Comment l'analyse des données transformera l'espace de commerce électronique D2C
Publié: 2021-05-09Alors que les marques de commerce électronique D2C se préparent à faire sentir leur présence en 2021, voici comment l'analyse des données peut changer la donne pour elles
Les outils d'analyse de données peuvent consolider et filtrer toutes ces données pour en tirer les informations les plus pertinentes afin d'améliorer l'efficacité, la rentabilité et la productivité.
En sachant à l'avance ce que les clients voudront, les marques D2C peuvent ajuster leurs stratégies et recommandations marketing pour promouvoir ces produits et ainsi augmenter les chances de conversion.
Étant donné qu'un énorme 93,5% des internautes dans le monde ont effectué des achats en ligne en 2020, se concentrer sur ce que veulent exactement ces utilisateurs n'est plus une option. Avec les bonnes données client à portée de main, les marques de commerce électronique peuvent comprendre exactement ce qui motive leurs clients et les pousser vers plus d'achats en conséquence. Les tendances et les préférences évoluent rapidement dans le monde trépidant d'aujourd'hui et même les clients fidèles s'éloigneront des marques qui ne peuvent pas suivre - une autre raison impérieuse d'investir dans l'analyse de données qui stimule le marketing orienté client et améliore les conversions. Alors que les marques de commerce électronique D2C se préparent à faire sentir leur présence en 2021, voici comment l'analyse des données peut changer la donne pour elles.
Applications de l'analyse de données dans le commerce électronique D2C
Le pouvoir de mesurer les résultats
Chaque micro-étape franchie par une entreprise, que ce soit dans le service client ou la réalisation de produits, génère des données. De toute évidence, une énorme quantité de données commerciales est générée chaque jour, dont la plupart sont essentielles à la prise de décision. Les outils d'analyse de données peuvent consolider et filtrer toutes ces données pour en tirer les informations les plus pertinentes afin d'améliorer l'efficacité, la rentabilité et la productivité. En conséquence, l'entreprise peut évaluer ses performances et prendre les prochaines mesures éclairées en fonction de mesures prédéterminées, telles que le bénéfice par trimestre, le délai d'exécution des commandes, le nombre de tickets d'assistance résolus par jour, le taux d'abandon de panier, etc.
Construire des buyer personas
Considérer les acheteurs en ligne comme un simple groupe démographique sans visage ne mènera pas une marque très loin. Explorer en profondeur ce qui motive les clients - quels emplois ils occupent, quels goûts ils ont, quels sont leurs espoirs et leurs aspirations - aide l'équipe produit à concevoir une feuille de route pour ce dont ces clients pourraient avoir besoin et aide l'équipe marketing à mieux communiquer avec eux. C'est là que l'application de l'analyse de données pour créer des personnalités d'acheteurs est utile. L'analyse de données peut filtrer les points de données pertinents et identifier des modèles en fonction de ce que les clients recherchent lorsqu'ils visitent le site, sur une période de plusieurs semaines, voire de plusieurs mois. La marque peut alors segmenter sa clientèle en fonction des buyer personas qu'elle construit à partir de ces données et partager un contenu personnalisé en fonction de ce qui motivera le plus chaque persona.
Alimenter les moteurs de recommandation
Environ 75% de l'audience de Netflix provient de ce que suggèrent ses moteurs de recommandation, tout comme 35% des achats sur Amazon. Ces moteurs utilisent de puissants algorithmes d'apprentissage automatique et un traitement du langage naturel pour fournir des recommandations personnalisées basées sur l'historique de navigation et d'achat d'un utilisateur. Les moteurs de recommandation sont comme le sympathique commerçant du quartier qui sait ce que veulent ses clients et suggère d'autres choses qu'ils pourraient aimer. En d'autres termes, ils permettent une relation plus personnelle entre la marque et le client, ce qui incitera le client à poursuivre ses achats.
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Prévision plus intelligente de la demande
L'analyse de données peut analyser les ventes historiques et les tendances de l'industrie pour faire des prédictions sur les modèles de demande pour le mois, le trimestre ou l'année à venir. En sachant à l'avance ce que les clients voudront, les marques D2C peuvent ajuster leurs stratégies et recommandations marketing pour promouvoir ces produits et ainsi augmenter les chances de conversion. La prévision de la demande contribue également à l'optimisation des prix - les marques D2C peuvent proposer des remises et des bons cadeaux en fonction du montant que les clients sont prêts à payer. Par exemple, l'une des plus grandes marques indiennes de consommation durable a connu une demande accrue pendant la pandémie pour des produits spécifiques tels que les lave-vaisselle, les machines à laver et les micro-ondes. Les informations sur les données les ont aidés à améliorer les prévisions et la gestion de la chaîne d'approvisionnement.
Meilleure gestion des stocks
Toutes les marques D2C ne disposent pas nécessairement de grands entrepôts pour stocker leurs stocks. De plus, de nombreux produits peuvent se gâter ou expirer s'ils sont stockés trop longtemps. L'analyse des données peut identifier les modèles d'achat qui aideront la marque à conserver suffisamment de stocks pour répondre à la demande. L'analyse peut également aider à prévoir les pics ou les baisses de la demande, comme pendant la saison des fêtes ou une calamité comme une pandémie. Cela évitera que les stocks ne s'épuisent ou ne se perdent.
Meilleur service client
Pour les marques de commerce électronique D2C, en particulier, offrir un excellent service client est ce qui les distinguera de la concurrence et encouragera les clients à visiter leur site Web plutôt que de magasiner à partir d'une plateforme d'agrégation. Sur la base de l'analyse des données, les marques D2C peuvent identifier les points faibles du parcours client et les résoudre rapidement. Il peut également recueillir des indices sur les difficultés rencontrées par les différents acheteurs et aider l'équipe d'assistance à résoudre ces difficultés avec une touche plus personnelle.
Comment les marques de la nouvelle ère tirent parti de l'analyse des données pour alimenter le commerce électronique D2C
Reconnaissant le rôle clé des données dans un monde de plus en plus numérique, les facilitateurs de commerce électronique ont intégré l'analyse de données dans leur plateforme alimentée par l'IA. La plate-forme de croissance de ces facilitateurs aide les clients à bénéficier d'informations granulaires sur le comportement des clients et les modèles d'achat/navigation qui conduisent à de nouvelles stratégies pour répondre au mieux à ces modèles. Ces plateformes assistent également les clients avec un traitement segmenté pour différentes cohortes de clients et un tableau de bord qui gère plus de 60 paramètres d'achat en ligne. Cela permet une gestion plus intelligente des stocks, davantage d'économies, une meilleure exécution dans les délais et, en fin de compte, des taux de conversion plus élevés de la part de clients satisfaits.