Comment l'exploration de données peut vous aider à battre la concurrence en 2022

Les principaux détaillants de commerce électronique comme Amazon, eBay et d'autres exploitent les informations pour faire des choix plus éclairés, et l'exploration de données est cruciale. L'exploration de données permet aux entreprises de mieux comprendre le comportement des consommateurs, l'économie des produits et la dynamique de la demande. Cet article explique l'exploration de données et propose un guide pratique complet et utile.

Qu'est-ce que l'exploration de données ?

C'est l'acte de trier d'énormes ensembles de données pour découvrir des modèles et des connexions qui pourraient aider à résoudre des problèmes commerciaux grâce à l'analyse de données. Les outils et techniques d'exploration de données aident les entreprises à prévoir l'orientation future des événements et à prendre des décisions commerciales plus éclairées.

L'exploration de données est un élément crucial de l'analyse de données en général et l'une des principales disciplines du domaine de la science des données qui utilise des techniques avancées d'analyse pour découvrir des informations précieuses dans les ensembles de données. Dans un sens plus spécifique, il s'agit d'un élément de compréhension du processus de découverte de connaissances dans les bases de données (KDD), qui est une méthode de science des données pour collecter des informations, les traiter et les analyser. Il est important de noter que l'exploration de données et KDD sont souvent utilisés de manière interchangeable ; cependant, ils sont souvent considérés comme des entités distinctes.

Avantages de l'exploration de données dans le commerce électronique

L'application de l'exploration de données au commerce électronique peut être décrite comme un domaine possible dans le domaine du commerce électronique où l'exploration de données pourrait être utilisée pour des améliorations dans les affaires. Nous savons tous que lors de leurs achats en ligne, les acheteurs laissent généralement derrière eux des données spécifiques que les entreprises peuvent conserver dans leurs bases de données. Ces données sont structurées ou non structurées, qui pourraient être exploitées pour donner un avantage concurrentiel à l'entreprise. Voici les domaines dans lesquels l'exploration de données pourrait être utilisée dans le domaine du commerce électronique au profit des entreprises :

1) Profilage client

On parle également de stratégie centrée sur le client dans le commerce électronique. Cela permet aux entreprises d'utiliser l'intelligence économique via l'analyse des données clients pour planifier leurs opérations commerciales et leurs opérations, ainsi que de rechercher de nouveaux produits et services qu'elles proposent pour réaliser un profit dans les achats en ligne. Trier les personnes à fort potentiel d'achat à partir des informations qu'elles visitent peut aider les entreprises à réduire leurs coûts de vente. Les entreprises peuvent utiliser les informations provenant des habitudes de navigation Web de leurs utilisateurs pour déterminer s'ils achètent ou naviguent simplement, ou achètent quelque chose avec lequel ils sont à l'aise ou un nouvel article. Cela permet aux entreprises de créer et d'améliorer leur infrastructure.

2. Fabrication du produit

L'exploration de données est idéale pour créer des produits conçus sur mesure pour des segments de marché spécifiques. Il est possible de déterminer les fonctionnalités que les clients pourraient souhaiter… bien que les produits vraiment créatifs ne viennent pas en fournissant aux clients ce qu'ils aimeraient.

Les produits les plus innovants sont développés en examinant les informations de vos clients et en identifiant les lacunes que les clients souhaitent combler. Ensuite, lors de la création du produit, ces éléments seront inclus dans le produit final.

3. Personnalisation du service

La personnalisation tente d'offrir aux individus des contenus et des services en fonction de leurs besoins et de leurs comportements. La recherche sur l'exploration de données et la personnalisation s'est principalement concentrée sur les systèmes de recommandation et d'autres sujets connexes comme le filtrage collaboratif. Les systèmes de recommandation sont largement étudiés dans le monde de l'exploration de données.

Ces systèmes peuvent être classés en trois types, l'exploration de données sociales, l'exploration basée sur le contenu et le filtrage collaboratif. Ces systèmes sont influencés par la culture et perfectionnés par le biais de commentaires implicites ou explicites des utilisateurs et sont généralement affichés sous la forme d'un profil d'utilisateur. L'utilisation des données sociales, en examinant la source des données créées par les individus au cours de leurs routines quotidiennes, pourrait être une source précieuse de données vitales pour les entreprises. La personnalisation, cependant, peut être réalisée grâce au filtrage collaboratif. Dans cette méthode, les utilisateurs sont affectés à des utilisateurs ayant des intérêts spécifiques, et les préférences de ces utilisateurs peuvent également être utilisées pour fournir.

