Commerce basé sur les données : comment exploiter efficacement les données pour votre entreprise

Quels sont les scénarios d'application du commerce basé sur les données ?

L'analyse et l'évaluation des données utilisateur sont depuis longtemps établies dans le commerce électronique. Vous trouverez ici les domaines dans lesquels le commerce basé sur les données est fréquemment utilisé et ses avantages :

• Chaîne d'approvisionnement optimisée: les articles sont associés à des indicateurs clés de performance (KPI) pertinents. Si la demande pour un produit descend en dessous d'un certain niveau, celui-ci est automatiquement retiré de la gamme. Dans le cas contraire, il est commandé à temps.
• Publicité programmatique: sur la base des données utilisateur disponibles, des algorithmes diffusent sur des sites Internet des bannières publicitaires ou des spots publicitaires spécialement adaptés à l'utilisateur.
• Next Best Action: des suggestions automatisées sont générées pour d'autres actions, des prix spéciaux, des offres complémentaires, le type de communication avec le client (par exemple, e-mail ou téléphone) ou le contrôle intelligent des campagnes en ligne.
• Segmentation des groupes de clients: quels clients regardent quels produits et pendant combien de temps ? Cela permet d'orienter la future collection vers les goûts de certains groupes de clients.
• Tarification dynamique: grâce à l'analyse des données, les entreprises peuvent adapter leurs prix à la situation actuelle du marché et de la concurrence, ainsi qu'aux disponibilités et aux conditions de livraison. Cela fonctionne même en temps réel.
• Gestion du taux de désabonnement: les modèles de données basés sur l'IA avertissent, par exemple dans le cas des entreprises de télécommunications, du risque de perte de clients. Les services commerciaux et marketing peuvent alors mettre en place des mesures ciblées de fidélisation afin de conserver ces clients, par exemple en leur proposant des remises personnalisées.
• Parcours client personnalisé: la personnalisation 1:1 basée sur l'IA permet d'adresser l'utilisateur de manière ciblée avec des offres individuelles sur tous les canaux et points de contact. En bref : le bon produit au bon prix au bon moment.

Quel rôle jouent le parcours client et l'IA dans le marketing axé sur les données ?

Jusqu'à présent, les données sont plutôt utilisées pour optimiser certaines étapes du parcours client. Mais le rêve de tout spécialiste du marketing en ligne est de proposer un parcours client entièrement personnalisé. C'est là que réside tout le potentiel du commerce basé sur les données.

Répondre aux attentes des clients grâce à un parcours client personnalisé

La raison : la possibilité de personnaliser l'ensemble du parcours client offre une formidable opportunité de fidélisation. Si vous disposez de suffisamment de données issues des précédentes visites du client dans votre boutique, vous pouvez l'accompagner tout au long de son parcours dans la boutique, du premier clic à la validation de la commande et au service après-vente, en lui proposant une approche personnalisée et des offres sur mesure. En bref : la personnalisation à l'état pur !

Cela correspond parfaitement aux attentes actuelles des clients : les visiteurs de ta boutique souhaitent être pris en compte et bénéficier de conseils personnalisés. Lors de leur visite numérique de ton assortiment, ils souhaitent ressentir le même sentiment de bien-être que dans un magasin physique, où un vendeur les apprécie en tant que clients réguliers et leur fournit des conseils détaillés. Les clients qui se sentent ainsi pris en charge reviendront régulièrement dans votre boutique. Le parcours client personnalisé rend ainsi tangible la vision d'une expérience client numérique parfaite dans une ambiance agréable.

La personnalisation tout au long du parcours client crée une expérience complète et améliore l'expérience client.

Obtenir des données intelligentes grâce au machine learning et à l'IA

Mais pour pouvoir vraiment prendre soin de l'acheteur potentiel, il faut bien sûr disposer d'un grand nombre de données le concernant. Et même celles-ci ne fournissent pas, dans un premier temps, d'informations vraiment utiles. Tout l'art consiste à analyser ces quantités de données – également appelées « big data » – de manière à identifier des modèles et des corrélations et à en déduire des mesures intelligentes.

C'est là qu'interviennent l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique. À l'aide d'outils et d'algorithmes d'IA, les données disponibles sont analysées et, sur cette base, des actions personnalisées sont mises en œuvre dans la boutique en ligne. Outre des recommandations de produits personnalisées, celles-ci peuvent concerner, par exemple, le choix des modes de paiement pertinents. De plus, des logiques de remise peuvent être développées et appliquées, également de manière entièrement automatique et en temps réel.

Les avantages des outils d'IA et du parcours client personnalisé sont évidents : l'approche utilisateur devient plus individuelle et les offres peuvent être présentées de manière si pertinente et attrayante que le résultat est à la fois une forte fidélisation des clients et d'excellents taux de conversion. On ne le dira jamais assez : l'avenir du commerce électronique réside dans une expérience client qui fait naître un large sourire sur le visage des clients lorsqu'ils naviguent dans une boutique en ligne – et qui les incite à enregistrer l'URL dans leurs favoris.

