Relever les défis du parcours client de demain avec la data science

Alors que les techniques de Machine Learning font réellement leurs preuves, nous commençons à voir les acteurs majeurs du digital investir massivement dans le domaine de l’intelligence artificielle. Facebook forme chaque développeur sur le Machine Learning, ce qui permet une adoption à grande échelle. En plus d’établir une feuille de route de 10 ans avec l’IA dans son core-business. Google se positionne comme acteur exclusif « axé sur l’IA » – organisant chaque équipe produit pour incarner une approche Data Driven. Microsoft se concentre sur la création de ses services cloud Azure, qui sont essentiels pour tirer parti et démocratiser l’intelligence artificielle. Amazon a déployé de nombreux produits en mettant l’accent sur l’intelligence artificielle, le Machine Learning, le Deep Learning et la réalité augmentée. Apple insuffle à toute sa gamme de produits le Machine Learning, tout en lançant une gamme de processeurs capables de tirer parti du ML.

Dans cet article, vous découvrirez une liste de cas d’usages concrets et déployables tout au long du parcours client, de bout en bout et qui aideront les manager du Retail à mieux comprendre comment les techniques de Machine Learning et la Data Science peuvent les aider à relever les défis du commerce de demain. Sur l’ensemble du parcours client, il existe une pléthore d’opportunités qui peuvent être amplifiées grâce à l’utilisation de la Data Science, avec un impact direct sur les stratégies commerciales, l’expérience client et les résultats financiers.

Adopter une approche pragmatique pour mettre à profit la data science et l'IA dans l’univers du retail

Cette liste en 10 étapes se concentre sur les domaines les plus prometteurs, ainsi que sur les domaines qui, en général, apportent de nouvelles opportunités commerciales. Elle est destinée à faire réfléchir à des résultats optimisés et plus significatifs – au lieu d’être perçu comme un inventaire de domaines d’opportunité qui exigeraient un gros effort et des investissements. L’intelligence artificielle, le machine learning, le deep learning et la data science apportent tous l’avantage commun de pouvoir bâtir une organisation data driven, c’est-à-dire centrée sur les données. Il s’agit des enseignes qui exploitent les données à la base pour créer des nouvelles expériences client qui génèrent à la fois de la valeur commerciale et humaine.

Étape 1 — Sensibilisation et inspiration

Engager de nouveaux clients proactivement

Modélisation de clients potentiels comparables - Développez un modèle qui découvre, engage et construit de nouveaux segments cibles en fonction d’une superposition importante de caractéristiques et de modèles en croisant les clients existants.

Compréhension globale

Ecoute sur les réseaux sociaux - Managez les interactions sociales le plus largement possible sur le réseaux sociaux et sites d’opinions en analysant et en captant automatiquement les sentiments, le ton, les nuances et les attributs culturels de vos clients et cibles afin d’éclairer la stratégie commerciale.

Provoquer le « coup de cœur »

Recommandations intelligentes - Augmentez la valeur moyenne des commandes en convertissant davantage de visiteurs anonymes en recommandant des produits vraiment pertinents ; personnalisez le contenu et les offres sur tous les canaux en fonction des préférences des visiteurs.

Analyser la réponse au marketing / aux campagnes

Modélisation des réponses - Optimisez les performances globales des campagnes marketing et des événements promotionnels en identifiant des ensembles de segments prometteurs les plus susceptibles de convertir en fonction des données promotionnelles.

Tableau de bord intelligent de comportements

Visualisez les relations comportementales - Créez un tableau de bord d’audience qui vous permet de visualiser et de surveiller les besoins des clients en fonction des tendances et des modèles comportementaux, ce qui renforcera la confiance dans la prise de décision pendant l’acte d’achat.

Messages personnalisés

Analyse et gestion du contenu - Augmentez la pertinence de vos contenus avec des formats qui résonnent le plus auprès des consommateurs. Personnalisez les messages en combinant l’analyse de contenu pendant les campagnes avec des inférences développées.

