5 façons dont les sites Web de commerce électronique peuvent tirer le meilleur parti de leurs données

L'industrie du commerce électronique est en constante évolution. De nouvelles tendances et technologies apparaissent constamment et peuvent aider à augmenter le succès de votre magasin. L'analyse des données est l'une de ces tendances émergentes.

Les données sont le nouveau pétrole, et les sites Web de commerce électronique reposent sur une mine d'or. Vous pouvez utiliser les données pour améliorer différents domaines au sein de votre entreprise, de l'expérience client aux taux de conversion, en passant par une meilleure personnalisation.

Il a été prouvé que la collecte et l'analyse correctes du Big Data permettent d'augmenter les revenus d'une entreprise de 25 % . C’est un élément majeur du succès en ligne.

Dans cet article, nous explorerons cinq façons dont les données peuvent profiter à votre boutique de commerce électronique. Vous découvrirez comment les données peuvent vous aider à créer un meilleur contenu et à cibler plus efficacement les clients. De plus, mesurez facilement le retour sur investissement et augmentez la fidélisation de la clientèle au fil du temps.

Qu'est-ce que le big data et pourquoi a-t-il un impact sur le commerce électronique ?

Tout d'abord, il est important de comprendre le mot à la mode qui est devenu synonyme de collecte de données : Big Data.

Le Big Data consiste à trier de grandes quantités de données pour parvenir à une solution scientifique et statistiquement fondée à un problème. En raison de sa perspicacité importante, il a le potentiel de transformer le eCommerce.

L'analyse des mégadonnées a un impact sur de nombreuses facettes du commerce électronique. Par exemple, les données peuvent vous permettre de :

• Analyser le comportement et le sentiment des clients sur les réseaux sociaux
• Mieux personnaliser les messages marketing
• Détecter les transactions frauduleuses
• Cibler les clients par attributs comportementaux
• Créer des campagnes personnalisées avec des offres pertinentes et la messagerie
• Mettre en œuvre des stratégies de tarification dynamiques
• Améliorer la satisfaction client en offrant une expérience pertinente et transparente.

Cependant, le big data peut parfois avoir un gros inconvénient, et c'est les silos de données.

L'éléphant dans la pièce – Silos de données

Malheureusement, le processus d'utilisation des mégadonnées pour générer des avantages commerciaux substantiels n'est pas toujours aussi simple qu'il y paraît.

Avant que les entreprises de commerce électronique puissent analyser, évaluer et mettre en œuvre leurs données, ils doivent faire face à un événement très courant : les silos de données.

Un silo de données se produit lorsqu'une base de données ne s'intègre pas ou ne se coordonne pas avec d'autres bases de données car elle n'a jamais été conçue pour le faire. Les silos de données se produisent naturellement, mais peuvent causer des problèmes lorsque vous essayez de combiner les différents ensembles de données en un seul système cohérent.

Le problème est particulièrement courant parmi les entreprises de commerce électronique. Surtout ceux qui utilisent une variété d'outils au sein de leur pile MarTech qui ne s'intègrent pas ensemble. Ils peuvent essayer de trouver des solutions de contournement, mais le problème persiste toujours.

En fin de compte, cependant, les données sont isolées, ce qui est une énorme opportunité manquée.

Les exemples courants de silos de données de commerce électronique incluent :

• Listes de marketing par e-mail  : données d'e-mail collectées en magasin avec une précision de faible niveau. Ces données peuvent ensuite être introduites dans le CRM du service commercial avec des données qui se chevauchent.
• Données client eCommerce : Elles sont souvent séparées des données client en magasin
• Données commerciales régionales : Cela devient séparé en raison de différents emplacements géographiques, par exemple, des données collectées dans différents magasins à travers le pays ou le monde. marketing.

Heureusement, il existe des moyens de débloquer et de surmonter les défis des silos de données pour les entreprises de commerce électronique – il leur suffit de les intégrer.

L'intégration peut se faire en utilisant un logiciel spécialisé, comme une plateforme de veille client. Ces plateformes permettent aux entreprises d'identifier et d'obtenir une vue complète de leurs clients. Ils permettent également de garantir que les données récentes sont automatiquement mises à jour entre les équipes. Cela unifie les données dans tous les départements et brise les silos de données.

