Avec l’analyse des données et la data analytics, les grands comptes bénéficient de plusieurs possibilités : personnaliser les interactions avec les clients, mieux prévoir la demande de produits de la part de leur clientèle, prendre des décisions stratégiques comme le montre l’étude de cas de l’entreprise Coca cola. Ce qui n’exclut pas les organisations avec des ensembles de données limités en taille d’obtenir aussi des informations à partir de ceux-ci.
Une étude de cas de la formation en data analytics qui apprend à l’entreprise comment tirer les leçons du passé
Les anciennes données des entreprises peuvent leur fournir de nombreux et précieux enseignements. Les données antérieures donnent des indications sur le montant que les clients sont prêts à débourser pour un produit. Elles indiquent aux entreprises quels segments de clientèle elles doivent se concentrer. Elles renseignent sur la rétention ou l’attrition des clients. Grâce aux données, on connaît le taux de probabilité de l’intérêt des clients pour certains produits et services, etc.
Les informations à propos des produits achetés par les clients, ceux qu’ils n’ont pas achetés, sont recueillies dans les ensembles de données. Elles peuvent servir à déterminer la conception du produit, les stratégies marketing à adopter dans le futur, l’amélioration à apporter sur les caractéristiques… Un data analyst doit au moins être familiarisé avec ce qu’on appelle régression linéaire et régression logistique, ainsi qu’avec la prévision.
Prévision et analyse des séries temporelles
Pour sa réussite, une organisation doit tenir compte d’un élément clé : la prévision du comportement futur de ses clients. Il peut s’agir d’une technique parmi les plus cruciales pour garantir la disponibilité du bon nombre de produits au moment opportun.
Être en sous-production, c’est prendre le risque de perdre des clients qui vont alors se tourner vers la concurrence puisque vous n’avez pas les produits qu’ils souhaitent acheter. Les données passées sont mises en œuvre pour l’analyse des séries chronologiques afin de prédire les performances futures.
Ce qui implique de suivre quelques variables clés sur des intervalles comme chaque mois ou tous les trimestres. C’est ainsi qu’on déduira l’évolution des valeurs dans le temps. Et dans le cadre d’une prévision, l’utilisation d’une série temporelle oblige à considérer simultanément la saisonnalité des données passées et la tendance. Pour une vision claire de cette dernière, les analystes peuvent s’aider des graphiques linéaires ou d’autres outils de data visualization.
Étude de cas de l’entreprise Coca-Cola et comment elle a tiré parti de la formation en data analytics
The Coca-Cola Company, la fameuse multinationale américaine appartient au secteur des boissons. Même si son siège se trouve à Atlanta, en Géorgie, les boissons produites par Coca-Cola (plus de 500 marques dont l’eau de coco Zico et le café Costa) sont bues à l’échelle mondiale et dans de plus de 200 pays.
L’envergure de l’entreprise est proportionnelle à la quantité substantielle de données qu’elle génère. À part des ventes et des retours faits par des clients, les datas proviennent à la fois de la production, de l’approvisionnement, de la distribution. L’entreprise a eu recours au Big Data pour gérer cette énorme quantité de données. En fait, le Big Data a été adopté par la firme pour l’aider à piloter ses stratégies commerciales.
Les données ont modifié la manière d’approcher les stratégies marketing de Coca Cola
Les 10 000 boissons consommées chaque seconde équivalent à 2 milliards de transactions commerciales au quotidien. Eu égard au volume de données à disposition de la société, celle-ci fait largement appel à l’intelligence artificielle pour l’accompagner et optimiser ses processus.
L’IA l’a par exemple aidé à créer des distributeurs automatiques intelligents dont la plupart s’équipent d’écrans tactiles et se dotent d’une connectivité sans fil tout en bénéficiant d’une puissance de calcul élevée.
Les raisons pour lesquelles Coca Cola a besoin de l’IA
3 % de toutes les boissons consommées dans le monde proviennent de la société Coca Cola. Elle a une position de leader avec son logo distinctif reconnu dans le monde entier. L’entreprise travaille d’arrache-pied et ne lésine pas sur les investissements marketing pour rester en tête. Mais elle se base aussi sur ses mégadonnées pour cerner les acheteurs, comprendre les raisons des changements de produits ou celles qui poussent les gens à acheter davantage.
Des différences fonctionnelles se constatent avec les produits concurrents. Cependant, pour ce qui est de l’efficacité de ses marques et la compréhension des besoins des clients, la clé de la réussite a été pour Coca Cola son service Recherche et Développement. Les interdépendances avec les habitudes d’achat sont complexes. Cela a été la principale raison qui a conduit Coca Cola à utiliser l’IA.
