{"id":7934,"date":"2018-04-19T16:57:18","date_gmt":"2018-04-19T16:57:18","guid":{"rendered":"http:\/\/www.criteo.com\/fr\/?p=7934"},"modified":"2018-08-02T19:29:10","modified_gmt":"2018-08-02T19:29:10","slug":"les-5-raisons-pour-lesquelles-le-machine-learning-est-incontournable-en-retail","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.criteo.com\/fr\/blog\/les-5-raisons-pour-lesquelles-le-machine-learning-est-incontournable-en-retail\/","title":{"rendered":"Les 5 raisons pour lesquelles le machine learning est incontournable en retail"},"content":{"rendered":"

 <\/p>\n

C’est bien connu : la data, c’est le nouveau p\u00e9trole. A ceci pr\u00e8s, toutefois que la donn\u00e9e brute, c’est comme le baril de Brent : elle ne suffit pas \u00e0 elle seule \u00e0 alimenter le moteur. Pour mettre leur data au travail, les commer\u00e7ants ont besoin du machine learning.<\/p>\n

Entre l’identification des tendances, l’optimisation des prix et l’am\u00e9lioration des suggestions, le machine learning s’av\u00e8re essentiel pour optimiser vos efforts marketing. Pour rester comp\u00e9titifs dans un monde o\u00f9 les consommateurs sont constamment phagocyt\u00e9s sur tous les \u00e9crans, dans les enseignes physiques comme sur internet, les commer\u00e7ants ont plus que jamais besoin du machine learning. Voici pourquoi.<\/p>\n

1.\u00a0<\/strong>Pour pr\u00e9dire le comportement de l\u2019acheteur<\/strong><\/h3>\n

Le machine learning aide les commer\u00e7ants \u00e0 identifier leur acheteur cible, \u00e0 comprendre ses interactions pass\u00e9es et pr\u00e9sentes, et \u00e0 pr\u00e9dire ses besoins et ses prochaines p\u00e9r\u00e9grinations sur internet, et optimiser leur offre en cons\u00e9quence.<\/p>\n

Le machine learning aide les commer\u00e7ants \u00e0 mettre \u00e0 profit les donn\u00e9es pour d\u00e9terminer quels articles sont achet\u00e9s peu fr\u00e9quemment (voiture de luxe ou canap\u00e9 g\u00e9ant, par exemple) ou font au contraire l’objet d’actes d’achat r\u00e9currents (comme du papier toilette ou des barres de c\u00e9r\u00e9ales). Ces informations \u00e9vitent que leurs clients ne soient inond\u00e9s d’annonces pour des BMW quand ils ont plut\u00f4t besoin qu’on leur rappelle qu’ils vont bient\u00f4t manquer de shampoing.<\/p>\n

2.\u00a0<\/strong>Pour favoriser l\u2019engagement en faveur de la marque<\/strong><\/h3>\n

Le machine learning aide les retailers \u00e0 diffuser le bon message au bon moment, sur le bon canal. Plus la technologie d’apprentissage automatique a de donn\u00e9es pour travailler, plus elle sera efficace pour s’adresser aux clients potentiels.<\/p>\n

Nous avons r\u00e9cemment r\u00e9alis\u00e9 une \u00e9tude en partenariat avec IDC<\/a> qui d\u00e9taille sept \u00e9l\u00e9ments cr\u00e9atifs d’annonce pouvant \u00eatre personnalis\u00e9s : images, slogans, nom, mise en forme, couleur, texte et appel \u00e0 l’action.<\/p>\n

Si on les combine avec les multiples appareils sur lesquels les annonces devront \u00eatre visibles (ordinateur de bureau, tablette, mobile), les milliers d’\u00e9diteurs et d’\u00e9changes d’annonces possibles, le tout multipli\u00e9 par plus d’un milliard d’acheteurs, chacun avec ses propres pr\u00e9f\u00e9rences, on arrive \u00e0 des milliers de milliards<\/em> de possibilit\u00e9s de variations d’annonce.<\/p>\n

Les sp\u00e9cialistes humains du marketing n’ont pas les moyens d’explorer des t\u00e9raoctets de donn\u00e9es \u00e0 la vitesse et \u00e0 l’\u00e9chelle n\u00e9cessaire pour s’adresser aux acheteurs \u00e0 tout moment et o\u00f9 qu’ils soient. Avec l’av\u00e8nement du machine learning, les logiciels peuvent exploiter les donn\u00e9es \u00e0 la vitesse de l’\u00e9clair et avec grande pr\u00e9cision.<\/p>\n