Étape 2 — Examen et évaluation

Recommandations personnalisées

Systèmes de recommandation - Créez des modèles intelligents pour anticiper, prédire, prescrire, classer et affiner les recommandations personnalisées aux utilisateurs en fonction des goûts et des préférences réelles des utilisateurs.

Identifier les segments clients clés

Modélisation de la segmentation de la clientèle - Comprenez vos clients à un niveau plus fin en modélisant les segments de clientèle clés en fonction de leur empreinte digitale pour interagir avec eux grâce à des expériences plus significatives.

Infuse Product Intelligence

Graphique d’attributs de produit - Classez les produits en fonction de leurs performances et de leur écho dans les principaux segments de clientèle et utilisez ces critères de classement pour présenter les bons produits aux bons endroits et aux clients appropriés.

Présentez la bonne offre produit et maximisez la rentabilité

Gestion des catégories - Calculez l’équilibre approprié des produits à travers différentes contraintes physiques de magasins, de linéaires et de rayons de manière à maximiser les marges brutes et à placer les bons produits.

Classification de recherche

Systèmes de recommandation - Créez des modèles qui classent les préférences gustatives des consommateurs et les caractéristiques des produits en fonction d’une gamme de critères essentiels et afin de produire des offres ciblées en tenant compte du contexte et des besoins.

Anticiper les besoins des clients

Machine Learning basé sur les besoins - Créez des modèles prédictifs qui prennent en compte les différents états auxquels un utilisateur peut appartenir en comprenant ses besoins dans chaque état et les triggers qui pourraient générer de nouveaux besoins.

Stratégie de prix en lien avec la stratégie de l’enseigne

Optimisation de la tarification et des marges - Modélisez une stratégie de tarification en gardant à l’esprit les objectifs commerciaux globaux et les objectifs court terme. Localisez et individualisez les prix afin de maximiser les revenus globaux.

Anticiper la demande à venir

Modélisation de la demande - Reconnaître les tendances clés qui sont à la fois internes (liées au client / à l’enseigne) et externes (liées au marché / au secteur / à l’environnement) qui peuvent influencer l’augmentation / la diminution de la demande de produits clés.

Expérience de recherche améliorée

Recherche prédictive - Activez les recommandations de recherche basées sur les données qui permettent à l’utilisateur d’effectuer des requêtes de recherche riches et précises, qui les orientent sur les bons produits avec le plus de personnalisation possible.

Catalogue produit automatisé

Ingestion de catalogue - Automatisez la création et la gestion des références SKU en identifiant les modèles à partir des données de merchandising  disponibles et utilisez la résolution de contraintes pour accroître la fiabilité des résultats.

Critères de filtrage avancés

Filtrage collaboratif - Permettez aux clients d’utiliser des critères de filtrage significatifs, dynamiques et pertinents pour arriver aux produits qu’ils recherchent, apprenez des modèles et des comportements pour améliorer la classification de produits.

Étape 3 - Panier d’achat

Evitez les difficultés imprévues

Détection des difficultés - Détectez automatiquement les difficultés avec peu ou pas d’intervention humaine en analysant les flux et les tâches critiques des utilisateurs et utilisez les observations pour améliorer l’expérience utilisateur si nécessaire.

Amélioration de la vente croisée et de la vente incitative

Merchandising Analytics - Reconnaître les modèles de comportement des clients dans les modèles d’achat afin d’améliorer les associations de produits et les recommandations dans le panier.

Compréhension du panier consommateur

Analyse du panier - Analysez la façon dont les clients effectuent des achats et les comportements qui informent sur les produits qu’ils achètent afin de créer des associations de produits pertinentes permettant un achat plus intelligent et guidé.

Sécurisation des transactions

Détection de la fraude - Tirez parti de solutions de sécurité avancée en matière de détection de la fraude qui reconnaissent les signaux comportementaux des transactions frauduleuses et utilisent des contre-mesures dynamiques pour les bloquer.

Prix optimal

Pricing dynamique / différenciation par les prix - Prenez des décisions optimales en matière de tarification, tout en en gardant à l’esprit la valeur client et commerciale, en fixant des prix optimaux pour augmenter les revenus et en vous engageant auprès des clients les plus sensibles aux prix.

