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Big Data : convertir les prospects en ventes
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Big Data : convertir les prospects en ventes

by Cloud Guru6 mars 2019

Il existe plusieurs étapes entre la récupération des données et leur conversion en ventes. C’est ce que démontre un article de Forbes consacré au big data et à son usage dans le processus de vente. Voici quelques domaines dans lesquels elles peuvent être utilisées pour optimiser votre plate-forme et améliorer l’expérience utilisateur globale.

Segmentation de l’audience

La segmentation de l’audience est un terme large qui englobe tout le spectre de la connaissance de votre client. Chaque utilisateur qui visite votre site Web fournit des informations individuelles, mais anonymes, qui vous permettent de les regrouper en fonction de similitudes, telles que des données démographiques, une localisation géographique, etc. Avant de proposer des techniques de vente ou des stratégies de marketing, vous devez jeter les bases d’une connaissance et d’une catégorisation de votre client.

Bannières personnalisées

Si un site de commerce électronique pouvait adapter une offre à vos préférences à chaque visite et chaque clic sur un produit, ne seriez-vous pas enclin à passer plus de temps sur ce site? Il s’agit également d’une question de bannières personnalisées. En fonction de vos recherches précédentes, de votre utilisation d’appareils, de vos achats, etc., les marchands en ligne vous montreront différentes bannières qui correspondent le mieux à vos besoins. Et cela ne s’applique pas uniquement aux achats en ligne; Netflix est le meilleur exemple de la façon de personnaliser « l’offre » et le « flux » sur votre page d’accueil par visiteur. En utilisant le big data et des données basées sur vos habitudes d’affichage précédentes, Netflix peut prédire et influencer vos vues et préférences futures.

Recherche prédictive

Google fonctionne avec une option de recherche prédictive depuis déjà longtemps. Vous commencez à taper quelques lettres et un menu déroulant apparaît immédiatement. Vous utilisez des algorithmes pour proposer les recherches les plus populaires effectuées sur votre plate-forme. Même si cela peut sembler une fonctionnalité triviale et évidente, la recherche prédictive fait plus que compléter le mot ou la phrase que vous tapez dans la barre de recherche. Prenons l’exemple suivant: le client moyen passe plus de 4,5 minutes sur le site de notre société. Certes, cela est considérable, étant donné que le temps moyen passé sur un site est compris entre 2 et 3 minutes. Cependant, entre l’arrivée initiale sur votre site, la recherche du bon produit et la finalisation de l’achat proprement dit, ces minutes doivent vraiment être comptées en équivalent de secondes. Vous devez avoir toute l’attention du client à chaque étape du processus. […]

Recommandations de produits

Nous avons déjà établi dans les points précédents que le Big Data peut être utilisé pour analyser les comportements d’achat de vos consommateurs. L’analyse n’est cependant que la première étape. Encore une fois, il s’agit de mettre à profit les informations acquises et d’exploiter au mieux cette partie de la connaissance client. Le fait de recommander des produits en fonction de l’historique de leurs recherches et de leurs achats vous rapproche encore davantage de la conclusion de l’offre. […]

Pour en savoir plus :
> L’article de Forbes (en anglais)

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