16 juil.2020

Tom Ryan

COVID-19 a rendu les données d'achat passées moins pertinentes, affectant tout, des stratégies de programme de fidélisation aux recommandations de produits axées sur l'IA, aux e-mails personnalisés et aux décisions de marchandisage.

Quelques colonnes et blogs ont exploré les défis que les spécialistes du marketing rencontrent pour extrapoler les renseignements sur les acheteurs avant la pandémie afin d'évaluer les habitudes d'achat alors que les consommateurs se sont abrités à la maison. Le comportement d'achat au milieu de la pandémie a également été trop erratique pour offrir de nombreuses perspectives futures.

«Dans notre réalité après le séjour à la maison, les entreprises doivent reconnaître que leurs modèles prédictifs, prévisions et tableaux de bord existants peuvent tous être peu fiables, voire obsolètes, et que leurs outils d'analyse doivent être recalibrés», Angel Evan, président de Particle Inc., une société d'analyse de données, a écrit dans une colonne revue de Harvard business. «Bien que les objectifs d'un système automatisé spécifique ou d'un modèle prédictif n'aient pas changé, les données d'entrée et les utilisateurs ont certainement changé, ce qui devrait inciter les entreprises à réévaluer la façon dont les résultats sont interprétés et utilisés.»

Bryan Pearson, ancien PDG de LoyaltyOne et actuellement conseiller stratégique, a écrit dans un Forbes "COVID-19 oblige les consommateurs à modifier radicalement leurs comportements d'achat autrefois prévisibles, ce qui sape la modélisation statistique traditionnelle que les détaillants utilisent pour aider à encadrer leurs stocks, le marchandisage et le marketing."

Will Douglas Heaven, rédacteur en chef pour AI chez Revue technologique du MIT, a écrit: "Ce qui est clair, c'est que la pandémie a révélé à quel point nos vies sont étroitement liées à l'IA, révélant une délicate codépendance dans laquelle les changements de notre comportement changent le fonctionnement de l'IA et les changements du fonctionnement de l'IA changent notre comportement."

Gary Saarenvirta, fondateur et PDG de Daisy Intelligence, une plateforme d'IA, a écrit dans un entrée de blog, «COVID-19 a brisé les habitudes d'achat des clients et les tendances historiques. Les détaillants ne pourront pas s'appuyer sur les tendances historiques pour comprendre le paysage actuel et s'adapter aux changements en cours. La modélisation prédictive, par extension, deviendra de moins en moins pertinente. Cependant, les détaillants qui réussissent devront encore investir dans la capacité de planifier avec agilité afin de gérer leurs affaires de manière rentable. »

QUESTIONS DE DISCUSSION: Quels sont les défis que les changements de comportement soudains causés par COVID-19 ont mis à exploiter les données des acheteurs? Les spécialistes du marketing peuvent-ils corriger en conséquence? Voyez-vous des implications à long terme?

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"Quels sont les défis que les changements de comportement soudains causés par COVID-19 ont mis à exploiter les données des acheteurs?"

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