Créez des modèles de tarification et de profit précis basés sur une large gamme de paramètres et de modèles d’élasticité des prix. Prédisez la probabilité que les clients achètent selon les objectifs de l’enseigne et les marges.

Identifier les principaux moteurs de vente

Décomposition de la valeur des ventes - Identifiez la proportion des ventes qui est déterminée par les facteurs moteurs liés aux déclencheurs internes et externes. Utilisez-les pour tester des hypothèses et les valider par des expériences concrètes et validées.

Prédire le comportement des clients

Modélisation de la propension à consommer - Menez des expériences et construisez des modèles pour prédire les principaux comportements d’achat qui déterminent la probabilité de conversion par rapport à la probabilité d’abandon.

Étape 4 — Premier achat

Des relations significatives avec les clients

Modélisation des réponses - Comprenez comment les clients réagissent à l’utilisation de votre produit et à leur première expérience d’achat en vous appuyant sur une dynamique de collecte de commentaires et d’analyse des réponses. Ceci permet d’éclairer la conception et l’expérience d’usage des produits et l’expérience d’achat.

Étape 5 — Nouveau client

Profils clients riches

Aperçu des profils - Créez des profils clients riches et informatifs qui permettent une meilleure compréhension des clients, de la segmentation, des préférences et des besoins qui éclairent la stratégie produit et les feuilles de route de votre enseigne.

Compréhension des préférences multi-facteurs

Modélisation des préférences - Modélisez les préférences des clients à partir de plusieurs facteurs et en fonction des données collectées pour comprendre ce que les clients recherchent dans les produits et services. Elles peuvent être utilisés pour éclairer la réflexion stratégique.

Étape 6 — Deuxième achat

Probabilité de non-retour

Analyse du taux de désengagement des clients - Créez des modèles pour comprendre pourquoi les clients pourraient ne pas revenir à la marque et comblez les lacunes ainsi identifiées tout au long du parcours utilisateur afin de mieux interagir avec les clients.

Analyse des ventes croisées et incitatives

Propension à l’expansion vers d’autres catégories - Augmentez la probabilité de vendre des produits connexes ou complémentaires d’autres catégories aux clients en faisant des recommandations hautement personnalisées basées sur des données massives.

Incitation au prochain achat

Modélisation des remises - Créez des modèles uniques de remises et d’incitation des segments de clientèle nouvelle pour augmenter la probabilité de leur prochain achat en comprenant les motivations et les déclencheurs.

Programmes de fidélité

Analyse des feedback - Déterminez des stratégies précises, contextuelles et complètement personnalisées pour piloter des programmes de relation client avec des triggers exploitables qui peuvent être mesurés, tant en termes de déclenchement d’achat que de rentabilité.

Étape 7 — Client unique

Estimer la valeur totale du client unique

Modélisation de la valeur totale et cumulée du client - Combinez des modèles ciblés uniques dans une granularité variable dans différentes catégories pour déterminer le montant (monétaire) associé aux clients uniques afin d’identifier leur valeur.

Reconnaître les événements qui changent la vie

Propension à changer les habitudes d’achat - Identifiez la probabilité que des événements qui changent la vie (par exemple, déménagement, mariage, achat d’une maison, etc.) déclenchent de nouveaux modèles de comportement des clients et comment cela pourrait déboucher sur de nouvelles opportunités d’achat.

Identifier les clients susceptibles de se désengager dès le premier achat

Modélisation des risques - Construisez un processus pour identifier les clients dès le début de l’entonnoir qui sont les plus susceptibles de se désengager de la marque et les plus susceptibles de ne pas revenir pour faire un autre achat.

Étape 8 — Client régulier

Servir les clients fidèles différemment

Modélisation de l’élévation d’engagement - Comprendre les modèles clés des clients réguliers et comment leurs comportements peuvent être différents de ceux des acheteurs réguliers afin de les servir différemment, ce qui permet une augmentation substantielle des ventes.

Étape 9 — Client fidèle

Reconnaître et fidéliser les clients

Identification des plus fidèles et des ambassadeurs - Développez une compréhension très précise de ce que signifie être un client fidèle de la marque et quels sont les paramètres qu’un client doit remplir pour le maintenir.

