Data mining et commerce électronique : comment exploiter le trésor que constituent vos données clients

Définition du data mining et distinction par rapport au big data

Le data mining désigne la recherche de modèles dans les données afin de les rendre exploitables. Ces modèles ou corrélations empiriques doivent être identifiés de manière aussi automatisée que possible à l'aide d'algorithmes. Cette méthode permet généralement d'analyser de grandes quantités de données.

C'est pourquoi il est parfois assimilé au Big Data. Le Big Data se réfère toutefois principalement au traitement de bases de données volumineuses et à la manière dont la technologie le rend possible. Le Data Mining est quant à lui un outil permettant d'exploiter le Big Data. Il est lui-même appliqué à d'énormes bases de données afin d'obtenir des données structurées. Le data mining recherche donc des informations exploitables dans le pool de Big Data et crée ainsi des connaissances qui, sans une telle aide, seraient difficilement identifiables dans de grands ensembles de données.

Avantages importants du data mining dans le commerce électronique

Dans le domaine du commerce électronique, le data mining permet de faire des prévisions pertinentes sur le comportement des acheteurs et contribue ainsi à accroître le succès commercial. Cette technologie permet de tirer des conclusions sur le comportement d'achat des prospects et des clients à partir des achats passés. Les informations ainsi obtenues peuvent être utilisées dans presque tous les domaines du commerce en ligne : de l'acquisition de nouveaux clients à la communication parfaite avec les clients existants, en passant par des mesures après-vente efficaces.

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Il devient ainsi de plus en plus facile d'aborder un acheteur ou un prospect de manière ciblée, comme s'il était bien connu de l'entreprise en tant que personne – c'est-à-dire en s'éloignant du groupe cible de clients pour se concentrer sur les besoins, les souhaits et les problèmes concrets d'un individu. La communication devient ainsi beaucoup plus ciblée et efficace. Cela est également rendu possible par les nombreuses interactions avec les clients dans le commerce électronique et par les données produits bien structurées dans les boutiques en ligne. En effet, elles permettent aux algorithmes d'être de plus en plus précis dans leurs modèles et les prévisions qui en découlent.

Exemples d'application du data mining dans le commerce en ligne

De nombreuses entreprises utilisent déjà aujourd'hui le data mining pour extraire des informations utiles de leurs données. Cette méthode apporte une aide précieuse dans les cas d'application suivants, par exemple :

• Prévisions relatives à la valeur vie client : connaître le rendement probable d'un client permet d'adapter les dépenses publicitaires destinées à l'acquisition de clients à des groupes cibles spécifiques.
• Optimisation des ventes croisées et incitatives : le data mining permet également d'identifier des modèles prometteurs dans les campagnes de ventes croisées et incitatives, et ainsi d'inciter les clients à augmenter la valeur de leur panier.
• Segmentation de la clientèle : une bonne subdivision des données clients permet de mieux comprendre les clients et pose ainsi les bases d'actions marketing efficaces et d'une forte fidélisation de la clientèle. Cette méthode permet d'identifier des modèles qui vont bien au-delà de l'âge et du sexe et permet ainsi aux entreprises de mieux connaître leurs clients.
• Optimisation des campagnes : cette technologie contribue également à l'optimisation des campagnes grâce à une meilleure segmentation de la clientèle. Elle facilite en effet la sélection d'un public cible approprié.
• Prévisions des besoins et des ventes, optimisation des prix : grâce au data mining, les entreprises peuvent mieux identifier quand quels produits se vendent. Une optimisation des prix correspondante permet d'adapter les offres avec précision aux groupes cibles et aux moments opportuns.

Il existe différentes méthodes de data mining

Il existe plusieurs façons de reconnaître des modèles. La technologie détermine différentes approches en fonction de l'objectif visé.

CRISP-DM : un flux de travail standardisé

Dès l'année 2000, une norme uniforme a été créée pour les processus d'exploration de données : le modèle CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) doit permettre aux entreprises de tous les secteurs d'utiliser plus rapidement des résultats plus précis, et ce dans tous les secteurs. Pour cela, ce processus standardisé est divisé en six phases. En fonction de la tâche à accomplir, l'accent est généralement mis plus ou moins fortement sur les différentes étapes. Leur ordre n'est en outre pas strict et il est tout à fait courant de passer d'une phase à l'autre.

Le modèle CRISP-DM selon Shearer présente le processus standard intersectoriel pour l'exploration de données (source : représentation propre d'après Shearer¹)

Conclusion : utilisez le data mining pour découvrir ce que révèlent vos données clients.

Le data mining vous permet d'exploiter une mine d'informations auxquelles vous n'auriez pas accès autrement. Grâce à cette technologie, vous pouvez analyser les données de vos clients et, sur cette base, déterminer comment augmenter votre acquisition et votre fidélisation de clientèle. Il est toutefois important d'adopter une approche ciblée afin de tirer des conclusions fiables à partir des données.

Sources : ¹ Shearer C., « The CRISP-DM Model: The New Blueprint for Data Mining » dans : Journal of Data Warehousing (2000)

Questions fréquentes sur le data mining