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H&M utilise le Big Data pour personnaliser ses boutiques selon les pays

H&M va désormais utiliser le Big Data pour personnaliser l’offre de ses 4288 boutiques en fonction de la demande spécifique de chaque pays. En analysant les données collectées dans ses magasins, la firme souhaite mieux comprendre les tendances locales et les désirs de ses clients afin d’y répondre de façon plus pertinente.

L’entreprise suédoise H&M est le leader mondial de l’industrie du prêt-à-porter. Toutefois, pour maintenir son statut, la firme envisage désormais d’utiliser le Big Data et l’intelligence artificielle pour personnaliser son offre en fonction des différents pays dans lesquels elle est implantée.

Jusqu’à présent, on pouvait trouver les mêmes articles dans les 4288 boutiques H&M disséminées dans le monde entier. Or, cette stratégie conduisait l’entreprise à régulièrement casser ses prix pour écouler 4 milliards de dollars de produits invendus. En 2017, la firme est parvenue à réduire le nombre d’invendus de 40%, en éliminant notamment la plupart des produits masculins.

Désormais, l’entreprise compte s’en remettre aux données collectées dans ses magasins et sur son site web pour comprendre quels types d’articles rencontrent une forte demande selon les pays. Les tickets de caisse, les retours de produits, les cartes de fidélité seront les principales sources de données qu’utilisera H&M pour mieux comprendre ses clients. Des données externes seront aussi agrégées.

H&M : une équipe Big Data composée de 200 Data Scientists, analystes et ingénieurs

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La firme a constitué une équipe Big Data composée de plus de 200 Data Scientists, analystes et ingénieurs. Cette équipe sera chargée de traiter les nombreuses données collectées par H&M au fil des 5 milliards de transactions effectuées chaque année dans ses boutiques, et surtout de développer et d’améliorer les algorithmes capables d’automatiser ces analyses.

En effet, compte tenu de la vitesse effrénée à laquelle évoluent les modes et les tendances vestimentaires, il est important que les données soient traitées très rapidement pour pouvoir répondre à la demande de façon presque immédiate. De même, pour prédire les tendances avec trois à huit mois d’avance, H&M compte analyser les données en provenance des blogs, des moteurs de recherche et d’autres sources.

La technologie en question est déjà utilisée dans la boutique du quartier Östermalm de Stockholm, Suède. En analysant les données de transactions de ce point de vente, H&M a découvert que les clients du magasin étaient principalement des femmes, et que les produits tels que des jupes à fleurs en couleurs pastels rencontraient un succès supérieur à ses attentes. De même, les articles les plus chers s’écoulent mieux que prévu. L’entreprise a donc décidé de s’adapter à cette demande, et les ventes de la boutique ont augmenté de façon significative.

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