D'autres méthodes incluent l'utilisation d'un logiciel de gestion de la relation client (CRM) avec des capacités d'intégration. Ou même l'option un peu plus longue et manuelle d'entreprendre un audit des données à l'échelle de l'entreprise.

Bien entendu, lorsqu'il s'agit de collecter et d'utiliser des données, vous devez obtenir le consentement de l'utilisateur et vous assurer que vous respectez des conditions telles que le RGPD. Construire une vue client unique et briser les silos de données doit être fait avec prudence.

Avec toutes les données disponibles sur les sites Web de commerce électronique, la clé est d'en tirer le meilleur parti.

Voici donc cinq façons lucratives de le faire.

1. Tendances des prévisions et demande

Les mégadonnées ont révolutionné la façon dont les gens peuvent prédire quel sera le produit le plus vendu de la saison prochaine. En introduisant des algorithmes de prévision des tendances, les entreprises peuvent éliminer toute conjecture lors de la prévision des tendances. Savoir avec certitude dans quels produits ils devraient investir leur argent pour un potentiel de profit maximal.

De même, avec une prévision de la demande. Toutes les entreprises prévoiront la demande dans une certaine mesure, qu'il s'agisse d'un vendeur de chemises de commerce électronique estimant qu'un nouveau design sera particulièrement populaire ou d'un vendeur de glaces prévoyant que sa crème glacée se vendra plus rapidement pendant les mois d'été qu'au printemps.

De nombreux propriétaires d'entreprise fonderont ces décisions sur leur intuition ou sur ce qui semble être la meilleure estimation à un moment donné. Cela peut entraîner un surstockage et un inventaire gaspillé si vous ne faites pas attention.

En basant vos prévisions sur des données historiques et fiables, vous êtes dans une position beaucoup plus forte. Il ne devrait plus y avoir de décisions basées uniquement sur l'intuition.

1.2 Analyser la tarification dynamique

S'il y a suffisamment de données, les clients peuvent être évalués par leurs habitudes de dépenses et leur comportement sur site. Une fois qu'un utilisateur est sur le site, vous pouvez immédiatement collecter des données et "classer" le type d'utilisateur qu'il est. Montrent-ils une forte propension à acheter ? Sont-ils tout nouveaux sur le site ?

Toutes ces données peuvent être utilisées pour personnaliser leur expérience afin d'atteindre le résultat souhaité.

Par exemple, si un utilisateur souhaite prendre rendez-vous en ligne chez un dentiste ou un service automobile. les prix peuvent varier. En regardant les données, si le samedi à 10 heures est une période populaire avec une forte demande, vous pourriez facturer une prime.

Nous pouvons voir cela mis en œuvre ci-dessous par la chaîne de garage britannique Kwik-fit. Ils varient le prix du même service en fonction de l'heure à laquelle vous souhaitez réserver.

D'autres exemples incluent :

Uber – Uber calculera ses frais de course en fonction de la demande. Les utilisateurs peuvent voir ces prix et être alertés des prix plus élevés en raison d'une demande plus élevée au sein de l'application avant de s'engager dans une réservation.

Easyjet, Ryanair – Les prix des vols sont constamment révisés et modifiés en fonction de la demande et de la manière dont tôt ou tard la réservation est.

2. Fournir des expériences utilisateur hautement personnalisées

En utilisant des données, les sites de commerce électronique peuvent créer des expériences personnalisées pour leurs clients.

Ils peuvent connaître les articles les plus populaires dans l'historique d'achat d'un client, puis leur montrer davantage de cet article sur le site.

Ou offrez des remises en fonction du temps que l'utilisateur passe à parcourir divers produits dans une boutique en ligne.

Par exemple, les données pourraient identifier une personne qui achète de gros appareils électroménagers mais n'achète jamais de vêtements. Le site Web pourrait alors recommander des offres ou des mises à niveau relatives à leurs gros appareils disponibles.