Programmes de fidélisation personnalisés

Analyse des cartes-cadeaux et des cartes de fidélité - Passez des personas aux personnes avec un programme de fidélité hautement personnalisé qui garde à l’esprit les préférences individuelles et s’engage dans une relation contextualisée et gagnant-gagnant.

Étape 10 — Client perdu

Programme de rétention

Modélisation du taux de désengagement - Identifiez rapidement les clients ayant une forte propension au désengagement et ciblez-les avec des campagnes de rétention plus agressives qui peuvent les ramener grâce à des remises, un cadeau ou un autre avantage monétaire.

Autres éléments fondamentaux pour vos plateformes et systèmes

Optimisation de la chaîne d’approvisionnement

Minimisez les coûts de distribution, les coûts d’affectation des entrepôts, la gestion des itinéraires, la planification, le regroupement de produits, etc. en comprenant les moyens optimaux pour gérer votre chaîne d’approvisionnement en tirant parti des techniques de Machine Learning.

Gestion des commandes

Automatisez la gestion des commandes, la planification, la livraison et l’enlèvement en intégrant les facteurs et les risques cruciaux de l’ensemble de l’enseigne. Optimisez les modèles en fonction de données dynamiques et en conservant la fluidité des flux.

Prévision des stocks

Prédisez l’inventaire optimal du magasin ou du centre de distribution en fonction des modèles historiques et de probabilité de ce que les clients peuvent et ne peuvent pas commander. Alignez-vous sur les données de vente pour implanter les bons produits dans les bonnes zones géographiques et les bons emplacements du magasin.

Prévision des ventes

Prédisez la probabilité de ventes et de conversion sur différents rayons en évaluant les tendances et les données sur les modèles de vente. Analysez comment vous pouvez faire mieux et déployez constamment des stratégies nouvelles ou révisées pour vendre autrement.

Infrastructure digitale prédictive

Anticipez et identifiez très tôt les comportements anormaux des systèmes qui peuvent potentiellement entraîner des arrêts ou des pannes. Comprendre les modèles/déclencheurs historiques pour gérer activement systèmes et avoir des performances optimales, ce qui vous permet de maintenir en permanence des systèmes efficaces.

Détection d’anomalies

Automatisez la détection des anomalies au sein de transactions d’achats ou de ventes pour des applications telles que la prévention de la fraude, les faux avis, les trafics de coupons, les sur-paiements fournisseurs, etc. Construire une compréhension plus profonde des incidents et mettre en place des contre-mesures pour les combattre activement.

Attribution d’entrepôt

Calculez les meilleurs itinéraires d’attributions d’entrepôt en intégrant les paramètres uniques qui influencent l’affectation des stocks aux entrepôts pour la livraison en magasin ou au client.

Prévision de la demande

Créez un modèle de prédiction de la demande qui analyse les propriétés des produits, les événements de vente, les tendances d’achat et l’état des stocks afin de modéliser une demande et une distribution précises.

Logistique et optimisation

Cartographiez les itinéraires les plus courts et les plus optimaux à travers différentes étapes de transfert pour toutes les opérations logistiques tout au long de l’expérience client de bout en bout afin de réduire les coûts ou de prioriser les investissements dans des domaines cruciaux qui ont un impact direct sur l’entreprise.

Prévision d’événements de vente

Automatisez la planification des événements de vente pour les ventes flash, les ventes saisonnières, les ventes en liquidation, les coupons, etc. en optimisant les systèmes de gestion des revenus qui prédisent et modélisent les événements de vente en fonction des données des clients et de la propension à acheter.

Plateforme de données

Démocratisez et facilitez l’accès aux données dans l’ensemble de l’organisation en créant une plate-forme de données fiable, robuste et flexible permettant un accès transparent aux services clés pour requêter les données et élaborer une stratégie et un plan d’exécution Data Driven (centrés sur les données). Les services et analyses de data science doivent être intégrés directement dans les systèmes opérationnels de l’enseignes et pas seulement limités aux Data Scientists ni confinés dans des Data Lab.