Ce que les commerces de détail peuvent apprendre d'Amazon

Dans le monde de la vente en ligne, c'est Amazon et tout le monde.

Bien que de nombreux facteurs aient permis à Amazon de grimper au sommet de la chaîne alimentaire de vente au détail en ligne, leur capacité à offrir aux consommateurs une expérience d'achat personnalisée de 1: 1 est peut-être leur plus grand atout.

La fourniture d'un 1 : 1 l'expérience de la vente au détail en profondeur et à grande échelle n'est pas facile, mais l'engagement d'Amazon envers la collecte de données et la modélisation des données en temps réel le rend possible – et c'est un engagement que d'autres détaillants seraient sages d'adopter.

Pourquoi?

Parce que la modélisation des données et des données en temps réel permet à Amazon de…

• Traiter les clients comme des individus.
• Anticiper les besoins aigus des clients.
• Mieux comprendre le parcours client.

Traiter les clients comme des particuliers

La profondeur et la diversité du marché de détail d'Amazon signifient leur accès aux données sur les points de consommation (par exemple, produits recherchés, produits achetés, fréquence d'achat, délai) jour acheté, etc.) est sans égal. En modélisant ces données en temps réel, Amazon peut fournir une personnalisation 1: 1 sur tous les points de contact qui englobent l'expérience client. En d'autres termes, Amazon peut offrir une véritable personnalisation et pas seulement une personnalisation basée sur des audiences similaires. Le résultat? – une meilleure expérience client qui peut entraîner jusqu'à une augmentation de 30% des revenus et de la rétention .

(Vous voulez en savoir plus sur la personnalisation et comment elle façonne la prise de décision des consommateurs? Si la réponse est oui, consultez ce récent livre blanc de Zeta.)

Anticipez les besoins aigus des clients

Une grande partie de l'expérience utilisateur d'Amazon – peut-être la plus grande – tourne autour de sa capacité à anticiper les besoins des clients avec une précision irréprochable. Cela est rendu possible, bien sûr, par le recours d'Amazon à une collecte de données à grande échelle et à une modélisation ultérieure des données en temps réel; c'est ainsi qu'ils identifient et comprennent les habitudes d'achat et les habitudes de chaque client. Grâce à ces informations, Amazon peut faire des prévisions 1: 1 boostant l'UX qui peuvent être déployées sur sa plate-forme, des produits «recommandés pour vous» à l'expédition préventive, augmentant les ventes jusqu'à 44% .

Mieux comprendre le parcours client.

La modélisation des données en temps réel permet à Amazon de savoir (avec une certitude virtuelle) pourquoi les consommateurs prennent certaines mesures, connaissances qui facilitent la cartographie individuelle [19659012] les parcours clients, pas seulement les parcours clients basés sur l'audience. En comprenant le parcours client à un degré aussi granulaire, Amazon peut avoir un impact et une influence beaucoup plus importants sur son marketing. Ils peuvent déterminer…

• Qui ils veulent cibler
• Quel message ils veulent communiquer
• Quelle offre ils veulent faire
• À quelle heure (et par quel canal) ils veulent faire une offre.

… et ils peuvent le faire sur une base de 1: 1.

Les détaillants en ligne peuvent apprendre d'Amazon

Peu d'entreprises, au détail ou autrement, collectent des données entre leurs quatre murs aussi efficacement qu'Amazon. La société suit tout, des achats aux habitudes de navigation, des préférences matérielles aux prix préférentiels pour chacun de ses environ 172 millions de clients .

Pour reproduire le succès d'Amazon dans la création d'une expérience client 1: 1 grâce à l'utilisation de collecte de données et modélisation en temps réel, les détaillants doivent:

1. correspondre à l'investissement d'Amazon en termes d'argent, de technologie, d'infrastructure et de main-d'œuvre pour créer une solution interne de pointe pour la collecte de données de masse et la modélisation en temps réel.

-OU-

1. Formez un partenariat stratégique avec une organisation externe qui a accès à la fois à un énorme ensemble de données propriétaires et à des capacités d'activation basées sur l'IA.

Étant donné le capital (à la fois initial et continu) requis pour reproduire les capacités d'Amazon en interne, la plupart des détaillants qui s'efforcent d'apporter une personnalisation 1: 1 à leur expérience client devront poursuivre l'option n ° 2.

La bonne nouvelle est que les détaillants peuvent s'attendre à bénéficier des mêmes avantages en termes d'expérience utilisateur qu'Amazon, si le bon partenaire est choisi.

Qu'est-ce qui fait qu'un partenaire est le bon? – Trois choses :

1. Un nuage de données massif qui peut augmenter les données existantes d'un détaillant.
2. La ​​capacité de générer des signaux, des intérêts, des comportements, etc. à partir du Web ouvert à grande échelle (c'est-à-dire un moteur contextuel).
3. 19659007] Capacités de modélisation de données en temps réel qui exploitent la puissance de l'IA, de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel pour obtenir le véritable intérêt et l'intention des consommateurs sur une base de 1: 1.

En d'autres termes, la collecte de données et la la modélisation du temps sera la clé de voûte du succès dans le commerce de détail à partir de maintenant. La capacité d'agréger de grandes quantités de données liées à l'intention du client et de traiter ces données en utilisant l'intention du signal en temps réel ainsi que la modélisation basée sur l'IA conduira à des apprentissages client révolutionnaires. En utilisant ces apprentissages disparates, les détaillants seront plus efficaces à la fois dans la prise de décision prédictive et dans l'optimisation sans fin d'une expérience client 1: 1.

Pour en savoir encore plus sur les mécanismes de production propulsant le succès d'Amazon, et comment ces mécanismes peuvent être appliqués dans votre entreprise, consultez le webinaire de Zeta sur l'impact de l'IA et de la modélisation des données sur le commerce de détail .