5 Projets Data Science à connaitre pour votre e-commerce

Chaque jour, des achats en ligne sont réalisés. Après une recherche plus ou moins longue, de manière régulière ou occasionnelle ou encore selon certains critères.. ce sont toutes des informations récoltés via la Data Science. Un domaine d’expertise qui rend service à tous les e-commerçants car il peut en savoir davantage sur son client. Les data science applications en 2023 possède des avantages indéniables pour analyse vos data ou « big data », faire du price optimization et fidéliser vos customers. Vous savez déjà que

Dans cet article, vous obtiendrez un guide complet sur la façon d’améliorer l’expérience d’achat en-ligne de vos clients en utilisant des applications décisions fondées sur l’analyse des data.

1/ Les recommandations et votre e-commerce

Vous voyez les recommandations de films et séries sur votre plateforme de streaming ? Chaque business e-commerce devrait faire de même avec la recommandation de produit. Les plus grands retailers – comprendre GAFA – le font déjà via la suggestion de produit lorsqu’on regarde une fiche produit spécifique par exemple: nous avons des “produits secondaires” bien souvent en liant avec le produit qu’on est en train de consulter.

Alors si un comportement A est sensiblement le même qu’une autre personne B qui a dernièrement acheté un article spécifique, il y a de fortes chances pour que ce produit soit également suggéré à la personne A. Cela dépendra des données récoltés sur les habitudes d’achats, les similitudes dans le parcours d’achat avec celui d’autres personnes.. bref toute information récoltée qui aura une pertinence pour suggérer tel ou tel produit. Outre la suggestion de produits, cela peut être un excellent moyen de faire de la vente incitative.

Des données ou mais elles ont du volume …

Il est important de noter que cette technologie nécessite une grande quantité de données pour fonctionner correctement. Mais lorsqu’on dispose de suffisamment de data, elle peut réellement aider les clients à trouver les produits qu’ils recherchent et même à en découvrir de nouveaux. Ce genre de technologie « machine learning » est de plus en plus basé sur de l’IA (intelligence artificielle) et permet d’améliorer l’expérience client (ou « customer experience ») de tout client. Ils sont en mesure de personnaliser les recommandations et d’offrir une expérience plus adaptée à chaque client. L’expérience globale des clients s’en trouve améliorée et les taux de conversion augmentent. l’IA peut aider les entreprises à atteindre de meilleurs niveaux de profitability plus élevés d’efficacité et de rentabilité. Nota bene : je recommande très chaudement le chatbot pour optimiser le parcours client. Avec les technologies de intelligence artificielle couplées avec celles d’un chatbot avec un recommendation engines , vous pouvez suivre et répondre aux demandes des utilisateurs en temps réel. Vous pourrez en particulier leur fournir rapidement des informations pertinentes dont ils ont besoin pour finaliser leur achat ou entreprendre toute autre action que vous souhaitez qu’ils fassent. En outre, cette technologie permet d’automatiser les l’IA permet d’améliorer le processus de service à la clientèle et de le rendre plus efficace.

Les data scientists, professeurs de l’IA et du machine learning

En outre, en mettant en place les processus définis par des « data scientists » vous pouvez utiliser l’IA pour personnaliser le parcours client de chaque utilisateur en fonction de son comportement, de ses préférences et de ses centres d’intérêt. L’intelligence artificielle peut être utilisée pour optimiser le contenu de votre site web afin qu’il soit adapté à chaque utilisateur. De cette façon, vous serez en mesure de définir les actions pour augmenter le ROI du consommateur, augmenter les niveaux d’engagement, réduire les coûts marketing et atteindre vos business objectives.

L’IA (ou des machine learning algorithms) peut également être utilisée pour analyser les données des utilisateurs et découvrir des modèles qui peuvent vous aider à mieux comprendre les besoins et les comportements des clients. Grâce à ces connaissances, vous serez en mesure de créer des campagnes plus ciblées et d’optimiser vos efforts de marketing pour un impact maximal directement en rapport la croissance ciblée par votre company. Enfin, l’IA peut améliorer l’expérience globale du client en offrant des temps de réponse plus rapides, des models automatisées et un contenu personnalisé.

En plus d’aider les entreprises à améliorer les taux de conversion, l’IA peut également être utilisée pour automatiser de nombreuses tâches quotidiennes, ce qui permet aux entreprises de

2/ La data science e commerce au service de la modélisation de la durée de vie & de la valeur client

La durée de vie de valeur client c’est la prédiction du bénéfice net attribué à l’ensemble de la relation future avec un client. Cela consiste à calculer combien un client peut apporter aux revenus d’une entreprise au cours de sa vie. Un chiffre est calculé et prédit avec l’historique d’achat et les interactions effectuées du client.

