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Exploiter la donnée - L'analyse du Big Data dans le secteur Retail

Ce livre blanc couvre l'impact du Big Data dans le paysage actuel du retail et les défis associés à l'analyse du Big Data pour les commerçants (principalement en ligne).

  • EditeurZeenea
  • Version PDF - 6 pages - Français
Exploiter la donnée - L'analyse du Big Data dans le secteur Retail

Introduction ou extrait du livre blanc

"Avant d'aborder les défis data auxquels le retail est confronté aujourd'hui, faisons un rapide tour d'horizon des avantages qu'apporte le Big Data à un secteur d'activité aussi hautement dépendant de l'information que celui-ci.

L'analyse de volumes de données massives, structurées et non structurées, provenant d'une grande variété de sources différentes est indispensable pour assurer l'amélioration du : Service et de la satisfaction client.

ADOPTER LE MEILLEUR PRIX, AU MEILLEUR PRODUIT, AU MEILLEUR MOMENT

L'amélioration du service client est peut-être la façon la plus évidente et la plus simple d'utiliser le Big Data à bon escient. Les méthodes pratiquées pour améliorer le service clients sont bien connues :

  • L'ENREGISTREMENT DES APPELS CLIENTS
  • Probablement moins pertinent pour ce secteur aujourd'hui si l'on prend Amazon en exemple.
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  • L'ANALYSE DES SÉQUENCES VIDÉO EN MAGASIN
  • Il est vrai que ce n'est pas une tâche facile depuis le début de la pandémie. Cette dernière source d'information est en fait antérieure au Big Data, et a été utilisée pendant des années pour surveiller la zone d'un magasin vers laquelle les clients gravitent pour ensuite, arranger leur stock en conséquence.
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  • COMMENTAIRES VÉRIFIÉS SUR LES PRODUITS.
  • La technique d'analyse des sentiments à partir des commentaires oraux et écrits sur les produits est également de plus en plus utilisée par les data scientists pour évaluer la popularité d'un produit ou d'un label et permet aux décisionnaires de prendre des décisions mieux informées. Cette méthode relativement nouvelle d'analyse de la satisfaction des clients repose entièrement sur le Machine Learning et le Big Data.
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  • GARANTIR UN NIVEAU DE SATISFACTION D'UN POINT DE VUE LOGISTIQUE
  • Les livraisons, retours, processus d'expédition, etc."

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