C’est bien connu : la data, c’est le nouveau pétrole. A ceci près, toutefois que la donnée brute, c’est comme le baril de Brent : elle ne suffit pas à elle seule à alimenter le moteur. Pour mettre leur data au travail, les commerçants ont besoin du machine learning.
Entre l’identification des tendances, l’optimisation des prix et l’amélioration des suggestions, le machine learning s’avère essentiel pour optimiser vos efforts marketing. Pour rester compétitifs dans un monde où les consommateurs sont constamment phagocytés sur tous les écrans, dans les enseignes physiques comme sur internet, les commerçants ont plus que jamais besoin du machine learning. Voici pourquoi.
1. Pour prédire le comportement de l’acheteur
Le machine learning aide les commerçants à identifier leur acheteur cible, à comprendre ses interactions passées et présentes, et à prédire ses besoins et ses prochaines pérégrinations sur internet, et optimiser leur offre en conséquence.
Le machine learning aide les commerçants à mettre à profit les données pour déterminer quels articles sont achetés peu fréquemment (voiture de luxe ou canapé géant, par exemple) ou font au contraire l’objet d’actes d’achat récurrents (comme du papier toilette ou des barres de céréales). Ces informations évitent que leurs clients ne soient inondés d’annonces pour des BMW quand ils ont plutôt besoin qu’on leur rappelle qu’ils vont bientôt manquer de shampoing.
2. Pour favoriser l’engagement en faveur de la marque
Le machine learning aide les retailers à diffuser le bon message au bon moment, sur le bon canal. Plus la technologie d’apprentissage automatique a de données pour travailler, plus elle sera efficace pour s’adresser aux clients potentiels.
Nous avons récemment réalisé une étude en partenariat avec IDC qui détaille sept éléments créatifs d’annonce pouvant être personnalisés : images, slogans, nom, mise en forme, couleur, texte et appel à l’action.
Si on les combine avec les multiples appareils sur lesquels les annonces devront être visibles (ordinateur de bureau, tablette, mobile), les milliers d’éditeurs et d’échanges d’annonces possibles, le tout multiplié par plus d’un milliard d’acheteurs, chacun avec ses propres préférences, on arrive à des milliers de milliards de possibilités de variations d’annonce.
Les spécialistes humains du marketing n’ont pas les moyens d’explorer des téraoctets de données à la vitesse et à l’échelle nécessaire pour s’adresser aux acheteurs à tout moment et où qu’ils soient. Avec l’avènement du machine learning, les logiciels peuvent exploiter les données à la vitesse de l’éclair et avec grande précision.
3. Pour optimiser les ventes
Le « meilleur prix » évolue au fil du temps. Les algorithmes de machine learning prennent en compte les variables essentielles à la définition du prix : la saisonnalité, l’offre et la demande. Ainsi, les commerçants proposent le bon prix au bon moment, tout en atteignant des objectifs spécifiques, comme maximiser les bénéfices ou optimiser le chiffre d’affaires.
Le machine learning élimine aussi les conséquences souvent néfastes des erreurs ou des préjugés humains. Grâce à des modèles de tarification dynamiques nourris par des jeux de mégadonnées, les commerçants peuvent définir plus précisément des prix en mesure d’atteindre leurs objectifs — à grande échelle et avec une grande précision
4. Pour améliorer les recommandations produits
La capacité du machine learning à détecter des schémas directeurs permet aux commerçants de réagir aux habitudes d’achat, au comportement de l’acheteur comme aux tendances du marché. Ceci peut les aider à personnaliser les expériences de marque et les recommandations de produits pour favoriser les ventes.
Les algorithmes de machine learning peuvent créer des suggestions d’articles complémentaires (par exemple un pouf pour le canapé que vous venez d’acheter), plutôt que mettre en avant un article qu’un acheteur vient d’acheter et dont il n’aura pas besoin pendant quelques semaines ou mois (comme un autre lot familial de papier toilette).
5. Pour agir à partir des données
Le machine learning associe les données de l’acheteur aux tendances du marché – en y intégrant des facteurs tels que le sexe, l’âge et la localisation – pour offrir aux commerçant une vue plus complète de chaque client. Le machine learning peut aussi identifier des opportunités qui pourraient échapper à l’œil humain, par exemple de nouveaux segments de clientèle qui pourraient bénéficier d’une approche plus adaptée.
Grâce à l’analyse prédictive, le machine learning donne au commerçant la possibilité de cibler plus efficacement les acheteurs, individuellement et par groupe partageant des comportements similaires, à partir de prédictions informées sur le prochain clic, désir ou besoin d’une personne.
Pourquoi le machine learning est durablement installé
La personnalisation du contenu, de la cadence, et des prix pour chaque personne, le ciblage d’un segment sous-exploité de votre base de données, l’entrée en relation plus rapide et plus fréquente avec les acheteurs, ainsi que la fidélisation au long cours de votre base installée de clients sont que quelques avantages que le machine learning peut apporter pour aider à augmenter le chiffre d’affaires des commerçants.
Le machine learning exerce déjà une influence forte dans le marketing, et favorise la fidélisation à travers tous les canaux de distribution et toutes les campagnes. Nous commençons tout juste à apercevoir l’influence du machine learning dans le commerce de détail. À l’avenir, les entreprises qui souhaitent réussir devront adopter cette révolution industrielle – une transformation qui bénéficie finalement aux deux côtés du marché.
Pour en savoir plus sur ce sujet, téléchargez notre ebook sur le machine learning.
