5 façons de tirer parti des données de "Black Friday"

2018
Anonim

Il ne reste que quelques jours pour l’un des rendez-vous de l’année. Les consommateurs dépensent de plus en plus d'argent aujourd'hui et, par conséquent, nous créons plus de données. Un grand moment pour voir comment, grâce au Big Data, tirer le meilleur parti de Black Friday.

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Beaucoup d'histoires tentent d'expliquer l'origine du "Black Friday" . Ce qui est très courant, mais erroné, est que Black Friday est appelé ainsi parce que c’est le premier jour de l’année au cours duquel les détaillants passent des pertes (chiffres rouges) aux avantages (chiffres noirs). La véritable origine de cette expression est à Philadelphie, au début des années 60, lorsque la police a commencé à l'utiliser pour faire référence au chaos qui a suivi le jour de Thanksgiving. Dans les années 80, les détaillants ont adopté le terme pour décrire ce qui, des années plus tard, est devenu le phénomène que nous connaissons aujourd'hui. Les consommateurs dépensent plus d’argent chaque année ce jour-là et, par conséquent, nous créons plus de données.

Dans cet article, nous verrons comment les acheteurs et les marchands peuvent utiliser pour tirer le meilleur parti du Black Friday.

Il est important que les magasins disposent de stocks suffisants pour satisfaire la demande des clients.

1. Profiter des données

Le Big Data est là pour rester, et les entreprises, quelle que soit leur portée, utilisent les technologies de données comme partie intégrante de leur activité. Pour les détaillants ou le commerce en ligne, la question n'est plus de savoir s'il faut travailler avec le Big Data ou non, mais plutôt "Puis-je me permettre de ne pas les prendre en compte?". Cette question est particulièrement cruciale à l’approche de la date du vendredi noir, car son bénéfice potentiel est plus grand que jamais. Pour cette raison, de plus en plus d'entreprises utilisent les services Machine Learning et les technologies Big Data telles que Hadoop pour mieux connaître leurs clients. L'un des principaux avantages de ces méthodes par rapport aux méthodes traditionnelles est qu'elles se rapprochent de la réponse en temps réel.

Ainsi, en fonction de données (historiques et actuelles), les algorithmes peuvent incorporer un grand nombre de variables dans leurs modèles, y compris, par exemple, les prévisions météorologiques. Le résultat? Pour être en mesure de prédire, non seulement les tendances des goûts des consommateurs, mais aussi leurs dépenses et leur destination.

2. Préparer le grand jour

Le Black Friday est tellement important pour les marchands, qui consacrent des mois entiers à se préparer. Les technologies basées sur les données permettent des décisions importantes telles que la gestion des stocks ou l'embauche de travailleurs avec beaucoup plus de sécurité. Chaque année, la NRF (National Retail Federation) aux États-Unis mène une série d'enquêtes révélant qu'entre 500 000 et 550 000 travailleurs temporaires sont embauchés pour cette campagne de vente. Les magasins peuvent utiliser des outils d’analyse de données qui leur permettent de faire une meilleure estimation du nombre d’acheteurs qu’ils auront en vue d’engager un nombre suffisant de vendeurs, améliorant ainsi leur efficacité opérationnelle.

Il est également essentiel de parler d'efficacité lorsque l'on parle de gestion des stocks . Ici, il est important d’avoir suffisamment de produits parmi les plus demandés pour éviter que les acheteurs ne partent les mains vides. Il faut aussi éviter qu’après, il reste trop de stock. Bien qu'une part importante du Black Friday réside dans la rumeur générée par le concept de «stocks limités», les entreprises peuvent (et devraient) utiliser des techniques de modélisation reposant sur des données pour se préparer à l'afflux d'acheteurs.

Il est important que les magasins disposent de stocks suffisants pour satisfaire la demande des clients.

3. Fixer les bons prix

Ces techniques de modélisation peuvent également être appliquées aux stratégies de tarification. Le Black Friday lui-même est fondamentalement caractérisé par des prix bas disponibles, qui se traduisent toutefois par des profits énormes pour les détaillants. Ces dernières années, des tendances intéressantes ont émergé. Les grandes marques telles que Best Buy et Home Depot vont au-delà des stratégies consistant à faire correspondre les prix et permettent aux gestionnaires d’offrir des rabais allant jusqu’à 10% sur les prix des concurrents.

Le site Web de Greentoe propose une politique consistant à "mettre le prix" pour bon nombre de ses produits, ce qui constitue un moyen très novateur de se différencier des autres. Trouver un équilibre entre un prix compétitif et des marges bénéficiaires solides n’est pas facile, mais il est beaucoup plus facile si les données sont analysées correctement. L'un des principaux avantages des outils Big Data est qu'ils peuvent analyser les données en temps réel et que les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent influer sur les activités de la concurrence (avec de nombreux autres facteurs) pour obtenir un prix plus précis.

4. Atteindre les bons clients

En marketing, l'acronyme STP désigne le processus de segmentation, d'orientation et de positionnement que les marques doivent suivre pour réussir. Avoir assez de stocks au prix parfait, ça va, si les clients ne "voient" pas les produits, c'est inutile. En utilisant à la fois des sources de données internes et externes, les détaillants peuvent utiliser la science des données pour créer des segments plus précis qu’il aurait été possible avec les méthodes traditionnelles. La confidentialité des clients est préservée à tout moment, étant donné que les analyses sont effectuées sur des données agrégées et anonymisées. Une fois segmentés, les détaillants conçoivent des offres plus adaptées aux intérêts de leurs clients potentiels.

Par exemple, au cours de la semaine précédant Black Friday, vous pouvez recevoir un courrier électronique quotidien d'Amazon contenant des offres personnalisées, en fonction de l'historique de vos achats. Les consommateurs sont désireux d'entretenir une relation personnelle avec leurs marques préférées et une publicité ciblée, telle que la messagerie électronique, leur permet de se positionner de manière essentielle dans la première phase du processus de décision du consommateur: leurs premières idées d'achat.

Un email dirigé envoyé par Amazon.

5. Améliorer l'expérience d'achat

Nous vivons dans une société hyperconnectée . Nous allons rarement quelque part sans notre téléphone portable, surtout lorsque nous allons faire des courses. D'une certaine manière, notre téléphone mobile agit comme un "personal shoper", car nous l'utilisons pour effectuer les "meilleurs achats". Une autre tendance observée est le fait que les clients souhaitent entretenir une relation de plus en plus étroite avec leurs marques préférées et pouvoir interagir confortablement avec celles-ci. Pour y parvenir, les détaillants doivent adopter une approche multicanal, avec une présence sur les réseaux sociaux, un site Web pour appareils mobiles et un service clientèle en temps réel.

Cette expérience plus "personnelle" est, bien sûr, essentielle au Black Friday, mais peut-être encore plus au Cyber ​​Monday, lorsque les grosses ventes se poursuivent sur le canal en ligne. Avec différents canaux d’achat disponibles, les marques doivent créer des relations "personnelles" avec leurs acheteurs afin de les fidéliser. Les analyses de données volumineuses fournissent ces informations essentielles qui peuvent renforcer la relation entre la marque et le consommateur, et chez LUCA, nous pensons que cela deviendra de plus en plus important à l'avenir.

Et vous en pensez quoi? Préférez-vous aller faire les magasins le vendredi noir ou acheter confortablement depuis votre canapé dans CyberMonday ou, directement, rester à l'écart et éviter les files d'attente? Quelle que soit votre décision, il est probable que le Big Data ait joué un rôle plus important que jamais!

Traduction de l'article original écrit par Will Ayrey pour le blog de LUCA.

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