Solution de Business Intelligence (BI) pour une plateforme de commerce de détail

Client

Le client est un fournisseur technologique de premier plan qui développe des solutions pour le commerce de détail. Ils aident les entreprises à dégager des informations de marché et à automatiser la collecte et l'analyse des avis. Leur objectif principal est d'aider les détaillants à mieux commercialiser leurs produits et à générer davantage de revenus.

La société a contacté DataSqueeze pour services de conseil en machine learning. Elle avait besoin d'un coup de main pour développer une solution de Business Intelligence (BI) efficace pour la recherche de marché et l'analyse de sentiment des avis produits. La solution personnalisée devait fournir des informations de marché et une analyse approfondie des tendances.

Défi : renforcer une plateforme de commerce de détail avec la Business Intelligence (BI)

Le client a mis au défi l'équipe de DataSqueeze

Un autre défi était d'appliquer le traitement du langage naturel pour la plateforme de commerce de détail du client. En utilisant le NLP dans le commerce de détail, ils voulaient estimer le sentiment du marché à travers des sources comme Twitter, Facebook, Instagram et les communiqués de presse en ligne. Les algorithmes NLP du commerce de détail peuvent extraire et résumer les informations de toutes ces sources.

Solution : outil de Business Intelligence (BI) pour une plateforme de commerce de détail

Notre équipe a commencé par analyser les meilleures pratiques en développement d'outils de Business Intelligence (BI), les cas d'usage de la Business Intelligence (BI) dans le commerce de détail, et les façons dont les utilisateurs interagissent avec la plateforme. Nous avons également accordé une grande attention à la communication proactive. Nous avons pris les devants et maintenu le contact, en proposant des idées sur la meilleure façon d'appliquer la Business Intelligence (BI) dans le commerce de détail.

Nous avons créé un outil qui centralise tous les avis produits dans une base de données où un détaillant peut trouver toutes les informations nécessaires sur un produit, son sentiment et ses prix, puis exporter le tout au format CSV. L’outil permet de collecter et d’analyser automatiquement les avis. Notre solution aide les détaillants à mieux comprendre leur niche et à éviter les écueils.

L'étape suivante consistait à créer un modèle NLP robuste pour le commerce de détail. Nous avons dû travailler avec des données structurées et non structurées. Les données structurées incluent les communiqués de presse, les articles de blog, les notes, etc. Elles sont généralement massives, claires et cohérentes. Quant aux données non structurées, elles sont lourdes, incohérentes, limitées en taille et difficiles à interpréter. Ce sont des publications sur les réseaux sociaux, des flux, des journaux et des enregistrements. Pour analyser ces types de données, nous avons utilisé notre API de traitement du langage naturel. Notre solution a permis l'analyse de sentiment qui aide les détaillants à comprendre l'opportunité de promouvoir tel ou tel produit.

Résultat : outil de Business Intelligence (BI) pour la recherche de marché automatisée et l'analyse de sentiment

Nous avons construit une solution robuste de Business Intelligence (BI) qui répond aux besoins métier du client et améliore le processus de prise de décision du détaillant. Nous avons également implémenté le traitement du langage naturel sur la plateforme de commerce de détail. L'assistance en science des données, machine learning et analytique a été fournie par notre équipe technique.

Le système apporte les avantages suivants au client :

• recherche et analyse de marché approfondies
• recherche et analyse des concurrents
• connaissances sur les tendances du marché et l'évolution des prix
• visualisation de la data
• conseils pour un processus de prise de décision plus rapide
• convertir des actualités et opinions de marché en score de sentiment
• analyse de sentiment approfondie (avis produit négatif, positif, neutre)
• précision de l’analyse de sentiment de 91 %

Puisque le client envisageait de mieux commercialiser sa plateforme, il avait besoin de plus de connaissances sur la façon de la promouvoir. Elle nous a demandé de fournir des analyses prédictives pour les ventes et le marketing B2B. Notre équipe technique a également poursuivi les travaux sur l'exploitation des avantages du NLP dans le commerce de détail.

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