Voici plusieurs exemples de data analytics :

  • Valeur moyenne des commandes x Nombre de commandes répétées x Durée de vie moyenne des clients

  • Valeur moyenne des commandes – Valeur moyenne de toutes les commandes précédentes

  • Nombre de ventes répétées – Nombre de fois où les commandes ont été passées

  • Durée de vie moyenne du client – Combien de temps une personne reste votre client

Ainsi, grâce à l’analyse de la data, on peut déterminer quels clients vont rapporteront le plus et orienter sa stratégie marketing en fonction. Avec le machine learning et l’intelligence artificielle on peut aussi laisser travailler les algorithmes et dormir tranquille 😉

3/ Fidélisation client – Enjeux du Churn Model

Le “churn model” est un modèle prédictif qui estime – au niveau des clients individuels – la susceptibilité qu’ils ont à partir. Pour chaque client à un moment donné, cela nous indique quel est le risque de les perdre à l’avenir.

Métriques data intéressantes à connaître en tant qu’e-commerçant

  • Nombre de clients perdus

  • Pourcentage de clients perdus

  • Valeur des affaires récurrentes perdues

  • Pourcentage de valeur récurrente perdue

Ainsi, en mettant l’analyse des données au coeur du processus, le taux de désabonnement peut aider à identifier les clients désabonnés et par conséquent, on peut relancer des campagnes de fidélisation et améliorer le customer experience. C’est aussi l’opportunité de suivre les progrès et voir les points à améliorer.

4/ Et la détection de la fraude sur votre e-commerce ?

C’est important. Avec des millions de transactions en ligne, il peut sembler facile de se faire arnaquer. Les types de fraude les plus courants incluent le vol d’identité, la fraude à la rétrofacturation et la fraude amicale. Les fraudeurs sont de plus en plus intelligents, alors il est crucial d’implémenter des mesures de sécurité efficaces.

Alors, comment détecter les comportements suspects? Voici quelques exemples :

  • L’adresse de livraison diffère de l’adresse de facturation

  • Commandes multiples du même article

  • Commandes exceptionnellement importantes avec expédition le lendemain

  • Commandes multiples à la même adresse avec des cartes différentes

  • Commandes internationales inattendues

Pour reconnaître ces comportements, vous pouvez utiliser des techniques telles que :

  • le Data Mining avec du machine learning pour détecter et corriger les erreurs,

  • l’analyse des séries chronologiques et le regroupement et la classification de data pour trouver des groupes associés. Les algorithmes de correspondance aident également à diminuer les fausses alarmes.

  • Collecter toutes ces données et les utiliser pour renforcer la sécurité de votre e-commerce peut se révéler être un véritable atout pour votre site web ou votre application.

5/ L’importance des avis pour les e-commerçants

Le service après-vente est un élément clé d’un business, depuis la nuit des temps le SAV se fait par des emails, courriers ou encore des appels téléphoniques afin d’obtenir des commentaires sur les produits de l’entreprise et leurs services. Aujourd’hui, et surtout pour les e-commerçants, une section d’évaluations et de critiques sur leur site web est nécessaire. Néanmoins celle-ci à des failles : mauvaise écriture, mots abrégés, orthographe incompréhensible… c’est pourquoi il est important de faire intervenir la data science.

En utilisant des NLP (traitement du langage naturel), nous pouvons extraire les notes et les avis du site web. Cette technique permet de récupérer les avis des utilisateurs et de les comprends. Prenons l’exemple de WordClouds : moyen populaire d’afficher l’importance des mots dans une collection de textes et les N-Grammes aident à rechercher une association de mots. Ces techniques de part et d’autre aident les Scientifiques de la Data à donner sens aux avis.

Une fois les avis extraits, les données peuvent être utilisées lors d’analyse. On regardera les sentiments généraux et ainsi maximiser la satisfaction des utilisateurs.

Tout au long de cet article vous aurez donc compris l’importance de la Data Science pour les e-commerces. En effet, grâce à travers ces 5 projets Data Science pour e-commerçants vous avez pu voir comment ajouter de la valeur par la rétention client, les avis et augmenter l’expérience utilisateur pour, à terme, profiter au business et augmenter le chiffre d’affaires.

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