3. Pour optimiser les ventes<\/strong><\/h3>\n

Le \u00ab\u00a0meilleur prix\u00a0\u00bb \u00e9volue au fil du temps. Les algorithmes de machine learning prennent en compte les variables essentielles \u00e0 la d\u00e9finition du prix\u00a0: la saisonnalit\u00e9, l\u2019offre et la demande. Ainsi, les commer\u00e7ants proposent le bon prix au bon moment, tout en atteignant des objectifs sp\u00e9cifiques, comme maximiser les b\u00e9n\u00e9fices ou optimiser le chiffre d\u2019affaires.<\/p>\n

Le machine learning \u00e9limine aussi les cons\u00e9quences souvent n\u00e9fastes des erreurs ou des pr\u00e9jug\u00e9s humains. Gr\u00e2ce \u00e0 des mod\u00e8les de tarification dynamiques nourris par des jeux de m\u00e9gadonn\u00e9es, les commer\u00e7ants peuvent d\u00e9finir plus pr\u00e9cis\u00e9ment des prix en mesure d\u2019atteindre leurs objectifs \u2014 \u00e0 grande \u00e9chelle et avec une grande pr\u00e9cision<\/p>\n

4. Pour am\u00e9liorer les recommandations produits<\/strong><\/h3>\n

La capacit\u00e9 du machine learning \u00e0 d\u00e9tecter des sch\u00e9mas directeurs permet aux commer\u00e7ants de r\u00e9agir aux habitudes d\u2019achat, au comportement de l\u2019acheteur comme aux tendances du march\u00e9. Ceci peut les aider \u00e0 personnaliser les exp\u00e9riences de marque et les recommandations de produits pour favoriser les ventes.<\/p>\n

Les algorithmes de machine learning peuvent cr\u00e9er des suggestions d\u2019articles compl\u00e9mentaires (par exemple un pouf pour le canap\u00e9 que vous venez d\u2019acheter), plut\u00f4t que mettre en avant un article qu\u2019un acheteur vient d\u2019acheter et dont il n\u2019aura pas besoin pendant quelques semaines ou mois (comme un autre lot familial de papier toilette).<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

5. Pour agir \u00e0 partir des donn\u00e9es<\/strong><\/h3>\n

Le machine learning associe les donn\u00e9es de l’acheteur aux tendances du march\u00e9 – en y int\u00e9grant des facteurs tels que le sexe, l’\u00e2ge et la localisation – pour offrir aux commer\u00e7ant une vue plus compl\u00e8te de chaque client. Le machine learning peut aussi identifier des opportunit\u00e9s qui pourraient \u00e9chapper \u00e0 l’\u0153il humain, par exemple de nouveaux segments de client\u00e8le qui pourraient b\u00e9n\u00e9ficier d’une approche plus adapt\u00e9e.<\/p>\n

Gr\u00e2ce \u00e0 l’analyse pr\u00e9dictive, le machine learning donne au commer\u00e7ant la possibilit\u00e9 de cibler plus efficacement les acheteurs, individuellement et par groupe partageant des comportements similaires, \u00e0 partir de pr\u00e9dictions inform\u00e9es sur le prochain clic, d\u00e9sir ou besoin d’une personne.<\/p>\n

Pourquoi le machine learning est durablement install\u00e9<\/strong><\/h3>\n

La personnalisation du contenu, de la cadence, et des prix pour chaque personne, le ciblage d’un segment sous-exploit\u00e9 de votre base de donn\u00e9es, l’entr\u00e9e en relation plus rapide et plus fr\u00e9quente avec les acheteurs, ainsi que la fid\u00e9lisation au long cours de votre base install\u00e9e de clients sont que quelques avantages que le machine learning peut apporter pour aider \u00e0 augmenter le chiffre d’affaires des commer\u00e7ants.<\/p>\n

Le machine learning exerce d\u00e9j\u00e0 une influence forte dans le marketing, et favorise la fid\u00e9lisation \u00e0 travers tous les canaux de distribution et toutes les campagnes. Nous commen\u00e7ons tout juste \u00e0 apercevoir l’influence du machine learning dans le commerce de d\u00e9tail. \u00c0 l’avenir, les entreprises qui souhaitent r\u00e9ussir devront adopter cette r\u00e9volution industrielle – une transformation qui b\u00e9n\u00e9ficie finalement aux deux c\u00f4t\u00e9s du march\u00e9.<\/p>\n

Pour en savoir plus sur ce sujet, t\u00e9l\u00e9chargez notre ebook<\/a> sur le machine learning.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

  C’est bien connu : la data, c’est le nouveau p\u00e9trole. A ceci pr\u00e8s, toutefois que la donn\u00e9e brute, c’est comme le baril de Brent : elle ne suffit pas \u00e0 elle seule \u00e0 alimenter le moteur. Pour mettre leur data au travail, les commer\u00e7ants ont besoin du machine learning. 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