Comment utiliser l'apprentissage automatique pour renforcer la capacité analytique de détail

Publié dans Transformation digitale, vente au détail
Par De Kerry le 29 septembre 2016

Screen-Shot-2016-09-29-at-10-31-23-AMSi vous utilisez uniquement des données volumineuses pour cibler les consommateurs en fonction de la démographie ou de l'historique des achats, vous faites une erreur qui coûtera à votre entreprise une quantité importante de revenus.

Les Mégadonnées peuvent fournir aux détaillants une multitude d'informations hautement personnalisées sur leurs clients, en informant les interactions significatives des clients. Mais la plupart des détaillants utilisent uniquement les données pour faire des hypothèses très simples au sujet de leurs clients. En conséquence, les acheteurs reçoivent des personas de cookie-cutter qui n'évoluent pas avec leurs comportements de magasinage.

Cibler un consommateur en fonction de son âge ou de son historique d'achat fait certainement sens en théorie. Cependant, les consommateurs sont beaucoup plus compliqués et prennent des décisions d'achat basées sur un ensemble complexe de facteurs qui changent constamment et évoluent. Les détaillants manquent d'une occasion importante pour générer des revenus et de la loyauté en omettant de vraiment comprendre leurs clients avec des analyses de données plus avancées.

Alors, quelle est la réponse? Plateformes d'apprentissage automatique avancées. Ces outils ont la capacité de croître et de changer la compréhension d'un détaillant des clients au fil du temps en fonction de l'évolution des données.

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