La Data Science transforme tous les domaines, y compris la vente. Découvrez pourquoi l'analyse de données constitue un précieux atout commercial, et pourquoi se former au métier de Data Scientist.
Grâce aux nouvelles technologies telles que l'Internet des Objets ou les réseaux sociaux, les entreprises disposent désormais de vastes volumes de données. Or, ces informations peuvent être exploitées afin d'en dégager une valeur potentiellement très bénéfique.
Ceci est valable pour tous les secteurs et toutes les industries, y compris dans le domaine de la vente. La Data Science permet d'apporter la croissance, l'amélioration, et de gagner en efficacité. En d'autres termes, elle permet de vendre plus en fournissant moins d'efforts.
Pour révéler tout le potentiel du Big Data, il est toutefois nécessaire de faire appel à des experts hautement qualifiés. Dans ce contexte, faire une formation pour devenir Data Scientist peut vous permettre d'acquérir des compétences très recherchées.
Comment la Data Science est-elle utilisée dans le domaine de la vente ?
La science des données peut être utilisée de multiples façons pour la vente. Tout d'abord, l'analyse de sentiment permet de mieux comprendre le consommateur et le client.
L'analyse de sentiments
Cette technique d'analyse de données repose sur l'utilisation d'algorithmes d'exploration de texte, afin d'analyser les publications d'internautes sur les réseaux sociaux, les blogs ou les sites d'avis. Elle permet d'étudier le ressenti général du public à l'égard de l'entreprise ou de ses produits.
Grâce aux outils d'analyse automatisés, il est désormais possible de profiter d'informations exploitables en un seul clic. Ces outils mettent en lumière le sentiment général des commentaires sur le web, en prenant en compte le fond et la forme.
Il est possible de distinguer les commentaires positifs et les commentaires négatifs, et même d'identifier les émotions. Ainsi, l'entreprise peut s'adapter aux retours des internautes.
La maximisation de la " Valeur Vie Client "
La Data Science permet aussi de maximiser la " Valeur Vie Client " (CLV). Cette métrique reflète le bénéfice qu'un consommateur peut apporter sur l'intégralité de sa période d'interaction avec une marque.
En prenant connaissance de la CLV, il est possible de profiter d'une vision des perspectives futures de l'entreprise. Plusieurs indicateurs comme la marge brute, la fréquence d'achat, ou la valeur moyenne de commande peuvent être mesurés et suivis grâce aux algorithmes.
Il est ensuite possible de maximiser cette valeur, par le biais d'outils comme les recommandations personnalisées, les campagnes de newsletters ou les programmes de fidélité.
La prédiction des ventes futures
Il est aussi possible d'exploiter les données pour prédire les ventes futures. Ceci permet de gérer les stocks avec plus de précision, afin d'éviter le surplus d'inventaire ou la pénurie.
Ces prédictions peuvent être réalisées à partir de données telles que le nombre de clients obtenus ou perdus, ou encore le niveau moyen des ventes et les tendances saisonnières. Il est aussi possible de prédire les circonstances susceptibles d'affecter les ventes.
Par ailleurs, la Data Science permet aussi de prédire quand un client va cesser d'acheter les produits d'une marque. Ces prédictions peuvent être réalisées en utilisant le Machine Learning sur les données CRM.
En analysant le comportement et la communication des anciens clients ayant cessé leurs achats, il est possible de détecter des signes avant-coureurs chez les clients actuels. Ces décisions peuvent par exemple être liées à des changements de prix, ou encore à une expérience client insatisfaisante.
La recommandation de produits
Le Big Data peut aussi être utilisé pour recommander des produits aux clients. Ceci permet de prolonger leur relation avec une marque.
En fonction de ce qu'un client a déjà acheté ou a l'intention d'acheter, il est possible de lui suggérer un produit additionnel. Ces recommandations reposent sur l'analyse des données de ventes et notamment sur le pourcentage de fois où deux produits sont achetés ensemble.
L'optimisation des prix
Un prix doit être suffisamment bas pour les clients, et suffisamment élevé pour que la vente soit rentable. La Data Science permet de trouver cet équilibre et d'optimiser les prix.
Les algorithmes peuvent calculer la façon dont la demande varie en fonction du prix, tout en prenant en compte les coûts de production et les stocks disponibles. Il est même possible d'ajuster les prix en fonction d'un segment spécifique de clients.
Pourquoi se former à la Data Science dans le domaine de la vente ?
Vous l'aurez compris, la Data Science apporte de nombreux bénéfices dans le domaine de la vente. Toutefois, pour en profiter, il est indispensable de faire appel à des experts hautement qualifiés.
Si vous souhaitez travailler dans le secteur de la vente, une formation en Data Science se révèle donc très pertinente. Elle vous permettra d'acquérir de précieuses compétences techniques, très recherchées par les entreprises.
Si vous êtes déjà professionnel dans le domaine de la vente, vous pouvez également effectuer une telle formation afin d'ajouter une nouvelle corde à votre arc. Les techniques et méthodes de science des données que vous pouvez acquérir vous seront très utiles et directement exploitables.