Application IoT et Big Data dans le Commerce de Détail
L’IoT modifie sans équivoque l’expérience du commerce de détail
En 2014, Google a acheté Nest pour plus de 3 milliards de dollars, l’un des plus grands noms de la domotique. En 2018 Amazon a lancé AWS IoT Analytics, une plateforme basée dans le cloud permettant aux appareils connectés de communiquer et d’analyser les résultats.
L’IoT (Internet of Things/Internet des objets) est utilisé pour personnaliser l’expérience en magasin avec des offres liées à l’historique d’achat et de navigation. Il fournit des informations précieuses sur les comportements d’achat, permettant aux détaillants de surprendre et de ravir les consommateurs à travers différents canaux de distribution. De toute évidence, le paysage du commerce de détail est certainement plus dynamique et intéressant que les modèles de vente au détail plus traditionnels d’il y a 20 ans.
Bien qu’à ce jour, les entreprises soient ravies de glaner des informations à partir de données existantes, elles sont aussi à la recherche de nouvelles sources d’information depuis que les avantages offerts par les analyses de données massives (big data) se généralisent. L’un des moyens de conserver un avantage concurrentiel est de déployer l’IoT dans le commerce de détail : une industrie qui, selon un nouveau rapport de recherche de Global Market Insights, Inc, devrait atteindre plus de 30 milliards de dollars d’ici 2024. Avec 77 % des détaillants [Verizon] estimant que les solutions d’IoT contribuent à améliorer l’expérience client, nous pouvons nous attendre à voir de nombreuses autres marques utiliser l’IoT et l’analyse dans leurs stratégies à l’avenir.
Une aide à la personnalisation et à la premiumisation
L’IoT aide en définitive une marque à établir des liens solides avec les consommateurs, qui ne sont pas uniquement basés sur des stratégies de prix. Si les données d’un consommateur sont utilisées efficacement, une marque peut être compétitive plus facilement et améliorer l’« adhésion » des clients en comprenant vraiment ce que le consommateur veut. Cette approche s’inscrit bien dans le climat actuel du commerce de détail au sein duquel les consommateurs sont plus attentifs à la marque. Dans le commerce de détail, l’accent est désormais également mis sur le perfectionnement de la culture de marque, les détails esthétiques, la qualité, la personnalisation du produit, la premiumisation, la construction des connexions et l’expérience du cycle entier. L’intelligence artificielle peut accélérer l’adoption de tous ces éléments.
Réduction du taux de désabonnement et concentration accrue sur le client
Magasin de vêtements Uniqlo est pionnier dans l'utilisation de la science et de l'IA pour créer une expérience unique en magasin.
Nous savons déjà qu’attirer un nouveau client coûte jusqu’à sept fois plus cher que de conserver un client existant. L’application IoT et Big Data facilite la mémorisation des informations sur les achats passés, les recherches précédentes et les commandes, la suggestion de produits complémentaires et l’assurance que les informations de livraison sont exactes. Les données peuvent également donner un aperçu des habitudes des clients de longue date.
Grâce à des algorithmes de regroupement, elles peuvent diviser la clientèle en groupes et aider les entreprises à identifier les clients potentiels, à personnaliser les promotions et, en fin de compte, à les fidéliser en leur offrant une meilleure satisfaction du consommateur, axée sur la personne en tant que telle.
Planifier, anticiper
Les méga-données peuvent également avoir un impact positif sur la vision à long terme d’une entreprise et aider les marques à adapter rapidement leurs promotions et leurs offres en fonction des dernières demandes du marché. Si un détaillant est en mesure d’analyser les habitudes d’achat de plus près, des modèles de prix plus appropriés peuvent être créés, au lieu de s’en tenir au modèle traditionnel de vente de fin de saison. Par exemple, de nombreux sites de voyage en ligne ont déjà utilisé des modèles de tarification très adaptatifs en fonction de la popularité de certaines destinations et de l’emplacement du client identifié par les cookies du navigateur.
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