E-commerce Big Data : ce que les marques doivent savoir

À mesure que les volumes de données augmentent, les entreprises utilisent des technologies de pointe pour exploiter la puissance de la science des données. Alors que le volume de données devrait atteindre 180 zettaoctets d’ici 2025, les leaders du commerce électronique se tournent vers le Big Data pour stimuler l’innovation future.

Le commerce électronique Big Data fait référence à une approche qui exploite les données et les analyses pour accroître l'engagement des clients, stimuler les ventes et personnaliser l'expérience d'achat.

Mais qu’est-ce que le Big Data exactement ? Plus important encore, comment influence-t-il l’une des industries à la croissance la plus rapide de notre époque ?

Définition du Big Data + exemples

Le Big Data fait référence à un mélange de données structurées, semi-structurées et non structurées collectées par les organisations, qui peuvent être exploitées pour obtenir des informations et utilisées dans des analyses avancées telles que la modélisation prédictive et l'apprentissage automatique.

Les systèmes Big Data, ainsi que d'autres outils d'analyse, sont devenus essentiels en raison des trois caractéristiques clés du Big Data : le volume de données provenant de diverses sources, les divers types de données qu'elles englobent et la vitesse élevée à laquelle ces données sont générées. collectées et traitées.

Les mégadonnées proviennent de sources externes, telles que les données des marchés financiers, les données des utilisateurs, les mises à jour météorologiques, les conditions de circulation, les données géographiques et les résultats de la recherche scientifique, en plus des données générées au sein d'une entreprise. Le Big Data ne se limite pas au texte ou aux chiffres ; il comprend des vidéos, des images ou des fichiers audio. Aujourd’hui, nous disposons d’applications Big Data pour le traitement et la collecte continus de données en streaming.

Voici quelques exemples de la manière dont les entreprises utilisent le Big Data :

• Les sociétés de services financiers utilisent des systèmes Big Data pour des tâches telles que la gestion des risques et l'analyse en temps réel des données de marché.
• Dans le secteur de l'énergie , le big data aide les sociétés pétrolières et gazières à découvrir des sites de forage prometteurs et à surveiller l'exploitation des pipelines. De même, les services publics l’utilisent pour superviser les systèmes de réseaux électriques.
• Les fabricants et les entreprises de transport dépendent du Big Data pour rationaliser la gestion de la chaîne d'approvisionnement et améliorer l'efficacité des itinéraires de livraison.

Pourquoi le Big Data est important pour le commerce électronique

Le Big Data peut être comparé à un océan immense, en mouvement rapide et incroyablement varié. Une mer de données, collectées à partir d’innombrables sources, affluant chaque seconde. Le défi n'est pas de collecter ces données ; il s'agit de savoir quoi faire de tout cela.

Les entreprises ayant une présence de vente au détail en ligne saisissent l'opportunité d'utiliser les données pour obtenir des informations précieuses sur le comportement des clients, ce qui, à leur tour, les aide à améliorer l'expérience client globale.

Comme le montre l'étude de Zippia, 97,2 % des entreprises investissent dans le big data et l'intelligence artificielle. Chaque interaction, clic, achat ou avis client contribue à ce trésor de données.

Le Big Data aide des entreprises comme Amazon à fournir des recommandations de produits personnalisées basées sur l'historique de navigation et d'achat d'un client, augmentant ainsi les ventes. De plus, il permet aux plateformes de commerce électronique de suivre et d'analyser le comportement des clients afin d'optimiser les boutiques en ligne, ce qui entraîne des taux de conversion et des bénéfices plus élevés.

4 avantages du commerce électronique Big Data

Dans le domaine du commerce électronique, l'avantage du Big Data réside dans la rapidité avec laquelle vous pouvez prendre des décisions et déterminer si vous êtes en tête du peloton ou si vous êtes en retard par rapport à vos concurrents.

Voici quatre exemples de la manière dont le Big Data améliore le commerce électronique :

1. Expérience client personnalisée

En analysant votre comportement en ligne, y compris votre historique de navigation et d'achat, ainsi que vos interactions sur les réseaux sociaux, les entreprises peuvent offrir une expérience d'achat personnalisée.

Grâce à l’analyse du Big Data, les entreprises de commerce électronique peuvent obtenir une vue complète de leurs clients. Cela les aide à catégoriser les clients selon des facteurs tels que le sexe, l'emplacement et l'activité sur les réseaux sociaux pour créer des e-mails personnalisés, développer des stratégies marketing pour divers segments de clientèle et lancer des produits adaptés à différents groupes de consommateurs.

