Le volume de données disponibles pour les entreprises ne cesse de croître et nous voyons (de plus en plus) la valeur et l’importance de l’analyse des mégadonnées pour exploiter cet atout commercial et contribuer au succès et à la croissance de l’entreprise. 

L’analyse des mégadonnées est l’art et la science d’exploiter d’énormes volumes de données et de découvrir de précieuses pépites d’informations qu’une entreprise peut utiliser pour renforcer ses connaissances et soutenir ses objectifs et ambitions stratégiques en mettant les données au travail.

L’analyse des mégadonnées est importante, car les avantages qu’une entreprise peut tirer de l’application intelligente de ses mégadonnées peuvent être considérables en termes de génération de croissance et de gains d’efficacité opérationnelle massifs qui augmentent la rentabilité.

Identifier les opportunités de croissance

En raison de la nature étendue et étendue des données volumineuses, elles vous permettent de comprendre les tendances dans les comportements d’achat et les choix de produits des clients, par exemple pour identifier où les clients ont des trous dans leurs paniers d’achat. 

Voici ce qu’est l’analyse des données :

En comprenant quels produits les clients pourraient acheter s’ils devenaient disponibles ou en identifiant leurs choix de produits alternatifs, cela permet aux entreprises de faire évoluer leur gamme de produits et de vendre davantage. Les équipes commerciales peuvent utiliser ces informations pour optimiser leurs stratégies de gamme et de promotion. De même, les changements dans les habitudes d’achat peuvent être des signaux précoces du passage des clients à des marques concurrentes et l’équipe CRM peut passer à l’action avec des actions correctives et des tactiques marketing pour fidéliser les clients.

Développer la conception et l’innovation des produits

Des données sont générées chaque fois qu’un client effectue un achat, clique sur une page Web… et ensemble, ces empreintes de données peuvent être utilisées pour générer des modèles de comportement. En utilisant des sources de données supplémentaires, telles que les métadonnées des produits, les data scientists et les analystes peuvent modéliser le comportement pour aider à prévoir et identifier les besoins et les motivations derrière les achats. 

Un exemple de cela pourrait être qu’un client qui n’achète que des plats cuisinés peut être classé comme quelqu’un qui manque de temps et qui n’est pas intéressé par la cuisine. Ces informations peuvent être utiles pour développer la conception de produits et le processus de développement, pour maintenir la fraîcheur de vos produits et répondre aux derniers besoins de vos clients.

Façonner l’expérience client

Les données des clients, qu’il s’agisse de l’itinéraire qu’ils ont emprunté sur un site Web avant d’effectuer un achat ou un dépôt, de leurs publications sur les réseaux sociaux, des transactions en magasin ou de leurs taux de clics sur les communications marketing, offrent des informations puissantes sur ce que les clients apprécient sur une marque et ce qui ne fonctionne pas. 

Avec les bons outils d’analyse de données volumineuses en place, nous pouvons développer des alertes ou des déclencheurs tout au long du parcours de l’expérience client, qui peuvent informer l’entreprise en temps réel pour mettre en œuvre des gains tactiques rapides et des stratégies pour réagir efficacement au client et améliorer continuellement l’expérience et la réputation de la marque.

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