26 novembre 2020

Comment le big data s’y prend t-il pour booster les ventes lors du Black Friday ?

Après le Thanksgiving, c’est incontestablement le jour du Black Friday ou le vendredi des meilleures soldes de l’année. Ce mouvement commercial qui nous vient des États-Unis se perpétue d’année en année en Europe depuis un bon bout de temps. Mais peut-on une seule seconde penser qu’il serait possible d’augmenter ses ventes grâce au big data ?

Et pourtant, de nombreux commerçants ont déjà réussi à faire cet exploit grâce au progrès de l’intelligence artificielle. Mais qu’en est-il réellement ? L’IA School vous livre le secret des ventes boostées lors du Black Friday grâce à la data science dans cet article.

Le Black Friday en quelques lignes

Il convient en premier lieu de rappeler ce qu’est le Black Friday. Créé à Philadelphie en 1952, il a lieu tous les ans chaque vendredi de la fin du mois de novembre, soit le jour qui succède Thanksgiving. En 2020, il est prévu pour le 27 novembre et le 26 novembre en 2021.

Depuis le temps qu’il s’est démocratisé à l’échelle mondiale, il est devenu aujourd’hui, l’évènement shopping le plus convoité de toute l’année en dépassant de loin la Saint-Valentin, Pâques et même la fête nationale. Au même titre que Noël et le Nouvel An, il incite les commerçants à proposer des soldes allant jusqu’à plus de 70 % sur le prix des nombreuses collections qu’ils vendent : vêtements, chaussures, cosmétiques, bijoux…

À l’heure actuelle, cet évènement continue d’attirer l’attention bien que les ventes en boutique diminuent à grande échelle pour prioriser davantage les achats en ligne. En effet, aujourd’hui, la plupart des consommateurs préfèrent commander des articles en ligne en quelques clics depuis leur smartphone, tablette ou ordinateur. Cette évolution considérable des moyens de consommer favorise de plus en plus les progrès technologiques et le big data.

Être à l’affût des tendances commerciales grâce à l’IA

La montée considérable des ventes en ligne reste impressionnante en soi. Néanmoins, une question reste sans réponse : comment les entreprises font-elles pour savoir les produits qui attirent le plus l’attention des acheteurs et quelle est la meilleure façon pour les vendre ?

C’est tout simplement possible grâce à l’intelligence artificielle. A priori, l’évolution du machine learning a permis d’appréhender au mieux les besoins des consommateurs suite à une analyse de leurs comportements à la loupe. En effet, l’algorithme du data analyst passe au crible les tendances d’achat au cours des 5 derniers Black Friday, voire plus. Elle va même jusqu’à tenir en compte les changements constatés à l’issue d’évènement soudain, non prévu à l’avance tel que le confinement. Les marchands n’auront plus qu’à se procurer de bons produits et à améliorer leur tuyau de vente selon les prescriptions du big data.

Comment le big data prévoit la tendance des ventes pour le Black Friday ?

Pendant longtemps, les stratégies marketing ne permettaient que d’analyser et de surveiller les tendances de vente sur les réseaux sociaux et internet. Elles ne furent pas en mesure de les assembler en vue de créer des sources d’informations fiables sur lesquelles on pourrait par la suite se baser pour les ventes du Black Friday. Mais tout a changé depuis l’avènement de l’IA.

Aujourd’hui, l’intelligence artificielle et le big data travaillent de pair pour offrir aux entreprises et commerçants la possibilité d’utiliser à des fins commerciales les données collectées provenant de nombreuses sources. Ceci rend désormais possible la prédiction des types de produits qui intéressent le plus les consommateurs à l’heure actuelle, et ce avec une précision impressionnante.

Grâce au machine learning, les entreprises sont maintenant en mesure de rectifier leurs offres pour que ces dernières correspondent au mieux aux attentes des clients lors du Black Friday.

Recourir aux outils de data analyst

L’exploitation de l’IA pour prédire les tendances d’achats à un moment donné se retrouve avec les outils de data analyst. Ces outils récoltent différentes données spécifiques liées aux habitudes de consommation de millions de gens. Il est même possible de rétrécir les mailles de l’analyse sur une région, un pays, un continent.

Les données récoltées se portent notamment sur les pages de vente les plus consultées d’un site web, le temps que passe un internaute sur ces pages, les choix qu’il a sélectionné, les produits enregistrés dans son panier… Le big data peut également analyser le taux de conversion au cours des derniers mois et années.

Mais pour quel outil IA opter ?

Il existe actuellement sur la toile une multitude d’outils qui permettent l’analyse des comportements des consommateurs. Certains sont payants tandis que d’autres sont gratuits à l’image de Google Analytics. Dans un premier temps, essayer les outils gratuits reste une bonne alternative. Toutefois, pour obtenir des résultats plus précis, recourir aux outils payants représente une option souhaitable en soi.

En plus du tarif, prenez référence sur les avis des utilisateurs, le nombreux de clients satisfaits, les quelques défauts détectés et les évolutions que l’outil propose dans un proche avenir.