La perturbation affectant l’espace de vente au détail est profonde et expansive. Au cours des dernières années, les grands magasins ont supplanté les détaillants indépendants car la puissance de l’échelle l’emportait sur les plaisanteries d’une petite entreprise. L’effet Walmart était réel et dominait le sentiment des détaillants jusqu’à ce qu’il soit également supplanté à l’ère numérique.
Aujourd’hui, Amazon est un leader de la vente au détail en ligne, offrant des prix bas et la livraison gratuite sur des millions d’articles, défiant la concurrence de compenser la différence par d’autres moyens. Alors que d’autres détaillants en ligne tentent de se tailler une place, l’environnement de vente au détail moderne devient ultra concurrentiel et les entreprises doivent être intentionnelles et proactives pour s’assurer qu’elles restent en activité.
Par conséquent, de nombreuses organisations se tournent vers le Big Data et l’apprentissage automatique pour développer des ensembles de données prédictives qui leur permettent de prendre des décisions critiques concernant leurs clients et leurs habitudes d’achat. Ces informations permettent aux entreprises de faire des choix stratégiques concernant les méthodologies publicitaires, les prix, l’agencement des magasins et d’autres caractéristiques tangibles qui ont un impact sur l’expérience d’achat.
Dans une vaste étude sur l’évolution des tendances de la vente au détail, Mckinsey & Co. a conclu : « D’après notre expérience, [companies] ils y sont parvenus principalement en développant une compréhension plus approfondie du comportement des consommateurs et des acheteurs et en incorporant ces informations dans la façon dont ils gèrent chaque catégorie de produits. »
Des produits de qualité et une publicité créative ne suffisent pas à conclure une vente, ces informations peuvent donc faire la différence entre le succès et l’échec. Comme le note le MIT Sloan Management Review, « les organisations qui démontrent des niveaux plus élevés de maturité analytique ont vu un avantage distinct dans leurs relations avec la clientèle. »
Les mégadonnées peuvent causer de gros problèmes
Bien sûr, la collecte d’informations sur les clients est aujourd’hui plus controversée que jamais. Un fléau de violations de données très médiatisées dans des entreprises comme Equifax, Branch.io et Yahoo a rendu les consommateurs réticents à divulguer des informations personnelles sur n’importe quelle plate-forme, et comme les dirigeants de Facebook apprennent à leurs dépens, la mauvaise gestion des données des consommateurs crée des problèmes en cascade. dans une organisation. De plus, des réglementations formelles telles que le vaste règlement européen sur la protection des données (GDPR) et la prochaine loi californienne sur la confidentialité numérique rendent la capture et l’analyse des données un processus compliqué.
Par exemple, le RGPD, qui a un impact sur toutes les entreprises faisant des affaires avec des citoyens européens, exige des entreprises qu’elles soient stratégiques dans la protection des informations des clients et transparentes quant à leur collecte, leur utilisation et leur protection.
Le coût de la faillite à cet égard est élevé. Selon la nature de l’infraction, les entreprises peuvent perdre jusqu’à 4 % de leur chiffre d’affaires annuel mondial pour non-respect des normes GDPR.
En bref, l’analyse des données peut être la clé du succès, mais les déductions intégrées peuvent rendre la gestion difficile pour les entreprises, et l’incapacité de naviguer correctement dans cet écosystème de données peut nuire aux entreprises plus qu’elle ne peut les aider.
Garder le mouvement
Certaines solutions commencent à émerger. Par exemple, le cryptage des données et l’anonymisation des informations sur les consommateurs est une méthodologie florissante pour récolter les bénéfices du Big Data tout en atténuant ses risques.
Par exemple, Endor, une plate-forme d’analyse de données qui dessert un large éventail de clients, permet aux entreprises de recevoir des informations statistiques à l’aide de données cryptées. Plus important encore, ces informations ne sont jamais déchiffrées, elles restent donc toujours sécurisées en maintenant les entreprises conformes aux normes légales et sociales de protection de la vie privée. En rassemblant des données dérivées de la physique sociale, il est possible d’effectuer une analyse prédictive de nombreux ensembles de données qui peuvent aider à répondre aux questions les plus pressantes liées à la croissance et aux ventes.
Plusieurs entreprises, dont Coca-Cola, Walmart, MasterCard et Fiverr, mettent déjà en œuvre cette technologie pour prendre des décisions basées sur les données concernant leur clientèle et économisent ainsi de l’argent.
Cette poussée importante vers l’analyse des données et la technologie prédatrice est mise en œuvre sur de nombreux fronts. Qlik, une société d’analyse de données axée sur la fourniture aux entreprises des informations dont elles ont besoin pour prendre des décisions basées sur les données, s’appuie également fortement sur les progrès de l’IA et de l’apprentissage automatique pour fournir des analyses de données de qualité. Leur objectif est d’apporter des analyses à chaque décision prise par une entreprise, ce qui nécessite à la fois un excès d’informations et une infrastructure technologique incroyablement compétente.
Dans cette disposition, l’analyse efficace des données et la confidentialité des consommateurs doivent aller de pair, ce qui est essentiel dans un monde post-RGPD. Si les entreprises veulent tirer parti des mégadonnées, elles doivent en tirer parti sans répéter les erreurs des entreprises qui ont vu cette approche se retourner contre le nettoyage coûteux des atteintes à la vie privée et les opportunités continues et les coûts de réputation qui pourraient ne jamais vraiment récupérer.
À cette fin, le chiffrement et l’anonymisation semblent être les prochaines étapes naturelles pour toute entreprise qui s’efforce d’appliquer le Big Data et l’apprentissage automatique pour quantifier l’expérience client. Pour ceux qui n’ont pas les capacités technologiques pour le faire en interne, il existe de nombreuses opportunités d’exporter ces responsabilités vers des plateformes tierces capables.
Sans aucun doute, le secteur de la vente au détail, à la fois en ligne et en personne, subit un changement incroyable, et ce changement est inspiré par l’analyse des mégadonnées. Les entreprises disposant des bonnes informations peuvent mieux naviguer dans ces eaux difficiles, et celles qui peuvent obtenir ces informations tout en étant conscientes de la protection de la vie privée et de la sécurité des données seront en mesure de réussir.