Commerce : les enseignes sauront-elles négocier le virage du Big Data ?
L’exploitation de données, un outil redoutable mais très coûteux
Les grandes entreprises (Amazon, Google, eBay…) exploitent de plus en plus cette masse de données, qui s’est accrue considérablement avec les achats en ligne, l’utilisation des réseaux sociaux et des objets connectés. Autres sources de données : les banques et les opérateurs téléphoniques qui fournissent des informations anonymes sur la concurrence.
Cela permet d’analyser le montant d’achat selon le jour de la semaine, les heures de la journée et les cartes de paiement des clients. Ces analyses provoquent la modification, plusieurs fois par jours, des prix des produits. De très nombreux exemples existent : Amazon, qui analyse les données de ses 244 millions de clients actifs (comportement, historique de navigation, achats…) modifie ses prix plusieurs fois dans la journée ; les compagnies aériennes et l’hôtellerie pratique le « yield management », ou en français « gestion rendement » : leurs prix varient tous les jours en fonction de la demande, le but étant d’optimiser le chiffre d’affaire. L’exploitation des données permet également de suggérer des articles aux clients en adéquation avec leur profil, et de susciter l’envie d’achat.
Certaines enseignes vont plus loin encore et font varier les prix d’un produit, par exemple d’un vêtement, selon la taille, la couleur… en fonction de ce qui est le plus consommé. Même principe, Uber, une compagnie de VTC (Véhicule de tourisme avec chauffeur), fait varier ses prix en temps réel selon la demande.
 | "Le Big Data s’implante à peine que voit déjà le jour une autre forme d’exploitation de données : le Smart Data." |
En revanche, les petites enseignes ont du mal à rivaliser avec ces grandes enseignes, car l’exploitation de données coûte cher. Les vieilles économies ont du mal à s’adapter. Pourtant, elles ont des moyens à leur disposition : les cartes de fidélité, les calendriers de promotions, l’analyse des tickets de caisse… Malheureusement, ces moyens ne sont que très peu, voire pas du tout, exploités. Ainsi, seul 1% de l’ensemble des données disponibles est exploité. Cela l’explique la croissance du nombre d’offres d’emploi concernant le commerce et l’analyse des données.
Du Big Data au Smart Data
Le Big Data s’implante à peine (90% des données ont été récoltées ces deux dernières années) que voit déjà le jour une autre forme d’exploitation de données : le Smart Data. Il s’agit de passer d’une collecte quantitative à un traitement qualitatif et intelligent des données.
L’objectif est d’aboutir à un projet : le commerce prédictif. Il s’agit d’influencer l’achat, de la formation de la motivation d’achat au paiement, en passant par les informations sur le produit et la comparaison de celui-ci avec d’autres produits similaires.
Amazon a même un projet « fou » : il veut parvenir à livrer des produits avant même qu’ils ne soient commandés. Un projet pas si irréaliste, sachant qu’il est déjà possible de faire ses courses depuis son canapé, simplement muni de son smartphone et d’une application qui scanne les codes barre.
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