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[Tribune libre] Big data, radioscopie d'un gisement d'opportunités pour la grande distribution

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Laurent Houitte
Laurent Houitte

La masse de données clients disponible croît à une vitesse vertigineuse et constitue le socle du développement du commerce cross canal et de la fidélité des clients. Comment en profiter ? Quels sont les exemples déjà aboutis ? Analyse d'une révolution en cours.

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En seulement 20 ans d'existence, qu'il fête ce mois de juillet, Amazon n'a pas seulement bâti le magasin virtuel le plus efficace du monde, avec une offre produits infinie et un service client qui fait référence. Le géant de Seattle, on le sait moins, est aussi le précurseur des applications du Big Data dans le retail. L'explication tient peut-être au fait qu'avant d'être un commerçant, Amazon est une entreprise de technologies. Un ADN bien particulier, qui fournit chaque jour les exemples d'un commerce intelligent, c'est-à-dire inspiré et dicté par les besoins des 244 millions de clients actifs ou, plutôt, leurs comportements, leurs historiques de navigation " online ", leurs achats... Bref, leurs données.

C'est de cette matière première, transformée par ses algorithmes, qu'Amazon tire son avantage compétitif : les suggestions d'achats, par exemple sont personnalisées, à l'inverse du mécanisme massif de couponing, qui frappe plus ou moins distinctement sa cible : 97% des coupons envoyés aux clients finissent à la poubelle ! Dit autrement, le " tir chirurgical " se substitue au bazooka. D'autant que les prix d'Amazon s'adaptent en temps réel à ceux de la concurrence, pour convaincre le client de rester fidèle. Sur le site américain d'Amazon, les prix des produits changent... 1 736 fois par minute, selon une étude de Profitero (1). Ces données-là ne profitent pas qu'au client. Elles alimentent, dans une boucle vertueuse, les prévisions de ventes, fiabilisent le stock... L'organisation tout entière baigne dans une logique de Big Data.

(1) blog.profitero.com



Laurent Houitte, Directeur Marketing & Alliances chez Wincor Nixdorf

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