Comment Coca Cola utilise-t-il le Big Data et l’IA ?
Dans cette étude de cas, nous allons voir comment l’entreprise Coca Cola a tiré profit de la data analytics. La société a investi une grande somme dans la R&D, spécialement pour l’intelligence artificielle, avec l’objectif de parvenir à exploiter les data collectées auprès des consommateurs partout dans le monde.
D’une localité géographique à l’autre, les comportements d’achat diffèrent grandement.
La firme s’est ainsi fondée sur l’analyse des données pour déceler les habitudes d’achat, les saveurs favorites d’une région et d’autres informations majeures du genre. Ce, en vue de lancer des produits en conséquence.
Ses clients profitent ainsi d’une expérience améliorée et personnalisée. Des fontaines à boissons lancées en 2008 illustrent ce cas. Coca Cola a ainsi permis à ses consommateurs de préparer leur propre boisson composée de différents arômes. Les informations récoltées à partir de cette pratique ont été à l’origine de nouveaux lancements de produits.
Le lancement de Cherry Sprite
L’apprentissage automatique entre en jeu dans le cadre du développement des produits Coca Cola. Un exemple illustrant ce cas d’usage est le lancement de Cherry Sprite. De vastes données accumulées de sur les combinaisons d’arômes combinées à l’apprentissage automatique a permis de connaître les versions les plus prisées.
C’est ainsi que le produit Cherry Sprite a été lancé à l’échelle nationale. Coca Cola a pris des décisions basées sur les préférences individuelles.
Développement de produits
L’évolutivité du marché le rend dynamique et cela vaut aussi pour l’industrie alimentaire et des boissons. D’où les changements majeurs souvent observés dans ces secteurs. En effet, les consommateurs exigent toujours de la part des marques de produit de grande consommation des alternatives plus saines.
Saisissant cette opportunité, Coca Cola a pu améliorer la distribution et le placement de ses produits grâce à l’IA. L’expérience des consommateurs a aussi pu être personnalisée dans la foulée.
L’année 2009 a vu apparaitre les distributeurs de sodas interactifs. Restaurateurs et clients de magasins ont eu le privilège de pouvoir ajouter leur touche personnelle dans leurs breuvages préférés concoctés par la marque.
Meilleur placement et personnalisation des produits
L’exploitation de l’apprentissage automatique n’a pas seulement permis à Coca Cola d’optimiser le développement de ses produits. Grâce à cette technologie, la société est en mesure de mieux placer ses produits et de les personnaliser encore mieux. Parallèlement, la firme a mis en oeuvre le machine learning ou ML en vue d un meilleur positionnement dans le marché du détail.
Le processus fastidieux, onéreux puisqu’à forte intensité de main-d’œuvre d’audit de magasins dans le passé, pour placer les produits de la marque à côté des concurrents, est révolu. Avec l’aide du ML, la firme collecte désormais les images des rayons avec un simple smartphone pour décupler le nombre de ses études de marché.
La technologie pour rester au sommet
Les adeptes de Coca Cola se comptent par milliers. Mais cette portée s’étend davantage avec l’introduction de l’IA. Dans cette étude de cas, nous avons vu comment les avancées technologiques ont aidé cette entreprise à se propulser à un niveau supérieur. Tout a été facilité par l’avènement de l’IoT ou internet des objets, du NLP, du Big Data, de l’apprentissage automatique et d’autres technologies similaires. Leur introduction a également alimenté la concurrence sur le marché.
Coca Cola se sert de l’IA pour trouver des mentions de sa marque sur le web. C’est ainsi qu’en 2015, elle a su que les consommateurs citaient ses produits une fois toutes les deux secondes.
L’identification des photos des produits Coca Cola téléchargées sur les médias sociaux est possible avec l’IA, permettant à la société de diffuser des publicités inspirées de ces images. La marque a multiplié par 4 l’efficacité de sa publicité ciblée. Par ailleurs, l’adoption de l’IA par l’entreprise lui a permis de sécuriser la preuve d’achat dans le contexte des programmes de récompense.
Étude de cas de l’entreprise Coca Cola sur l’utilisation de la data analytics : conclusion
Les nouvelles technologies ont été des alliés inégalables pour la société Coca-Cola pour améliorer ses profits et suivre l’évolution dynamique du marché. Le Chief Big Data Officer de la compagnie rapporte en 2012 qu’ensemble, les applications mobiles, les médias sociaux, l’informatique en nuage et le e commerce ont fourni à des entreprises comme Coca-Cola un panel d’outils efficaces leur permettant de révolutionner la manière dont elles abordent l’informatique. À côté de ceux-ci, le Big Data confère l’intelligence nécessaire pour maîtriser le tout.