4. Analyse du panier

Chaque panier est aussi une histoire. L'analyse du panier de marché (MBA) est un outil standard d'analyse, de vente au détail et d'intelligence économique qui aide les détaillants à mieux comprendre les besoins de leurs clients. Il existe de nombreuses méthodes pour tirer le meilleur parti de l'analyse du panier de consommation. Ceux-ci sont:

Identifier les affinités des produits, suivre les affinités moins évidentes entre les produits et les exploiter est le plus gros problème du secteur de la vente au détail. Les clients de Walmart qui achètent des poupées Barbie sont intéressés par les trois barres de chocolat. Une connexion inexplicablement connectée comme celle-ci pourrait être découverte en utilisant une analyse avancée des paniers de consommation pour planifier des stratégies de marketing plus efficaces.

Campagnes de vente incitative et de vente croisée. Ceux-ci montrent les articles achetés conjointement, et les clients qui achètent l'imprimante seront incités à acheter des cartouches ou du papier de qualité supérieure.

Les combinaisons de produits et les planogrammes peuvent être utilisés pour améliorer la gestion des stocks en utilisant les affinités entre les produits, en formant des offres combinées et en créant des planogrammes conviviaux qui se concentrent sur les produits vendus ensemble.

Profil des acheteurs ; analysez le panier de la ménagère à l'aide de l'exploration de données pour comprendre qui sont vos clients et avoir un aperçu de leur âge, de leurs niveaux de revenu, de leurs habitudes d'achat, de leurs préférences et de leurs aversions, de leurs préférences d'achat de manière à améliorer l'expérience des clients.

5. Prévision des ventes

La prévision des ventes implique de prendre en compte le temps qu'un consommateur passe à acheter un article et, ce faisant, d'essayer de déterminer si l'acheteur achètera à nouveau. Cette analyse pourrait être utilisée pour établir la meilleure stratégie d'obsolescence programmée ou identifier d'autres produits à offrir. En ce qui concerne les prévisions de vente, les flux de trésorerie peuvent être prévus en trois phases : optimiste, pessimiste et réaliste. Cela vous aidera à connaître le montant approprié de capital disponible pour gérer le pire scénario, c'est-à-dire lorsque les ventes ne se déroulent pas comme prévu.

6. Planification des marchandises

La planification des marchandises est bénéfique pour les magasins de détail hors ligne et en ligne. En ce qui concerne le marché en ligne, la planification des marchandises peut aider à déterminer les meilleures options de stockage et d'entreposage. En revanche, dans le secteur hors ligne, les entreprises qui souhaitent augmenter leurs ventes en créant des magasins peuvent déterminer le nombre de marchandises dont elles auront besoin en prenant une idée de la conception du magasin.

La bonne méthode de planification des produits vous donnera certainement des réponses sur ce qu'il faut prendre en compte :

Tarification : L'aspect des bases de données minières aidera à déterminer la meilleure tarification des services ou des produits en montrant la sensibilité du client.

En choisissant des produits appréciés des clients, l'exploration de données aide les entreprises vendant en ligne à connaître les produits recherchés par les clients et la possibilité d'obtenir des informations sur les produits des concurrents.

Bilan des stocks lors de l'exploration de la base de données retail ; cela aide à déterminer la quantité appropriée et spécifique de stock nécessaire, c'est-à-dire pas trop, mais pas trop peu, tout au long de l'année et pendant la saison d'achat.

7. Segmentation du marché

La segmentation de la clientèle est l'une des utilisations les plus efficaces que l'exploration de données peut fournir. Sur la base de la grande quantité d'informations collectées, il est décomposé en divers segments importants tels que le revenu, le sexe, l'âge et la profession des clients. Il peut être utilisé lorsque les entreprises lancent des campagnes publicitaires par e-mail ou par d'autres méthodes de référencement. La segmentation du marché peut également aider une entreprise à identifier ses concurrents. Les informations fournies peuvent aider les détaillants à identifier que les répondants réguliers ne sont pas toujours les seuls à désigner les mêmes clients que l'entreprise actuelle.

