Data mining dans le e-commerce : comment optimiser votre boutique en ligne

L'exploration de données est une stratégie d'analyse dont l'exécution peut prendre beaucoup de temps. Surtout pour les exploitants de magasins, cela présente de nombreux avantages, c'est pourquoi le Data Mining est l'une des meilleures stratégies d'optimisation dans le commerce électronique.

Qu'est-ce que l'exploration de données ? Comment tirer le meilleur parti de votre propre boutique en ligne, même si vous n'exploitez qu'une petite entreprise ? Que devez-vous prendre en compte lors de l'extraction de données ? Nous abordons toutes ces questions dans cet article de blog.

Qu'est-ce que l'exploration de données ?

L'exploration de données est une stratégie utile avec laquelle les données et les informations sont recherchées sans avoir un certain objectif ou un objectif spécifique à l'esprit.

L'objectif est de découvrir des choses qui apportent de nouvelles connaissances et aident à améliorer votre propre stratégie commerciale.

Avec Data Mining, par exemple, vous pouvez rechercher les connexions qui existent entre les différents produits qui achètent vos clients. Avec cette connaissance, par exemple, vous pourriez utiliser une vente croisée efficace.

Comment l'exploration de données peut-elle aider votre boutique en ligne ?

Lors du Data Mining, vous démarrez l'analyse sans avoir défini de problématique ou d'objectif précis. Vous ne savez pas ce que vous trouverez ou si vous découvrirez quelque chose d'utile.

Si vous procédiez à une évaluation de vos données, vous rechercheriez normalement certaines informations ou un certain enregistrement de données (par exemple, pour savoir quand vos clients achètent le plus souvent dans votre boutique en ligne).

D'autre part, si vous appliquez l'exploration de données, il s'agit essentiellement de trouver des réponses à des questions que vous ne connaissiez pas du tout.

L'exploration de données consiste moins à trouver la réponse à une question spécifique qu'à découvrir des corrélations et des modèles utiles dans vos données, à partir desquels le comportement d'achat de vos clients peut être dérivé.

Selon les informations que vous rencontrez au Data Mining, il existe différentes façons de les utiliser pour votre entreprise.

Un avantage important est que les connaissances acquises vous aideront à planifier une application améliorée et plus ciblée de vos produits.

Prenons l'exemple de la chaîne de supermarchés et de la corrélation entre les couches et la bière : si vous vendiez les deux articles dans votre boutique en ligne, vous pourriez utiliser l'information de manière subtile mais intelligente et une offre ou un pop-up pour la bière Placez le page produit des couches (et inversement).

Autre exemple : le fait est que de nombreux clients préfèrent faire leurs achats en ligne le week-end. Par conséquent, la plupart de vos commandes sont actuellement passées pendant cette période, ce qui signifie que de nombreux colis doivent être envoyés en même temps.

Si vous souhaitez compenser cette tempête logistique, vous pourriez proposer des campagnes spéciales pour les produits les plus populaires le week-end en semaine.

Si vous le faites, cependant, vous devez vous assurer d'annoncer et d'appliquer la campagne de vente à l'avance (par exemple sur diverses plateformes de médias sociaux et dans votre newsletter).

Si les clients intéressés sont informés de la campagne de réduction, vous feriez mieux d'attendre quelques jours avant de vouloir effectuer un achat au lieu de commander le produit qui vous intéresse le week-end.

La manière dont vous pouvez utiliser efficacement vos connaissances issues de l'analyse dépend fortement des informations que vous pouvez trouver sur.

Dans la plupart des cas, votre connaissance de l'amélioration de votre stratégie publicitaire sert. Prenons l'exemple des couches et de la bière : supposons que vous vendiez les deux articles dans votre boutique en ligne, il serait alors judicieux d'utiliser ces résultats pour des mesures publicitaires ciblées.

Exemple d'exploration de données

Avec notre exemple, nous nous rapportons à une expérience qui est discutée dans le livre "Creating Value with big data analysis" (par Verhoef, Koogle et Walk).

Un exemple est une grande chaîne de supermarchés britannique Tesco. Tesco a traité ses propres données et recherché les achats effectués avec la Tesco Club Card.

Au cours de l'analyse, cependant, les analystes de Tucos ont constaté que les clients qui achetaient des couches avaient tendance à acheter de la bière en plus des couches.

Autre connaissance de l'analyse : La bière et les frites étaient principalement vendues le vendredi soir.

Les découvertes que la chaîne de supermarchés a obtenues ont permis, entre autres, d'opérer un marketing plus ciblé.

Remarque : Cet exemple devrait vous donner une idée approximative de ce que vous pouvez découvrir avec le Data Mining. Il n'est pas clair si l'entreprise dans notre exemple était réellement Tesco puisque cet exemple peut être trouvé dans d'autres sources et à la place ces sources font référence à la chaîne de supermarchés américaine Walmart.

Bases de l'exploration de données

Vous connaissez maintenant l'exploration de données et les avantages pour les exploitants de magasins. Il est maintenant temps pour vous d'apprendre comment commencer avec le meilleur de votre évaluation des données.

