Comment le Big Data relève les nouveaux défis de l’omnicanal ?

Nombreux sont les retailers à reconnaitre qu’ils ont des progrès à faire tant sur des missions opérationnelles que sur leur rentabilité. Comment s’adapter aux différentes interactions des consommateurs avec les marques ? Comment équilibrer les inputs des données d’un site marchand avec les outputs de l’omnicanal ?

Les challenges business et opérationnels clés de l’omnicanal

Les consommateurs sont de plus en plus connectés et interagissent à travers de multiples canaux avec les marques que cela soit sur leur mobile, le site, le magasin, ou via les réseaux sociaux. C’est ainsi que le client influence les stratégies e-commerce et impacte les défis opérationnels à mettre en place. Les demandes des clients, le maintien de la croissance et le suivi des comportements d’achat sont aujourd’hui les trois premiers enjeux business identifiés par les responsables e-commerce . Les défis opérationnels vont eux se concentrer sur un traitement rentable des commandes, la compréhension des segments de clientèle et l’optimisation de la gestion de stocks.

Relever ces défis repose sur la capacité des retailers à identifier et corriger les problèmes inhérents à leur organisation, et ce tout au long de la chaine du commerce, de la conception à l’expédition. Pour se faire, l’analyse globale des données d’un site marchand est essentielle pour augmenter la visibilité sur les résultats et les actions prises par les différents départements et isoler les facteurs de rentabilité de l’entreprise. Ainsi, les outils basés sur le Big Data sont l’avenir de la distribution en ligne.

Maîtriser l’équation inputs/outputs de façon agile et intelligente

Afin d’obtenir une image fidèle de leur rentabilité, les boutiques en ligne doivent pouvoir aligner les inputs de leurs données avec les outputs de l’omnicanal, pour ensuite équilibrer les deux forces.

Les inputs des données sont générés par de multiples sources souvent interconnectées (pricing, coûts d’expédition, remises, dépenses marketing…) et isolés dans des systèmes indépendants. Les outputs eux, n’existent que virtuellement (panier moyen, taux de conversion, nombre d’articles par commande, etc.) jusqu’à ce que le site marchand détermine de qu’elle manière ils ont été affectés par les inputs. Toutefois, ces calculs sont impossibles à la main via des tableurs.

Ici l’enjeu est d’apprendre à mieux comprendre et gérer les inputs. Pouvoir les suivre, les hiérarchiser (en se concentrant sur ce qui impacte le plus les bénéfices et les autres inputs clés), permet de transformer un business pour satisfaire toujours plus la clientèle, booster les ventes, contrôler les coûts opérationnels et marquer des points sur la concurrence. Ici aussi les données ont un rôle primordial quant à la manière dont elles sont utilisées pour identifier les faiblesses, les opportunités et calculer les implications financières.

L’ironie c’est que chaque site e-commerce dispose de toutes les données nécessaires pour prendre les décisions idéales. Il suffit de faire appel au bon outil en termes de web analytics afin d’optimiser la profitabilité, c’est ici que les tableaux de bord e-commerce entrent en jeu et se veulent l’avenir du Big Data sur le marché du retail online.

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md-vad

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