Enrichissement des données pour des décisions ciblées et une approche client personnalisée

Permettre le commerce omnicanal

Si les utilisateurs effectuent leurs achats aussi bien dans le magasin physique que dans la boutique en ligne d'une marque, les deux canaux peuvent être reliés. En effet , des événements pertinents qui peuvent servir de source de données complémentaire se produisent également en dehors de votre boutique. À l'aide de programmes de fidélisation de la clientèle, tels qu'un programme de bonus ou une carte de fidélité, vous collectez des informations dans le commerce stationnaire et pouvez les utiliser de manière rentable dans la boutique en ligne grâce à l'enrichissement des données.

Les achats en magasin sont un exemple d'événements pertinents en dehors de la boutique et vous offrent la possibilité de compléter le type d'événement le plus précieux, à savoir l'événement d'achat. Il est précieux dans le sens où il fournit à l'IA les informations les plus pertinentes pour des recommandations personnalisées, vous permettant ainsi de proposer des recommandations sur mesure. Proposez par exemple à votre cliente des suggestions de style en ligne correspondant aux chemises qu'elle a récemment achetées en magasin. Ce lien optimise l'expérience d'achat, renforce la perception de votre marque et, en fin de compte, la fidélité à la marque.

Prévenir les abandons de panier

Dans le commerce électronique, tout tourne autour de la prévention des abandons de panier. Imaginez que vous puissiez éliminer les obstacles étape par étape du processus de paiement. Par exemple, en prédéfinissant l'adresse standard ou le mode de paiement souhaité, sur la base des données relatives au comportement d'achat antérieur. Cela réduit considérablement le risque d'abandon de panier.

Réduire les retours

Les retours sont le point faible de tout commerçant en ligne. Des données enrichies t'aident à les éviter et à minimiser ton taux de retour. Le taux de retour est un indicateur de performance clé important, car le chiffre d'affaires en dépend directement. Les données relatives aux retours constituent un élément important du comportement d'achat et peuvent vous fournir, en tant que responsable e-commerce, des informations sur les produits fréquemment retournés et les raisons de ces retours.

Le système de règles pour les recommandations de produits peut tirer profit de ces nouvelles sources d'informations, car les produits souvent retournés doivent certainement être recommandés moins fréquemment. Tu peux ainsi exclure les marchandises fréquemment renvoyées des campagnes et exclure les articles fortement retournés de tes recommandations. Pour les nouveaux clients , vous pouvez également mettre en avant dans vos recommandations les meilleures ventes qui présentent un faible taux de retour. De plus, l'enrichissement des données vous offre la possibilité d'afficher de manière flexible sur les pages de détails des produits des informations susceptibles d'éviter les retours, telles que des indications sur la coupe d'un pantalon. Vous pouvez enrichir ces informations supplémentaires en fonction des motifs de retour.

NKD souhaite éviter les retours en fournissant des informations sur la coupe, un tableau des tailles et un outil de recherche de taille directement sur la page détaillée du produit.
(Source : capture d'écran de nkd.com)

Si vous constatez un taux de retour élevé dans certaines catégories de votre boutique, vous pouvez y remédier en utilisant un conseiller produit. Pour cela, l'enrichissement des données, ou plus précisément l'enrichissement des données produit, est également nécessaire afin que les clients de la boutique puissent sélectionner les caractéristiques souhaitées. Dans le cas d'un conseiller bagages, comme celui proposé sur worldshop.eu, les caractéristiques requises seraient par exemple le type de roulettes dont dispose une valise, les compartiments ou les fermetures dont sont équipés les bagages. C'est donc précisément lorsque la gamme de produits est un peu plus spécifique que l'extension des caractéristiques des produits dans le sens d'un enrichissement des données est très utile.

Chacun des trois aspects de l'enrichissement des données peut améliorer considérablement la qualité d'un tel conseiller produit en ligne. Ainsi, les données nettoyées empêchent l'affichage d'articles qui ne correspondent pas à la sélection actuelle de fonctionnalités. Grâce à la complétion, vous évitez l'inverse, à savoir que des articles appropriés ne s'affichent pas. Enfin, l'enrichissement des données donne vie au conseiller produit. En effet, cela permet au client de disposer d'un choix suffisant et les fonctionnalités lui sont vraiment utiles.

Le conseiller bagages Worldshop offre aux clients de la boutique de nombreuses fonctionnalités qui facilitent le choix des produits.
(Source : capture d'écran de worldshop.eu)

Pour en savoir plus sur la manière dont la personnalisation peut vous aider à éviter les retours, consultez notre article de blog consacré à ce sujet.

Éviter les ruptures de stock et les surstockages

L'enrichissement des données vous aide également à éviter les ruptures de stock en déterminant la couverture des stocks en fonction de facteurs tels que le niveau actuel des stocks et l'historique des commandes et des retours. Cela vous permet de masquer dans la boutique certains produits qui ne pourraient pas être livrés à temps.

Tu peux également identifier les produits qui restent longtemps en stock grâce à l'enrichissement des données. Tu peux ainsi stimuler les ventes de ces produits et éviter l'encombrement des stocks.

Maximiser les ventes à forte marge

L'enrichissement des données vous permet également d'identifier les produits à forte marge et ainsi de maximiser vos ventes. Pour cela, vos données doivent être enrichies d'informations telles que la marge contributive du produit, les coûts marketing ou les coûts transactionnels.

Utiliser la personnalisation 1:1

Tenez également compte des intérêts des visiteurs de votre boutique et adressez-vous à chaque client de manière personnalisée grâce à une personnalisation 1:1. Les transactions et les intérêts passés permettent de segmenter les clients ou de les aborder de manière tout à fait individuelle. Utilisez les données enrichies, par exemple dans le marketing par e-mail, pour personnaliser davantage vos newsletters. Au lieu de simplement utiliser une formule de politesse personnalisée avec le prénom, vous pouvez même personnaliser l'ensemble du contenu de l'e-mail, par exemple avec des recommandations sur la marque préférée, les couleurs ou les styles préférés. De même, les informations sur les intérêts de vos clients peuvent être utilisées pour des recommandations dans la boutique en ligne. Vous augmentez ainsi le montant moyen des commandes et le chiffre d'affaires.

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Si vous souhaitez en savoir plus sur la manière d'adapter les données produit de votre boutique en ligne aux besoins et aux points faibles de vos clients, ainsi que sur la manière de préparer et d'enrichir le flux de données produit afin d'optimiser la recherche ou d'afficher des recommandations pertinentes dans votre boutique, nous vous recommandons nos articles de blog sur ces sujets.

Grâce à une fonction de recherche optimisée, les clients de la boutique en ligne PICARD obtiennent par exemple des résultats pertinents pour les combinaisons de mots-clés saisis.
(Source : capture d'écran de picard-fashion.com)

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