Le big data, réservé aux riches? N’est pas Amazon ou Rakuten qui veut. “Le big data demande beaucoup d’investissements en traitement des données, que ce soit pour les serveurs, les outils ou les moyens humains”, concède Olivier Mathiot, pdg de PriceMinister-Rakuten. Or, sur les 144?000 sites de e-commerce français, peu, si ce n’est aucun, ne disposent de la capacité financière de la place de marché japonaise. Et c’est justement pour ceux-là qu’une meilleure utilisation des données compte. D’abord, pour échapper à une logique de guerre des prix, d’où seuls les acteurs en situation de monopole, comme Amazon, peuvent sortir vainqueurs. Mais aussi, pour mieux rentabiliser les données. “Pour voir si l’on sait rentabiliser une donnée, il faut être capable de mesurer son retour sur investissement”, affirme Ronan Le Vot, en charge du secteur du retail chez Selligent. Dans ce domaine, la logique du test reste la clé. Elle coûte cher, certes, mais elle est loin d’être inaccessible, si l’on sait choisir les outils adaptés à ses besoins. “Pour tout ce qui va être optimisation de l’acquisition, tests simples ou web analytics, des outils en open source sont gratuits et accessibles à tous” rappelle François Poitrine, directeur associé d’Ekimetrics. Une démocratisation technologique dont peuvent profiter les e-commerçants.
Méthodes d’analysePremier levier d’amélioration des performances: observer la navigation des visiteurs sur son site web. “Grâce à l’utilisation des web analytics, le e-commerçant peut comprendre quels sont les parcours des clients: de ceux qui ont transformé, soit en mettant des éléments dans leur panier d’achat soit en achetant, ainsi que de ceux qui ont seulement passé du temps sur son site” explique François Poitrine. Il existe, de fait, des conversions dites “douces”, situées très en amont du processus d’achat, et celles qui se concrétisent par l’achat d’un produit. “Une première manière simple
