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L’analyse du big data dans le commerce

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Un rapport qualitatif avec vos clients

Êtes-vous en harmonie avec vos consommateurs ou avez-vous un temps de retard ? Lorsqu'ils rentrent dans votre magasin ou visitent votre site Web, que savez-vous d'eux et comment pouvez-vous les aider ? Qu'ont-ils tweeter sur vous ? À l'aide de Hortonworks, vous pouvez devenir l'entreprise de premier choix de vos consommateurs, reposant sur une capacité accrue à répondre à leurs besoins, leur soumettre des promotions de manière ponctuelle selon leurs préférences, et améliorer votre service avec des commandes plus rapides.

La puissance des données empiriques pour les commerçants

Connected Data Platforms from Hortonworks dramatically reduce the cost of capturing, ingesting, storing and analyzing data. When integrated with existing systems and operations, retailers can make statistically confident observations on empirical retail data, rather than rolling the dice with customer panels, in-store surveys or focus groups to guess what drives sales.

exemples d'utilisation

Établir une vision à 360° du client

Les commerçants interagissent avec les clients sur de nombreux canaux, mais les données relatives aux interactions et aux achats sont souvent isolées dans des silos. Peu de commerçants sont en mesure d'associer avec précision les achats de leurs clients à des campagnes marketing et à une navigation en ligne.

Connected Data Platforms gives retailers a single view of customer behavior. It lets them store data longer and identify phases of the customer lifecycle. Analytics increase sales, reduce inventory expenses and retain the best customers.


Analyser l'image de la marque

Les entreprises ne disposent pas d'une méthode fiable permettant de suivre la santé de leur marque. Il est difficile d'analyser la manière dont la publicité, les actions des concurrents, les lancements de produits ou l'actualité affectent une marque. Les études internes peuvent être longues, coûteuses et biaisées.

Les plateformes de données connectées permettent de prendre des instantanés rapides et objectifs des opinions sur la marque exprimées sur les réseaux sociaux. Les commerçants peuvent analyser les opinions issues de Twitter, Facebook, LinkedIn ou des flux sociaux spécifiques à un secteur. En comprenant mieux comment leurs clients les perçoivent, ils peuvent revoir leurs communications, produits et promotions.


Localiser et personnaliser les promotions

Les commerçants peuvent géolocaliser leurs abonnés mobiles et proposer des promotions localisées et personnalisées. Pour ce faire, ils doivent pouvoir relier les données de flux historiques et en temps réel.

Apache ® et Apache NiFi réunissent toutes les données pour permettre la mise en place économique de promotions localisées et personnalisées envoyées sur les appareils mobiles. Les commerçants peuvent concevoir des applications mobiles pour informer leurs clients d'événements locaux et de soldes correspondant à leurs préférences et à leur localisation (dont la précision peut aller jusqu'au rayon spécifique d'un magasin).

Pour la saison des fêtes 2013, Macy's a lancé un test de la technologie iBeacon d'Apple dans deux de ses plus grands magasins. Cet article décrit comment « Macy pourrait à l'avenir, envoyer des messages à ses clients en fonction du rayon dans lequel ils se trouvent, et les informer d'une promotion sur les baskets lorsqu'ils sont dans le rayon des chaussures ou même leur recommander des produits situés à proximité. »


Optimiser les sites Web

Les acheteurs en ligne laissent derrière eux des milliards de données de flux de clics. Ces données peuvent indiquer au commerçant quelles pages Web ses clients visitent et ce qu'ils achètent (ou pas) sur son site. Mais à grande échelle, les volumes gigantesques de fichiers journaux Web sont difficiles à traiter, à affiner et à analyser. Le stockage de données de journaux Web dans des bases de données relationnelles coûte bien trop cher.

Apache Hadoop permet de stocker l'ensemble des journaux Web pendant des années pour un coût très limité. Les acteurs du e-commerce utilisent les informations extraites de ces données pour comprendre le trajet des utilisateurs, analyser les paniers d'achat, procéder à des tests A/B et hiérarchiser les mises à jour de leurs sites. Ils peuvent ainsi augmenter le nombre de conversions en ligne et leur chiffre d'affaires.

Optimiser l'agencement des magasins

L'agencement des magasins et le placement des produits influent sur les ventes. Les commerçants embauchent souvent du personnel superflu pour compenser un agencement non optimal (« Avez-vous trouvé ce que vous cherchiez ? »). Les magasins physiques manquent de données « avant caisse » sur les actions des acheteurs dans le magasin, avant l'achat. Des capteurs installés dans le magasin, des étiquettes RFID et des codes QR peuvent combler ce manque, mais ils génèrent une grande quantité de données.

Apache Hadoop can store that huge volume of unstructured sensor and location data. The intelligence allows retailers to reduce costs and simultaneously improve customer in-store satisfaction. This improves same-store sales and customer loyalty.