Comment les détaillants peuvent-ils tirer parti de l’analyse des données de première partie pour améliorer leur avantage concurrentiel ? Le secteur de la vente au détail dépend de plus en plus des données et de l’intelligence artificielle (IA). Ainsi, il est essentiel de comprendre comment ces données peuvent être utilisées pour générer des informations sur le comportement des clients et, en retour, obtenir un réel avantage concurrentiel. Examinons la courbe de « maturité des données + IA » pour comprendre cette relation.
La courbe montre comment les capacités en matière de données et d’IA (sur l’axe des x) sont directement corrélées à l’avantage concurrentiel d’un réseau de médias de détail (sur l’axe des y). Le but ultime est d’atteindre une « analyse prédictive » qui permettra aux détaillants d’anticiper les besoins des clients et de proposer des expériences finement ajustées et personnalisées. Quelles sont alors les étapes les plus importantes pour atteindre ce niveau d’analyse prédictive dans le contexte des médias de détail ?
Trois étapes clés permettent d’atteindre l’analyse prédictive en matière de médias de détail.
Tout d’abord, il est nécessaire de disposer de données propres et acceptées provenant de toutes les interactions des clients et de tous les placements médiatiques, qu’ils soient physiques ou numériques, possédés ou loués. Ces données sont essentielles pour comprendre les opportunités, gérer le rendement et mesurer avec précision les performances des campagnes. Idéalement, ces données sont acheminées vers une plateforme de données comportementales (BDP) et stockées dans un lac de données sécurisé et hébergé dans le cloud.
Le deuxième niveau consiste à mettre en place un ciblage contextuel, c’est-à-dire diffuser un message sur une surface spécifique (une plateforme ou un appareil faisant face à une audience cible) en fonction de son contexte. Le rôle des données à ce stade est de prévoir l’inventaire des placements disponibles par type et par emplacement, ce qui est essentiel pour que les détaillants puissent gérer leur réseau de médias et optimiser le rendement en fonction de la pertinence du message et de la sécurité de la marque.
Enfin, le troisième niveau de maturité des données et de l’IA est le ciblage basé sur les comportements des clients, qui permet aux détaillants de proposer des expériences personnalisées en fonction des actions, préférences et historiques d’achat. Cela nécessite de disposer d’algorithmes avancés capables d’analyser et de comprendre les modèles de comportement des clients, afin de proposer des offres et des expériences qui répondent à leurs besoins et attentes spécifiques.
En résumé, les détaillants qui souhaitent tirer parti des données et de l’IA pour améliorer leur avantage concurrentiel doivent franchir ces trois étapes clés pour atteindre une véritable analyse prédictive dans le contexte des médias de détail. Êtes-vous prêt à relever ce défi et à transformer les données en informations précieuses pour votre entreprise ?
Source : Techcrunch
