite être exploitée pour proposer des produits affiliés parfaitement ciblés.

Vers des analyses prédictives

Le big data peut également servir à d’autres niveaux dans l’entreprise comme par exemple pour optimiser la Supply Chain. Le géant PepsiCo utilise ainsi les données qui remontent de toute sa chaîne de valeur pour s’assurer que les détaillants disposent des bons produits, dans les bons volumes et au bon moment. On parle même d’analyses prédictives car les entreprises sont désormais capables de croiser les données de natures différentes (avis des consommateurs, météo, informations produites etc.) pour construire des modèles qui anticipent les comportements d’achats et permettent de réduire les risques de rupture et d’optimiser le placement produit. Si Starbuck est capable d’ouvrir 3 cafés dans la même rue sans nuire à son chiffre d’affaires c’est bien car la firme s’appuie sur de solides analyses de ce type.

L’amélioration de la prévision des ventes est d’ailleurs le premier enjeu du big data selon les dirigeants interviewés par Diametrix dans son étude sur les usages de la data dans le retail.

Poser les bonnes questions pour avoir les bonnes réponses

Avec le Big Data les entreprises peuvent être rapidement noyées sous la masse d’informations et se retrouver incapable de l’analyser. Il faut donc veiller à identifier les questions les plus pertinentes avant de chercher à obtenir des réponses. Attention donc à la précipitation. Selon le Harvard Business Review, une grande partie des entreprises a encore du mal à rendre le big data opérationnel car la majorité d’entre elles ne définissent pas bien leurs besoins et se retrouvent avec des outils totalement inadaptés à leur situation.

Les retailers vont naturellement utiliser de plus en plus le big data, aidés par la simplification des outils et la démocratisation de leurs connaissances. Et si cette manne de données n’est pas utilisée pour profiler toujours davantage le consommateur, elle permettra toujours d’optimiser la supply chain et de réduire les risques et les coûts de production.