La science des données est le traitement et l’analyse de grands ensembles de données, structurés ou non. Les tweets de clients et prospects constituent un exemple de données non structurées.

La plupart des algorithmes de science des données ont été utilisés pendant des années; beaucoup précèdent le premier ordinateur. Ce qui a conduit la croissance du secteur (et tout le battage médiatique) est que, pour la première fois de l’histoire, les entreprises sont assises sur des quantités énormes de données que les humains ne peuvent pas traiter sans méthodes informatiques avancées.

L’analyse du panier

L’analyse du panier de marché  n’est pas un nouveau concept. Les détaillants le font depuis des années. L’idée est que si un client achète un article, il est probable qu’il achète un produit connexe. Par exemple, un client qui achète probablement une brosse à dents aura également besoin de dentifrice.

Voici l’avis d’un expert à ce sujet :

Les détaillants d’entreprise ont traditionnellement acquis des rapports coûteux de sociétés de recherche. Les détaillants sauraient alors quels produits placer côte à côte dans un magasin physique pour augmenter les ventes. Désormais, vous pouvez utiliser l’historique des achats de vos clients en ligne pour recommander des produits similaires lors du processus de commande.

Optimisation des prix

Historiquement, les détaillants fixaient les prix en utilisant quelques points de données, tels que la marge bénéficiaire, le coût des produits vendus, les prix des concurrents et le prix de détail suggéré par le fabricant. Aujourd’hui, les marchands peuvent augmenter et diminuer leurs prix en fonction de nombreux autres facteurs, tels que la saisonnalité, la demande, l’emplacement du client et la fréquence des achats.

Les variables que les commerçants peuvent utiliser dépendent grandement de la disponibilité des données. D’ailleurs, ces informations constituent une base essentielle pour déterminer le prix adapté d’un prix.