Le marketing basé sur les données est-il également adapté à mon entreprise ?

Nous avons une bonne nouvelle pour vous : même les petites boutiques en ligne peuvent améliorer considérablement leurs performances grâce au marketing basé sur les données. Ce n'est plus le budget important qui est déterminant, mais plutôt l'utilisation intelligente des données à l'aide des bons outils. Même si vous ne disposez que d'un petit budget marketing, le commerce basé sur les données vous permet de réduire les pertes de diffusion, d'augmenter le retour sur investissement (ROI) et, au final, de réduire les coûts.

Il n'est pas nécessaire de mettre en place une stratégie sophistiquée de marketing basé sur les données sur plusieurs trimestres. En effet, même de petites mesures peuvent apporter des améliorations étonnantes. La fonction de recherche intelligente, par exemple, est un levier très utile. Elle collecte et analyse les requêtes de recherche et en tire des conclusions sur les préférences et les besoins de l'utilisateur.

En même temps, les résultats de recherche futurs sont automatiquement optimisés. Cette petite fonctionnalité améliore déjà considérablement l'expérience client et a un impact sur le taux de conversion. Alors, lancez-vous !

Une recherche intelligente permet d'afficher les résultats de recherche de manière personnalisée, en fonction des préférences individuelles.

Quelles sont les premières étapes ?

Vous trouverez ci-dessous les étapes les plus importantes pour vous lancer dans le commerce basé sur les données. L'intelligence artificielle (IA) en constitue la base, car elle offre une multitude de possibilités pour mieux comprendre les besoins de vos clients, faire des prévisions sur leur comportement et fournir des contenus personnalisés sur tous les canaux et appareils, tout au long du parcours client.

1. Recensement de la situation actuelle, des objectifs et des outils

Quelle est la situation actuelle ? À quelles données ai-je déjà accès, quels indicateurs doivent être analysés ? À quels moments du parcours client puis-je obtenir des données fiables ? Quels sont les outils qui me conviennent ? Quels sont mes objectifs ?

Ce sont toutes des questions que tu dois te poser dans un premier temps. Mets ensuite en place les outils nécessaires à la collecte des données et sélectionne les indicateurs et les ensembles de données pertinents pour tes objectifs.

2. Commencer par un petit scénario d'application

Où pourrait-on diffuser des contenus personnalisés, où tous les visiteurs de la boutique voient-ils actuellement la même chose ? En cas de contenus multiples, l'IA peut optimiser la sélection. Un test A/B garantit l'optimisation par rapport au statu quo. En effet, les tests A/B vous permettent de comparer différents contenus ou stratégies. Les taux de conversion qui en résultent fournissent alors des informations sur la pertinence du contenu ou de l'offre pour le segment d'utilisateurs correspondant.

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La base la plus importante est bien sûr ta collecte de données. Elle est comme un jardin : tu dois faire preuve d'un peu de patience et désherber régulièrement jusqu'à ce qu'elle porte ses fruits. Transposé à la boutique en ligne, cela signifie que tu adoptes la variante la plus performante du test A/B et que tu la surveilles au cours des semaines suivantes. Collecte des données sur une longue période et observe les chiffres et les valeurs mesurées par les outils. Il est préférable de définir des périodes de reporting pendant lesquelles les métriques sont consultées et exportées.

3. Développer une stratégie et s'y tenir

Après un certain temps, vous serez en mesure de reconnaître des modèles, des creux et des pics (tels que les fluctuations saisonnières, les tendances, les courants) dans l'évaluation des données. À chaque cycle, chaque analyse de données et chaque optimisation, une stratégie plus claire se dessine.

À ce stade, il est essentiel d'ajuster en permanence les objectifs et les indicateurs clés de performance afin d'identifier les faiblesses de la stratégie et de l'améliorer. Au final, la stratégie peut être mise en œuvre via plusieurs canaux, par exemple le marketing par e-mail, les newsletters personnalisées et les bannières publicitaires.

La personnalisation peut par exemple prendre la forme de recommandations de produits pertinentes dans les e-mails.
(Source : capture d'écran d'un e-mail de gepps.de)

Quels sont les outils utiles pour démarrer ?

Il existe de nombreux outils qui vous aident dans le domaine du commerce basé sur les données. En voici une petite sélection :

• Analyse des données: Google Analytics, Google Search Console ou Searchmetrics Suite
• Surveillance des réseaux sociaux: Buzzsumo, Oktopost ou Buffer
• Automatisation du marketing: HubSpot, Silverpop
• Reporting: Google Data Studio, Domo, Tableau, Qlik

La collecte et l'analyse des données dans le commerce axé sur les données ne s'arrêtent jamais. Les méthodes et modèles d'analyse sont constamment optimisés et évalués afin d'améliorer la qualité des données et d'actualiser la stratégie en conséquence. Il faut persévérer !