2.2. Segmentation et ciblage comportementaux des actions

Le ciblage comportemental, également appelé marketing comportemental, est le processus consistant à cibler des clients potentiels en faisant correspondre leurs intérêts et leurs comportements avec des produits susceptibles de les intéresser.

Cette nouvelle forme d'engagement en ligne utilise le Big Data pour mieux comprendre vos clients. Les sites Web qu'ils aiment, le type de pages de produits sur lesquelles ils passent le plus de temps, etc.

En utilisant l'analyse comportementalevous pouvez ensuite planifier vos campagnes marketing autour de cette. Par exemple, envoyer des e-mails personnalisés avec des coupons de réduction à certains moments de l'année. Si vous capturez les anniversaires des clients, vous pouvez envoyer un code de réduction unique en guise de cadeau de « joyeux anniversaire ».

3. Diffusez de meilleures campagnes marketing optimisées

Vous n'enverrez plus jamais de campagne générique une fois que vous aurez intégré le Big Data dans vos campagnes marketing. Les mégadonnées sont la clé de la grande optimisation, et elles ne font que grossir chaque jour !

Les spécialistes du marketing qui comprennent et apprécient l'importance de la pertinence et de l'actualité adoreront les mégadonnées. Les opportunités qu'elle présente permettent des campagnes plus créatives et percutantes.

Les campagnes peuvent être façonnées en fonction des préférences des clients et des besoins identifiés en temps réel. Cela permet aux détaillants de proposer des expériences plus personnalisées, ce que 67 % des clients souhaitent.

Par exemple, les e-mails personnalisés contenant un contenu pertinent doivent toujours donner la priorité aux e-mails impersonnels contenant des éléments non pertinents – même s'ils sont moins chers. C'est parce que ce qui compte le plus pour les clients, c'est à quel point ils aiment utiliser le produit/service qui leur est commercialisé.

Jetez un œil à l'exemple ci-dessous de la compagnie aérienne à bas prix EasyJet. Pour son 20e anniversaire, easyJet a voulu faire quelque chose de spécial pour chaque client. Ils ont envoyé par e-mail aux clients une histoire personnalisée mettant en évidence partout où ils avaient voyagé au cours des deux dernières décennies. Ils terminent l'e-mail avec un CTA subtil de « où est la prochaine étape » ?

L'e-mail met également en évidence l'emplacement des aéroports à proximité desservis par easyJet, ce qui leur permettrait d'avoir plus d'endroits dans le monde à un prix abordable.

Le Le courrier électronique indique également où se trouvent les aéroports à proximité desservis par easyJet. La touche supplémentaire est EasyJet mettant en évidence les endroits supplémentaires que ces aéroports alternatifs desservent. Permettre aux clients de trouver de nouveaux endroits pour voyager à un prix abordable.

Un autre éléphant dans la pièce pour la plupart des commerçants est celui du « avenir sans cookies », qui est maintenant susceptible d'entrer en vigueur en 2023. Pour le moment, il n'y a pas une seule solution à cela. Google semble également avoir lui-même besoin de plus de temps pour faire face à ce changement.

Une chose est sûre, cependant, et c'est l'importance des données de première partie. Il est maintenant plus important que jamais de vous assurer que vous le collectez en toute sécurité, avec précision et que vous êtes en mesure de l'utiliser à votre avantage.

4. Améliorer le service client

Les mégadonnées peuvent révolutionner le service clientde la surveillance des e-mails et des campagnes sur les réseaux sociaux à l'observation des outils de libre-service en ligne. Les mégadonnées peuvent aider votre équipe CS.

Les informations collectées peuvent être rapidement analysées pour identifier les éventuels inconvénients du service client. Vous ne savez peut-être même pas que certains d'entre eux existent.

Des commandes incorrectes aux remboursements, en passant par les plaintes, votre équipe de service client s'occupe de tout. Multipliez cela par e-mail, SMS, chat en direct, profils sociaux, et le travail devient beaucoup plus volumineux à gérer. toutes les données dont ils ont besoin. Très rapidement.

Par exemple, si un utilisateur demande un numéro de commande spécifique, votre équipe CS pourra trouver tout ce dont elle a besoin en quelques secondes. Lorsqu'ils l'ont commandé, le statut de la livraison, peut-être même un ETA de livraison.

