Big Tech : Partie 1 - Comment les technologies déterminent les achats

20 février 2020

Rédigé par Mike Snape, associé chez Oliver Wight EAME

L'exploration des capacités " Big Tech " est essentielle si une organisation vise à surmonter les défis d'un marché de plus en plus concurrentiel. La capacité à exploiter les connaissances approfondies des consommateurs grâce à l'analytique avancée, l'IA et l'IoT peut fournir aux entreprises une perspective inestimable sur la demande des clients. Cette richesse de données contribue au développement de stratégies intégrées qui améliorent l'expérience du consommateur et accordent la possibilité de prédire les résultats futurs, et une évaluation des processus internes si nécessaire.

Les nouvelles technologies offrent la possibilité d'ajouter de la valeur en minimisant les coûts et en maximisant les profits. Les grandes organisations mondiales ont commencé à reconnaître les avantages immédiats de l'adoption des nouvelles technologies et ont optimisé les processus internes pour offrir un service exceptionnel aux clients. Le reciblage numérique est l'une des nombreuses façons dont les nouvelles technologies nous permettent d'analyser l'engagement des consommateurs envers les produits et services. Ces stratégies permettent aux entreprises de stimuler les achats en s'adressant aux clients qui ont abandonné des transactions en ligne après avoir placé des articles dans des paniers en ligne.

Chez Oliver Wight, nous utilisons des techniques d'amélioration et conseillons les entreprises sur la validation des données, avec une évaluation du niveau d'exactitude. Ce que nous découvrons souvent, c'est que la précision de leurs données varie entre 5 et 15 %, avec des lacunes importantes dans les informations. Dans certaines situations, la qualité des données les rend inutilisables. C'est ce qu'on appelle des "données sales". Bien que certains fournisseurs de systèmes prétendent que ces données peuvent être nettoyées et réaffectées efficacement grâce à l'apprentissage automatique, ce n'est pas toujours le cas. L'utilisation de données incorrectes peut avoir des conséquences négatives pour les organisations qui choisissent d'utiliser des "données sales". 

Avant de pouvoir identifier les tendances et les corrélations positives, une gestion appropriée des données est vitale, surtout lorsque l'intention est de satisfaire la demande des consommateurs et de façonner les portefeuilles de produits. Si les organisations n'investissent pas de temps pour déterminer les informations qu'elles espèrent récupérer grâce à ces développements technologiques, l'analytique ne servira pas à grand-chose lorsqu'il s'agira de proposer des stratégies améliorées pour l'avenir. Un grand fabricant de confiseries avec lequel nous avons travaillé a orienté son activité marketing vers une stratégie d'"achat unique gratuit" pour encourager les clients à acheter des produits plus souvent. Cette décision n'a été possible qu'après une observation approfondie des données concernant les réactions des clients à une augmentation de la fréquence des événements d'achat. 

Le nombre de "consommateurs conscients" ne cessant d'augmenter, la demande de transparence s'accroît. Les consommateurs assument une plus grande responsabilité sociale et ont désormais le désir de comprendre le processus de fabrication des produits avant de faire leurs achats. Des organisations milliardaires investissent dans la blockchain pour accroître la visibilité de la production des produits, car elle donne aux clients la possibilité de retracer l'origine des produits qu'ils achètent. Par exemple, un consommateur peut être en mesure de retracer l'origine de sa paire de jeans préférée et chercher à soutenir le créateur original du design.

Les technologies de pointe sont aujourd'hui indispensables pour améliorer l'efficacité de nombreuses organisations. L'obtention des bonnes données permet de stimuler et d'augmenter les ventes potentielles, conformément à la demande des consommateurs, tandis que la capacité à prédire les tendances à venir garantit que les chaînes de production sont toujours préparées aux résultats futurs. Dans la deuxième partie, nous examinerons de plus près les nombreuses façons dont les données peuvent être utilisées pour résoudre les problèmes sous-jacents des chaînes d'approvisionnement.

Vous voulez discuter des avantages des grandes technologies ? Connectez-vous avec nous sur LinkedIn ou Twitter pour entamer la conversation.

• Auteur(s)

• 

---