Utiliser les données internes pour les nouveaux produits et les nouveaux clients

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Les données internes d'une entreprise de commerce électronique - recherches sur le site, réactions des clients, concentration géographique, etc. - permettent d'identifier des opportunités pour de nouveaux produits et de nouveaux clients.

Les données internes d’une entreprise de commerce électronique – recherches sur le site, réactions des clients, concentration géographique, etc. – permettent d’identifier des opportunités pour de nouveaux produits et de nouveaux clients.

Les commerçants en ligne ratent des opportunités en n’utilisant pas leurs données. Nouveaux produits, nouveaux clients, ventes incitatives, ventes croisées – les données internes peuvent fournir des informations sur chacun d’entre eux.

Dans cet article, j’aborderai les sources de données et les stratégies visant à aider les commerçants à développer leur activité.

Nouveaux produits

Recherche sur le site est la mine d’or de tout magasin en ligne : les visiteurs réels du site qui recherchent un produit ou une catégorie spécifique. Par exemple, si plusieurs consommateurs recherchent un « vase orange » et que vous n’avez pas cet article en stock, vous souhaiterez peut-être vous le procurer.

L’analyse des requêtes de recherche de sites se heurte à l’énorme volume de nombreux sites de commerce électronique. Pour surmonter cet obstacle, il faut envisager de classer les termes de recherche en types de produits et en descriptions. Par exemple, en utilisant la requête « contain », « vase orange » pourrait être classé comme « type de produit = vase » et « couleur = orange ».

Une autre façon de réduire le volume consiste à filtrer les recherches fructueuses, celles qui ont abouti aux bons produits ou à l’achat par le chercheur. Vous pouvez également exclure les termes de recherche fictifs tels que les URL, qui proviennent souvent de robots.

La combinaison de mots de recherche peut également être utile pour identifier des tendances. Des recherches multiples pour « vase orange », « décor orange » et « accent orange » peuvent indiquer une opportunité potentielle de vente croisée autour de la couleur orange ou même une nouvelle catégorie.

Pour les détaillants avancés, l’apprentissage automatique, tel que l’exploration de textes, peut permettre de découvrir des lacunes dans l’offre de produits. Les plus petits commerçants pourraient examiner et classer manuellement les données chaque semaine, peut-être en faisant appel à un stagiaire.

Filtres. L’analyse des filtres, si elle est disponible, peut révéler des opportunités. Si les acheteurs sélectionnent à plusieurs reprises les mêmes filtres pour un produit – tels que la couleur, la taille et le type – et ne reçoivent aucun résultat de recherche, un commerçant peut envisager d’ajouter cet article. Peut-être que le terme de recherche initial est « vase orange » et que les filtres sont « faits à la main » et « grands ». Si cette combinaison ne produit aucun résultat de recherche, le commerçant pourrait ajouter à son inventaire de grands vases orange faits à la main.

Commentaires des clients. Surveillez les commentaires des clients, les réactions de votre personnel d’assistance et les discussions sur les médias sociaux. Vous y trouverez probablement des idées de nouveaux produits. Par exemple, un client peut poster sur Instagram : « Je viens de recevoir ce joli haut violet du magasin XYZ. J’aimerais qu’il soit vert ». Si un nombre suffisant de clients ont exprimé des souhaits similaires, vous pourriez envisager d’ajouter l’article en vert.

Le problème des réactions des clients sur les différents canaux est, comme pour la recherche sur le site, le volume. Il faut souvent un personnel de surveillance des médias sociaux et même un apprentissage automatique pour identifier les grandes possibilités et non les demandes isolées d’un seul consommateur, par exemple. Une solution consiste à rechercher les tendances générales. Passer 30 minutes par semaine à lire des critiques ou des articles sur les médias sociaux peut généralement suffire pour évaluer les sentiments du marché.

Nouveaux clients

Les données internes peuvent également aider les entreprises de commerce électronique à attirer de nouveaux clients. Envisagez les stratégies suivantes.

La géographie. Quatre-vingt pour cent de vos clients peuvent résider dans un État, une région ou un pays donné. Mais en 2020, les commerçants peuvent vendre et expédier dans le monde entier. Une façon d’identifier les stratégies d’acquisition de clients est d’examiner le trafic de votre site web pour identifier les endroits qui produisent du trafic mais peu de ventes. Vous pourriez tester ces régions – peut-être sur des marchés locaux – pour surveiller la demande, afin de déterminer s’il vaut la peine de localiser votre site de commerce électronique pour ces consommateurs.

La démographie. Des données démographiques et même psychographiques (opinions, attitudes) sont disponibles sur Google Analytics ou en ajoutant aux noms et adresses des clients des informations spécifiques provenant de fournisseurs tels qu’Experian ou Melissa. Le processus pourrait permettre d’identifier les groupes d’âge prometteurs, le sexe, le niveau d’éducation, etc.

Par exemple, un détaillant d’articles de sport peut constater que la plupart des acheteurs de raquettes de tennis sont des femmes âgées de 35 à 55 ans qui sont propriétaires de leur maison. Fort de ce constat, le détaillant pourrait cibler les femmes de cette tranche d’âge et de ce statut de propriétaire. (Le détaillant pourrait également utiliser les données pour effectuer des ventes croisées de produits complémentaires à ses clients existants).

Les canaux de commercialisation. De nouveaux canaux de commercialisation peuvent également attirer les clients. Un commerçant qui s’est appuyé sur Google Ads pourrait tester les influenceurs d’Instagram ou même le publipostage physique direct. Ce test pourrait permettre de découvrir non seulement de nouveaux clients, mais aussi des dépenses de marketing plus efficaces. Pour découvrir les nouveaux canaux, recherchez les analyses comparatives de tiers par canal sur le coût par acquisition pour votre type de produit ou vos données démographiques.