Le géant américain de la grande distribution est un véritable pionnier en matière de big data. Depuis 2011, il développe de nombreux outils dans son @WalmartLabs et s’est plus récemment doté d’un Data Café (« Collaborative Analytics Facilities for Enterprise »). Avec plus de 2,5 petabytes de data analysées chaque heure, Walmart dispose d’une des plus larges collections de données au monde et peut ainsi anticiper les besoins de ses 250 millions de clients hebdomadaires.
Le big data pour identifier les attentes des clients
C’est au cœur de la Silicon Valley, au sein du @WalmartLabs, que naît l’innovation, grâce au travail de centaines de spécialistes de la data regroupés au fil des nombreuses acquisitions de start-up du groupe (Jet.com et sa technologie de « pricing dynamique » étant la dernière en date).
« Traditionnellement, la data science s’appuie principalement sur des statistiques, explique Om Marwah, un jeune collaborateur diplômé en sciences cognitives interrogé par Forbes. Mais nous utilisons aussi la psychologie pour rendre le shopping plus facile, plus agréable et plus pratique ».
« Le ciblage et la recommandation sont les piliers de notre outil de personnalisation » poursuit-il. Parmi les innovations développées au sein du @WalmartLabs, on peut citer le projet Social Genome dont l’objectif est de recueillir des données clients en analysant tweets, posts Facebook, vidéos Youtube ou encore articles de blogs, mais aussi de les informer et de leur proposer des promotions quand ils mentionnent un produit Walmart sur les réseaux sociaux. Le groupe propose également depuis plusieurs années des dispositifs de recommandation produit, comme l’application Shopycat sur Facebook, lancée en 2011.
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Analyse des données en temps réel
Si, pour Walmart, le big data est un levier clé de l’expérience client, il permet aussi d’optimiser la gestion de la chaîne logistique. Et pour cela, la notion de « temps réel » est primordiale, comme l’explique Naveen Peddamail, responsable du Data Café :
« Si vous devez attendre une semaine ou un mois pour obtenir les données issues de l’analyse de vos ventes, c’est une semaine ou un mois de ventes perdus. Notre objectif est de diffuser les informations à nos partenaires le plus vite possible, afin qu’il puisse prendre des mesures pour réduire les délais de réponse. C’est un travail analytique proactif et réactif. »
Le data scientist cite ainsi l’exemple d’une équipe chargée du rayon épicerie ayant des difficultés à comprendre pourquoi les ventes d’un de leurs produits déclinaient. Grâce aux données, les analystes ont rapidement pu voir qu’une erreur de prix était en cause. Une fois l’erreur rectifiée, les ventes ont repris très vite.
Peddamail se souvient également avoir tracké les ventes d’une nouvelle gamme de biscuits et s’être rendu compte que, dans certains magasins, elles ne décollaient pas. Après une alerte aux équipes en rayons, tous se sont rendus compte qu’elle n’avait pas été mise sur les étagères. Grâce à l’analyse en temps réel, cet oubli a pu être réparé immédiatement.
Selon Walmart, le Data Café aurait ainsi permis de faire passer la résolution de problèmes à 20 minutes en moyenne, contre 2 à 3 semaines auparavant.
Si Walmart est un précurseur, la révolution big data touche aujourd’hui l’ensemble du monde du retail. L’exploitation de la donnée transforme les modèles en place et impacte aussi bien la chaîne logistique que la connaissance et la relation client. Pour les distributeurs, c’est une opportunité à saisir afin de se différencier avec une expérience client toujours plus riche et innovante.
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