Analyse des big data en retail : 6 erreurs à éviter

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Le big data dans le secteur du commerce de détail a son heure de gloire. Grâce à la numérisation, à la croissance de l’IoT, à l’essor continu des sites d’engagement social et aux progrès technologiques, les données sont plus faciles à capturer que jamais.

À elle seule, l’analyse de la vente au détail a recueilli une quantité de données sans précédent, au point que le magazine CIO l’a qualifiée de « nouvelle industrie des données ». Lorsqu’elles sont traitées et analysées, vous pouvez utiliser ces informations pour promouvoir l’engagement personnalisé des clients, augmenter la productivité des employés, identifier de nouvelles opportunités commerciales et améliorer l’efficacité opérationnelle.

Cependant, malgré la grande quantité de données clients dont disposent les entreprises et les avantages évidents de l’analyse des données de vente au détail, le secteur n’a saisi que 30 à 40 % de la valeur prévue en raison d’obstacles tels que le manque de talents analytiques et le cloisonnement des données au sein des entreprises. Bien trop souvent, les entreprises investissent dans une solution d’analyse des données de vente au détail sans avoir une idée claire de leur stratégie en matière de données ou de la manière dont elles comptent agir sur les informations fournies par cette solution, ce qui rend plus difficile de comprendre comment utiliser ces données.

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1. Investir dans une solution uniquement technologique

On a beaucoup parlé de la façon dont les technologies émergentes font progresser le secteur du commerce de détail. Trop de détaillants supposent à tort que la technologie d’analyse des données résoudra à elle seule tous leurs problèmes et perdent ainsi de vue leur personnel et leurs processus. Si vous devez certainement envisager d’investir dans la technologie d’analyse des données du commerce de détail afin de mieux optimiser les opérations commerciales et de rester pertinent, vous devez éviter de miser sur la technologie au détriment de l’élément humain.

Investissez le temps et les ressources nécessaires pour vous assurer que vos employés maîtrisent bien la technologie. Cela portera ses fruits, et les employés se sentiront habilités à faire leur travail correctement.

2. Penser qu’une solution unique est la réponse.

Dans un monde idéal, vous seriez en mesure d’utiliser une seule solution d’analyse de la vente au détail dans toute votre organisation. Dans la réalité, cependant, cette approche « taille unique » est très peu pratique. Les entreprises de vente au détail ne sont pas homogènes ; elles se composent de centaines, voire de milliers, d’utilisateurs, d’employés et d’autres personnes, qui pensent et se comportent tous différemment. Il est dans votre intérêt de rechercher un ensemble d’outils suffisamment flexibles pour s’adapter à cette diversité de pensées et d’actions.

Tout d’abord, vous aurez besoin d’un service de visualisation qui rend les données facilement assimilables par les utilisateurs finaux, les analystes commerciaux et le personnel informatique. Ensuite, mettez en œuvre des outils et des services de visualisation qui vous permettent de créer des rapports détaillés, hautement formatables, offrant une vision claire de chaque niveau des opérations de votre entreprise et de chaque étape du processus de vente. Enfin, recherchez un ensemble d’outils fonctionnant sur un modèle en libre-service, intuitif et facile à utiliser pour les membres de tous les niveaux de votre organisation.

3. Investissement insuffisant dans la main-d’œuvre

Ce n’est pas le simple volume de données dont disposent les entreprises qui est révolutionnaire, mais plutôt le fait que les entreprises soient capables de faire quelque chose avec ces données. Toutefois, cela ne signifie pas grand-chose si vous ne pouvez pas interpréter ces données ou si vous manquez d’employés qui savent quoi en faire.

4. Absence d’indicateurs clairement définis

Il est important de définir des indicateurs clés, car cela donne aux employés un ensemble d’objectifs réalisables et quantifiables à atteindre et évite que votre personnel ne soit trop dispersé. Lorsque vous recherchez une solution d’analyse de données pour la vente au détail, envisagez d’en acheter une qui garde à l’esprit l’engagement et la productivité des employés et leur donne les outils dont ils ont besoin pour bien faire leur travail.

5. Créer une culture analytique de bas en haut

Lorsqu’il s’agit de développer la culture d’analyse des données de détail de leur entreprise, beaucoup préfèrent adopter une approche ascendante car elle utilise les données comme point de départ et crée des prévisions de marché plus précises sur lesquelles fonder leur stratégie commerciale. Il n’y a qu’un seul problème flagrant avec cette approche : Elle vous oblige à adapter votre stratégie commerciale aux données, ce qui peut aller à l’encontre des besoins de votre entreprise.

L’utilisation d’une méthode descendante pour votre culture d’analyse des données de détail est la voie à suivre. Elle permet de prioriser les initiatives commerciales, d’utiliser le Big Data pour optimiser les opérations et de forcer l’équipe à travailler en collaboration pour atteindre un objectif plus large tout en brisant les silos de données dans le processus.

Cette approche permet également d’économiser du temps, de l’argent et des efforts car elle ne nécessite pas l’achat d’outils et de systèmes supplémentaires et permet aux employés de concentrer leurs efforts sur la réalisation des objectifs que vous avez fixés.

6. Création de silos de données et d’analyse

Les silos sont l’un des principaux obstacles qui empêchent de tirer pleinement parti de l’analyse des données dans le secteur du commerce de détail. Les silos naissent organiquement des divisions entre les départements de l’organisation ; les différents départements ont des objectifs différents et hésitent parfois à partager leurs données et leurs ressources, souvent au détriment de l’identification de précieuses opportunités commerciales.

Si vous rencontrez des problèmes de silos de données, vous êtes en bonne compagnie : Bien que 73 % des entreprises se considèrent comme axées sur l’analyse, seules 38 % partagent leurs idées en dehors de leur département, selon un rapport de Dun &amp ; Broadstreet. Et une fois qu’ils sont ancrés dans la culture d’entreprise, les silos sont presque impossibles à éradiquer. Cela dit, il existe encore des mesures que vous pouvez prendre en tant que détaillant pour atténuer les dommages causés par les silos.

Commencez par créer une méthodologie interdépartementale cohérente pour le traitement des Big Data. Plutôt que de séparer les membres de votre équipe d’analyse de données de vente au détail en silos distincts en fonction de qui collecte, traite et prend des décisions avec les données, faites-en un processus de collaboration. Surtout, veillez à utiliser une solution opérationnelle qui offre une intégration transparente non seulement entre les départements, mais aussi entre les systèmes, afin de promouvoir le partage des données et des ressources, la collaboration et la transparence.