La segmentation des bases de données d'un détaillant peut améliorer le taux de conversion car l'entreprise peut cibler ses efforts de marketing sur un marché spécifique et souhaité. Il aide également le commerce de détail à connaître la concurrence dans chaque segment, ce qui permet la création de marchandises qui plaisent au public visé au sens large.

8. Garanties

L'exploration de base de données peut vous permettre de connaître le nombre de personnes qui profiteront de la garantie que vous avez créée. C'est la même chose quand il s'agit de garanties.

L'un des moyens les plus efficaces de garantir le succès d'une garantie consiste à examiner les informations sur les promesses, les ventes et les bénéfices antérieurs. Cela peut vous amener à fournir une garantie de remboursement à 100 % pour obtenir un avantage sur vos concurrents.

Comment les entreprises utilisent-elles les données des réseaux sociaux ?

Les entreprises peuvent bénéficier des données des médias sociaux de différentes manières. Par exemple, un chef de projet ou un directeur marketing avec une expertise en analyse commerciale peut collecter des données exploitables à partir d'énormes bases de données non structurées. Les analystes commerciaux ont accès à des rapports automatisés à l'aide d'outils pour gérer les médias sociaux, extraire des informations des données et décider des tendances à suivre.

Publicité

La quantité de publicités ciblées disponibles via les médias sociaux est en augmentation à mesure que les entreprises trouvent des méthodes plus efficaces pour identifier et s'adresser à certains segments d'audience. Les responsables marketing peuvent également utiliser des méthodes pour analyser les données afin d'identifier les types de messages qui fonctionnent le mieux avec certains groupes démographiques ou déterminer le moment idéal pour lancer des publicités sur une plate-forme spécifique.

Marketing d'influence

L'exploration de données sur les réseaux sociaux peut aider à identifier les utilisateurs ou les influenceurs avec un nombre important d'abonnés et des taux d'engagement élevés sur les plateformes sociales. Les entreprises peuvent utiliser le marketing d'influence pour attirer l'attention sur leurs produits et services. Un influenceur peut être un dirigeant d'entreprise éminent, un blogueur populaire ou un critique de produit externe qui pourrait générer des clics et des visites via un canal de vente non exploré. Une analyse approfondie des données sociales peut aider les entreprises à identifier l'influenceur le plus approprié pour commercialiser leurs services.

Étude de marché

Les entreprises utilisent l'exploration de données des médias sociaux pour en savoir plus sur les préférences des clients, les préférences et les préjugés. Par exemple, une organisation peut souhaiter étudier les données démographiques de nouveaux groupes de clients ou déterminer les opinions du public sur un logo ou une marque spécifique, voire sur un politicien ou un groupe religieux particulier. Les entreprises peuvent également utiliser les données des médias sociaux pour collecter des données sur des zones géographiques spécifiques ainsi que sur des partenaires ou concurrents potentiels.

Activation des ventes

En plus de recueillir des informations sur les produits d'une entreprise particulière, ils pourraient également recueillir des informations sur l'impact social des clients ou partenaires potentiels proposant de faire un argumentaire de vente convaincant. Les fabricants de composants informatiques peuvent examiner les réclamations signalées concernant les produits d'un fabricant de PC, par exemple, pour aider le client à améliorer la perception de sa marque.

Analyses prédictives

Des algorithmes avancés et des méthodes d'apprentissage automatique peuvent aider au développement de modèles prédictifs qui permettent aux entreprises de prédire les tendances futures du comportement des clients. Selon TechCrunch, l'analyse des médias sociaux pourrait être un meilleur prédicteur pour l'élection présidentielle de 2016 que les sondages conventionnels. L'analyse des médias sociaux est bénéfique pour les professionnels de la santé pour déterminer la trajectoire des épidémies.

Meilleur logiciel d'exploration de données

1. MonkeyLearn | Outils d'exploration de texte sans code
2. RapidMiner | Glisser-déposer des workflows ou de l'exploration de données en Python
3. Exploration de données Oracle | Modèles d'exploration de données prédictifs

Conclusion

De nombreuses opportunités d'exploration de données s'offrent aux entreprises opérant dans le secteur du commerce électronique. Cependant, le plus difficile est de trouver les bons techniciens qualifiés et d'obtenir le soutien de la direction pour effectuer diverses analyses. Contrairement à de nombreux autres secteurs, la quantité d'informations disponibles dans l'industrie du commerce électronique est immense, et c'est pourquoi le potentiel d'exploration de données est énorme.

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