L'exemple ci-dessus le montre dans la pratique. Un utilisateur avec un problème a marqué le mauvais profil, mais l'assistance Nike est toujours intervenue et a tenté de résoudre le problème.

5. Fournir une vue client à 360 degrés

Une vue client à 360 degrés est le moyen le plus complet de mesurer les clients d'une entreprise. Grâce à lui, vous pourrez voir toutes les interactions d'un client avec votre entreprise, des achats passés et présents aux requêtes et plaintes du service client.

Les mégadonnées alimentent la création d'une vue à 360 degrés. Suivi et stockage des différentes interactions, points de contact et préférences des clients en un seul endroit.

Une fois que vous avez cette vue client à 360 °, vous êtes vraiment en affaires. Vous pouvez partager cela avec différents départements, marketing, ventes et services client, par exemple. Cela permet à chaque service de créer une expérience sur mesure pour ce client.

Offrir cette expérience client personnalisée cultive la confiance et construit des relations client solides et enrichissantes. Ce qui augmentera finalement les revenus, réduira le taux de désabonnement et fidélisera la marque.

Comme nous l'avons mentionné précédemment, cela doit être fait avec le consentement explicite du client et de manière conforme.

Il existe plusieurs façons d'obtenir une vue client à 360 degrés.

1. Effectuez un audit des données

Vous devrez comprendre tous les points auxquels vous collectez les données client, comment elles sont collectées et dans quel format elles sont.

Vous devrez déterminer si vos données sont collectées dans un format cohérent qui peut être utilisé/lié dans toute l'entreprise. Sinon, comment pouvez-vous résoudre ce problème et convenir d'un format "standard" et commencer à l'appliquer.

2. Utilisez un CDP

Comme le terme « 360 » le suggère, vous aurez besoin d'un moyen de surveiller de manière cohérente autant de points de contact que possible. Vous devrez également maîtriser les données de premier, deuxième et troisième tiers. Ce n'est pas facile ni même possible si vous n'avez pas le bon logiciel. C'est là qu'intervient une plate-forme de données client (CDP). piles.

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Conclusion

Les entreprises de commerce électronique peuvent acquérir un avantage concurrentiel et révolutionner leurs activités simplement en tirant le meilleur parti de leurs données.

En résumé, les cinq façons dont les sites Web de commerce électronique peuvent tirer le meilleur parti de leurs données : 19659010]Obtenir une vue client à 360 °

S'assurer que le Big Data peut être utilisé de manière transparente dans l'ensemble de l'entreprise, sans silos de données est un must. Les possibilités que cela présentera à votre entreprise sont presque infinies. Vous découvrirez de nouvelles façons d'augmenter vos revenus. Votre équipe de service client sera en mesure de fournir des réponses meilleures et plus rapides. Vous serez en mesure de fournir une meilleure expérience client.

Écrit par notre rédactrice invitée Hannah Stewart, responsable du marketing et du développement commercial chez Zeotap, le siège de la plate-forme de données client de nouvelle génération.

Zeotap permet aux marques d'unifier, d'améliorer et d'activer les données client dans un avenir sans cookie, tout en mettant la confidentialité et la conformité des consommateurs au premier plan. Reconnu par Gartner comme « Cool Vendor », il travaille avec plus de 80 des 100 plus grandes marques mondiales, dont P&G, Nestlé et Virgin Media. Elle est également membre fondateur d'ID+, une initiative d'identification marketing universelle.

Avant de rejoindre Zeotap, Hannah dirigeait les fonctions Marketing et SDR chez Yieldify, une société de martech vendant des solutions CRO aux entreprises de commerce électronique aux États-Unis, au Royaume-Uni et en Australie. Elle a commencé sa carrière (après un détour par l'enseignement de l'anglais au Japon) chez Weber Shandwick et Nelson Bostock, travaillant avec des sociétés telles que Samsung, Canon et HTC sur des stratégies de communication mondiales avant de rejoindre des startups avec un rôle de marketing produit chez Monitise, une entreprise de banque mobile. depuis acquis par Fiserv.