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Analyse des données

Big Data : l’indispensable du e-commerce

Le terme Big Data a deux significations qui s’appliquent également au Big Data dans le e-commerce. 

D’une part, le terme décrit l’énorme quantité de données désormais disponibles pour de nombreuses entreprises et utilisateurs. 

D’autre part, le Big Data décrit les méthodes et les technologies utilisées pour tirer partie de cette richesse de données.

Les trois parties fondamentales du Big Data dans le e-commerce

La création d’une boutique en ligne met en évidence la génération de données dans une base.

Les trois parties fondamentales  de cette base de données sont : 

  • l’utilisateur
  • le produit
  • la commande.

Lorsque l’utilisateur sélectionne un produit, il l’ajoute à sa commande.

  • L’utilisateur est la première pièce fondamentale. Les éléments  qui le composent sont : le nom, le mot de passe et l’adresse e-mail
  • Ensuite vient l’article qui comporte  le nom, la description et le prix
  • La commande est la dernière pièce fondamentale et principale qui permet aux utilisateurs d’interagir avec les produits via le e-magasin. Elle comporte l’ID utilisateur, les ID  produits et le montant total.

Il faut bien noter que ces trois éléments ne sont que les bases d’un site e-commerce, mais il existe de nombreux types de données que l’on peut ajouter et traiter. 

Dans le e-commerce, le Big Data représente toutes les données collectées dans le cadre des achats en ligne. On trouve par exemple  :

  • Les liens cliqués.
  • Les articles placés dans le panier.
  • Les pages consultées et le temps passé par le client

Cas d’utilisation du Big Data dans le e-commerce

La grande quantité de données ne fournit aucune information utile dans un premier temps. Parce qu’il faut effectuer des analyses ciblées pour certains cas d’utilisation afin de pouvoir recueillir des informations importantes. 

Le Big Data permet d’attirer encore mieux les clients en améliorant leur expérience d’achat, de réduire les coûts et d’augmenter les ventes.

Voici quelques exemples :

  1. Portefeuille de produits optimisé : Mieux adapter les offres avec le Big Data et répondre aux besoins spécifiques des clients. Une analyse minutieuse des données facilite également le calcul des niveaux de stock et la prévision des bénéfices avec une fiabilité relative.
  2. Régionalisation et personnalisation : Avec l’aide du Big Data, il est possible de concevoir des sites Web dynamiques avec différentes préférences concernant les gammes de produits, qui peuvent être affichées en fonction du sexe et age sur la page d’accueil.
  3. Service client amélioré : L’exploitation du Big Data permet aux professionnels du e-commerce de mieux comprendre leurs clients et de personnaliser les offres de produits en les adaptant aux besoins du client. Cela ne peut qu’améliorer la performance commerciale.
  4. Ajustements de prix en temps réel : Grâce au Big Data, à l’exploration de données et aux analyses en temps réel, des ajustements de prix dynamiques peuvent être mis en œuvre. En raison de la grande transparence d’Internet, il est nécessaire de toujours avoir un œil sur les offres des concurrents et d’ajuster ses propres prix afin de rester compétitif. Le Big Data permet des analyses complètes de l’offre et du marché pour une politique tarifaire dynamique.

Le Big Data propose des solutions significatives pour la conception dynamique de sites e-commerce en temps réel, l’optimisation du portefeuille et l’approche client individuelle.

Attention cependant, à la protection des données personnelles. L’accompagnement d’un conseil juridique dans un projet Big Data est essentiel.