Malheureusement, le Data Mining prend beaucoup de temps, surtout si vous voulez le faire manuellement.

Cependant, nous vous recommandons de parcourir vos données étape par étape. Par exemple, si vous souhaitez vous concentrer sur les produits, vous devez examiner toutes les commandes pour lesquelles plusieurs produits ont été achetés dans votre boutique en ligne.

Quel produit est le plus populaire ? Quels produits placent les clients ayant acheté plus de cinq produits dans le panier ?

Vous pouvez également vous concentrer sur certaines catégories de produits : si un client a acheté un article de la catégorie jouet, quels produits d'autres catégories de produits sont également commandés ?

Examinez également les préférences et les corrélations à différents moments de la journée. Quels produits sont particulièrement appréciés le midi, lesquels le soir ?

Au lieu de vous concentrer sur vos produits, vous pourriez aussi prendre en compte les différentes sous-pages de votre site internet : Quelles pages sont les plus consultées à quel moment de la journée ?

Comparez vos résultats avec vos ventes. Y a-t-il un lien ? Ces informations peuvent vous aider dans vos campagnes marketing ou vos stratégies d'enchères sur Google Ads ou Microsoft Ads.

Outils utiles pour l'exploration de données

Bon à savoir : Il existe quelques outils utiles qui vous assistent dans l'exploration de données. De cette façon, vous n'avez pas à effectuer l'analyse manuellement.

Cependant, de nombreux outils sont assez chers. Bien sûr, vous pouvez simplement transférer vous-même toutes les données que vous pouvez trouver dans un fichier Excel, mais il est plus facile (et moins long) d'utiliser à la place des outils spéciaux d'exploration de données.

Déterminez si vous souhaitez investir un budget dans des outils d'exploration de données permettant de gagner du temps.

La plupart des outils offrent de toute façon une phase de test gratuite, vous avez donc la possibilité d'essayer différents outils

Par exemple, Oracle propose un test gratuit de 30 jours pour son outil d'exploration de données. Orange, quant à lui, est un outil open-source 100% gratuit (uniquement disponible en anglais).

Vous devez faire attention à cela dans l'exploration de données

Le processus d'exploration de données et le résultat sont imprévisibles. Parfois, ce que vous trouvez ne peut pas être classifié aussi facilement. De plus, il vous faudra peut-être beaucoup de temps pour reconnaître un modèle.

Vous devez également considérer les éléments suivants :

Même si vous trouvez une similitude dans les données, cela ne signifie pas nécessairement qu'une chose affecte l'autre. Cela semble très compliqué, nous donnons donc un exemple.

Sur le site Tylervigen.com il y a toute une série de données qui correspondent à un schéma similaire, mais au final, il n'y a aucun lien. Jetez un oeil au diagramme suivant.

Sur le diagramme, vous pouvez voir que le nombre de divorces dans l'État américain du Maine est lié à la consommation de margarine par habitant.

Pouvez-vous donc en déduire que seules les personnes du Maine qui divorcent mangent de la margarine ? Ou peut-être même : les gens du Maine mangent de la margarine ?

Ou supposez-vous plutôt une coïncidence?

Bien sûr, il n'y a pas de véritable corrélation entre ces deux enregistrements de données. Par conséquent, vous devez faire attention à la façon dont vous interprétez vos résultats !

Vous devez toujours inclure plusieurs facteurs dans votre évaluation – et ne pas simplement vous référer à ce que l'analyse a révélé.

Supposons qu'ils aient pu découvrir qu'un nombre particulièrement important de produits dans le domaine des articles ménagers ont été commandés à un moment donné.

Ensuite, lorsque vous parcourez vos données, vous devez considérer les campagnes de remise que vous avez pu proposer à ce moment-là ou si vous avez proposé un meilleur prix que vos concurrents à un certain moment.

En outre, des facteurs externes tels que la pandémie corona doivent également être pris en compte. Si vous avez soudainement constaté une augmentation des jeux de société, était-ce dû à vos campagnes de rabais ou à certaines mesures publicitaires, ou aux conséquences de la pandémie de Corona ? Ou peut-être même les deux ?

Vos avis sont également des données utiles. Vous pouvez vous donner une bonne idée de la raison pour laquelle vos clients ont effectué un achat.

Conclusion

L'exploration de données peut vous fournir des informations surprenantes dont votre entreprise bénéficiera certainement. Non seulement les grandes entreprises peuvent aider à cette stratégie de mesures d'optimisation, mais aussi pour les PME, le data mining est extrêmement utile !

Le plus important est que vous trouviez le moyen le plus efficace d'analyser vos données. L'exploration de données peut ne pas vous mettre sur la bonne voie, ou ce que vous trouvez ne fait que confirmer vos soupçons.

Assurez-vous également de traiter correctement les réponses et de ne pas tirer de conclusions hâtives. Vous devrez peut-être essayer différentes approches ou outils pour trouver la méthode la plus efficace pour analyser vos données.

La meilleure chose à propos de l'exploration de données est que vous n'avez aucun problème spécifique à résoudre. En d'autres termes, vous n'avez rien à perdre et ne pouvez que gagner !