Le e-commerce domestiqué par l’analyse prédictive

E-commerce

Dans un premier temps, débutons notre étude sur l’analyse prédictive appliquée au e-commerce avec E.BRUNET, Directeur exécutif d’Eulerian Technologies. Le Groupe est le leader français de l’analyse et de l’optimisation en temps réel des opérations marketing.

L’analyse prédictive qu’est ce que c’est ?

C’est une bonne interprétation des données produites par un site e-commerce pour en tirer des tendances qui amèneront à de bonnes décisions. Ce qui implique d’analyser des faits présents et passés afin d’émettre des hypothèses prédictives sur des évènements futurs (on peut se baser sur le temps passé sur le site par un internaute, le taux de rebond…).
Donc oui, on aurait la possibilité de prédire ce qui pourrait se passer à l’avenir, mais attention, il faut bien garder en mémoire qu’il n’y a aucune certitude.

Concrètement, comment ça marche ?

Les internautes, par leurs actions en ligne, véhiculent une quantité de données (type de navigateur utilisé…), ces dernières sont quasi-immédiatement traitées et analysées pour être restituées sous la forme d’un tableau de bord.
Ce support va contribuer à l’automatisation des décisions prises pour le e-marketing. L’intérêt, pour l’e-commerçant, est d’évaluer au quotidien les dépenses qu’il s’accorde afin d’acquérir de nouveaux clients et, à plus long terme, de rationaliser ses investissements et optimiser sa rentabilité.
Tout ceci implique donc de prendre des décisions en temps réel, autrement dit, il s’agit d’analyser le Big Data.

Pourquoi l’utiliser ?

Prenons désormais l’exemple de B.REY, CEO/fondateur de C-Optimal, dont l’activité principale est l’analyse prédictive pour le Big Data.
Il est intéressant d’avoir recours à l’analyse prédictive pour le e-commerce afin d’avoir ;

         une connaissance plus fine, ainsi qu’une personnalisation des contenus qui passe par :

  • Une personnalisation des produits : Le principe est de s’adapter aux besoins du consommateur et d’instaurer  une relation particulière avec lui. Le but est de lui montrer qu’on accorde de l’importance à la spécificité de sa demande, à la nature particulière de ses attentes et de ses motivations d’achat. Elle contribue donc à gagner sa confiance et à le fidéliser.
  • Une optimisation des publicités : Ce qui contribuera à valorisation de son trafic web, et qui, en parallèle, dépend de l’optimisation des revenus ainsi que de la satisfaction visiteur.
  • Une adaptation des offres : Ce qui nécessitera des accroches commerciales adaptées ainsi qu’une élasticité des prix.
  • Un Cross selling (Ventes croisées) : Le but est de proposer à un client du site un ensemble d’autres produits complémentaires, généralement annoncé par cette courte phrase « les utilisateurs ayant acheté ce produit ont aussi acheté … »

          une connaissance macro des comportements, et, permettre la prise de décision par :

  • Une prévision des ventes futures selon les visiteurs web et leurs comportements : yield managment (dont l’objectif est d’optimiser le chiffre d’affaires) anticipation et prévisions financières.
  • Une analyse fine des impacts des campagnes e-marketing : Passe par une meilleure gestion et répartition des budgets e-marketing.

Les avantages ?

Cela apporte un gain de temps pour les prises de décisions, et, les stratégies marketing deviennent plus précises grâce à un meilleur ciblage.
En effet, la durée pour traiter les données est divisée par 10.
De plus les données de types achat, historique, satisfaction client, sont collectées presque en temps réel pour ensuite être exploitées.

Les sites e-commerçants recèlent de mines d’informations sur leurs clients et prospects. Utilisez-les à bon escient !