Les ralentissements économiques, quelle qu'en soit la source, affectent tout le monde. Les entreprises de vente au détail et de commerce électronique sont particulièrement les plus durement touchées par les réductions actuelles du pouvoir d'achat des consommateurs. Les marges dans les industries sont minces et les chaînes de valeur des entreprises sont moins flexibles en matière de tarification.
Les entreprises sont principalement affectées par le changement de comportement des consommateurs. Les ralentissements obligent les consommateurs à dépenser moins pour les produits de luxe, à sélectionner avec soin les produits essentiels et même à réduire entièrement leurs dépenses.
Cependant, avec le scraping Web, les entreprises peuvent non seulement prédire l'évolution du comportement des consommateurs, mais également utiliser les informations tirées du scraping Web pour mieux élaborer des stratégies.
Mais comment est-ce possible ?
Diverses sources permettant de prédire le comportement des consommateurs ont été disponibles au fil des ans. De nombreuses entreprises ont utilisé des données internes, telles que les variations de stock, pour évaluer la façon dont les acheteurs modifient leurs habitudes. Malheureusement, les données internes sont quelque peu limitées dans la mesure où elles tendent à fournir une vision biaisée des consommateurs.
D'autres sources telles que les bases de données traditionnelles ou les publications gouvernementales, tout en fournissant des lectures précises du consommateur, ont de faibles taux de publication. En tant que tels, ils sont soumis à une forme d'effet de transmission où, une fois les ensembles de données publiés et analysés, les informations peuvent déjà être partiellement obsolètes.
Aujourd'hui, cependant, nous avons une réponse qui ne présente aucun des problèmes décrits ci-dessus – données alternatives . Défini comme tout ce qui n'est pas des données traditionnelles, cela peut sembler trop large, mais nous nous concentrons pour l'instant sur la sphère en ligne.
Le scraping Web est le processus qui utilise un logiciel automatisé pour collecter diverses sources d'informations accessibles au public à partir de presque tous les coins d'Internet. Qu'il s'agisse de données tarifaires provenant de concurrents ou de commentaires anonymes sur Internet, tout cela peut être collecté de manière automatisée.
L'acquisition de telles données élargit considérablement nos capacités de construction de modèles prédictifs, en particulier sur le comportement des consommateurs. Auparavant, comme mentionné, il s'appuyait soit sur des données internes, soit sur des rapports personnels des consommateurs, qui ont tous deux leur propre ensemble de problèmes.
L'un des aspects des ralentissements économiques et d'autres mésaventures que nous connaissons tous très bien est que tout le monde devient beaucoup plus actif sur divers canaux. Des nouveaux experts aux personnes ordinaires, tout le monde s'implique et partage ses réflexions et ses sentiments sur l'état actuel des choses.
Ces commentaires apparaissent partout et en grande quantité avec des indications claires de changements potentiels de comportement. De nos jours, la hausse de l'inflation a été le sujet discuté sans fin en ligne. Chacun d'eux indique une intention et un sentiment envers l'évolution du paysage.
L'analyse manuelle de tous ces commentaires pour le sentiment et les indicateurs potentiels de changement de comportement serait presque impossible. Heureusement, des outils de traitement du langage naturel (NLP) ont été développés, des géants comme Google proposant leurs solutions pour une analyse à grande échelle.
Tous ces processus, du grattage à l'envoi des données pour analyse NLP, ne peuvent prendre que quelques minutes, parfois jusqu'à une heure si des volumes extrêmement importants sont nécessaires. Bien que la collecte d'un ensemble de données suffisamment volumineux pour une analyse dans le monde réel prenne un peu plus de temps, l'ensemble du pipeline peut être optimisé pour des temps de latence extrêmement faibles.
Les données alternatives, en elles-mêmes, pourraient fournir des informations utiles. Lorsqu'il est combiné avec des sources internes, cependant, il peut montrer les tendances d'achat et créer un pouvoir prédictif qui, autrement, serait totalement indisponible.
Sans données concrètes à portée de main, il est difficile de prédire où les consommateurs afflueront à chaque ralentissement. Il y a quelques indications générales que j'ai déjà mentionnées, car les consommateurs deviennent soucieux des prix et dépensent moins en produits de luxe.
Avec des données alternatives et une analyse des sentiments, cependant, il devient beaucoup plus facile de prédire l'ampleur de ces effets. Tous les ralentissements économiques ne sont pas égaux, de sorte que les effets exercés sur la conscience des prix seront différents.
Même si cela n'est peut-être pas possible aujourd'hui, au fil du temps, un indice du sentiment des consommateurs peut être développé et utilisé pour comprendre la puissance des changements de comportement. Avec des données historiques à portée de main et des effets post-récession mesurés, l'indice pourrait fortement prédire les domaines où et quels produits et services pourraient être les plus à risque.
De plus, même sans un tel indice, les entreprises de commerce électronique et les places de marché peuvent réorganiser les pratiques de stockage et d'entreposage pour mieux correspondre à l'évolution du comportement des consommateurs. Des données alternatives permettraient aux entreprises de réduire les coûts associés au surstock et à la réévaluation des marques.
Enfin, une telle approche profiterait à long terme aux consommateurs, car ils seraient moins touchés par les chocs d'offre. Lors de catastrophes plus importantes, le surplus de stocks de denrées non périssables des ménages, par exemple, peut entraîner une spirale de panique lorsque les consommateurs réagissent à ce qui peut sembler être la disparition de certains biens.
En fin de compte, les données alternatives permettent aux entreprises de commerce électronique de mieux se préparer aux conditions changeantes à l'échelle mondiale et, ce faisant, elles peuvent également profiter à leurs acheteurs. Avec suffisamment d'efforts déployés dans le processus, certains aspects de la chaîne d'approvisionnement, à savoir la partie de celle-ci en contact avec le consommateur, peuvent devenir plus résilients.