2. Amélioration des opérations et de la gestion des données

Le Big Data peut aider les entreprises à améliorer leurs opérations de commerce électronique back-end et front-end. Par exemple, grâce à l’analyse des données de ventes passées, les entreprises peuvent anticiper les tendances d’achat futures afin de gérer leurs stocks plus efficacement. Cette information peut même aider à réduire les coûts d’inventaire.

Les entreprises peuvent également utiliser l’analyse prédictive, alimentée par le Big Data, pour estimer le temps d’attente moyen aux caisses et mettre en œuvre des améliorations pour rationaliser les caisses et améliorer l’expérience client.

Parallèlement, le Big Data améliore la gestion de la chaîne d'approvisionnement et l'optimisation des livraisons en prenant en charge le suivi et la gestion en temps réel des expéditions, garantissant ainsi que les colis arrivent rapidement pour une satisfaction accrue des clients. L'analyse des données peut automatiser les systèmes de gestion des retours et des remboursements, garantissant ainsi un processus fluide et sans tracas.

3. Prédictions précises = plus de revenus

En comprenant le comportement et les préférences d'achat, les entreprises peuvent affiner leurs efforts marketing pour cibler les bons clients. Par exemple, il y a de bien meilleures chances qu'une personne ouvre un e-mail s'il est personnalisé plutôt qu'un message générique.

Les algorithmes d'IA utilisent le Big Data pour prévoir les futurs achats et le calendrier des clients. Des marques telles que Sephora et Netflix utilisent le Big Data pour surveiller les actions des utilisateurs et suivre leurs préférences. Grâce au Big Data, une marque peut prédire la valeur à vie d'un client en étudiant son historique d'achat.

De plus, grâce à l’analyse concurrentielle, les entreprises peuvent continuellement ajuster leurs offres et leurs prix, augmentant ainsi les chances d’achat.

4. Meilleure prévention de la fraude et gestion des risques

En identifiant les modèles et les tendances dans les données clients, les entreprises peuvent détecter des anomalies pouvant indiquer des activités frauduleuses. Par exemple, si un client effectue généralement de petits achats dans son pays, mais tente soudainement une transaction importante depuis un lieu étranger, le système peut la signaler comme suspecte.

Cette détection rapide aide les entreprises à réduire le risque de blanchiment d’argent, se protégeant ainsi ainsi que leurs clients.

Les systèmes de reconnaissance faciale et de vérification d’identité basés sur l’IA offrent une sécurité supplémentaire au commerce électronique grâce à leur capacité à détecter les faux clients. Ces systèmes utilisent des modèles ML formés sur des ensembles de données volumineuses de caractéristiques faciales et de données biométriques. Les clients vérifient leur identité en prenant un selfie ou en utilisant leurs empreintes digitales. Les algorithmes d'IA analysent ces points de données biométriques et les comparent aux bases de données internes. Cela offre une expérience utilisateur transparente et sécurisée et réduit le risque d’usurpation d’identité.

Risques de sécurité pour le commerce électronique Big Data

Le Big Data, bien que transformateur, comporte des défis en matière de sécurité. Les entreprises de commerce électronique doivent s'assurer qu'elles traitent les données des clients de manière responsable et qu'elles mettent en œuvre des mesures de sécurité complètes pour se protéger contre ces risques :

• Violations de données : les plateformes de commerce électronique stockent un trésor de données clients, ce qui en fait des cibles lucratives pour les cyberattaques. Maintenir une sécurité robuste pour se protéger contre les violations de données est un défi constant. Même une seule violation peut conduire à la divulgation d’informations sensibles sur les clients et éroder la confiance.
• Évolutivité : à mesure que les entreprises de commerce électronique collectent davantage de données au fil du temps, elles doivent s'assurer que leur infrastructure de sécurité peut évoluer en conséquence. Gérer de gros volumes de données en toute sécurité n’est pas une mince affaire.
• Risques liés aux tiers : les plateformes de commerce électronique s'appuient souvent sur des fournisseurs tiers pour divers services, tels que l'hébergement, l'analyse des données et le traitement des paiements. Ces partenariats peuvent présenter des risques pour la sécurité s’ils ne sont pas soigneusement gérés.
• Conformité : les marques risquent des pénalités et des amendes si elles enfreignent des réglementations telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et le California Consumer Privacy Act (CCPA).

Cela dit, l’avenir du Big Data dans le commerce électronique semble prometteur. Les data scientists s’efforcent d’intégrer plus étroitement l’analyse prédictive avancée à l’IA et à l’apprentissage automatique. Cela suggère que l’impact du Big Data sur le commerce électronique ne fera que croître.