Vente flash en ligne : les défis de la livraison prédictive

En déposant, début 2014, un brevet sur la livraison anticipée, Amazon a d’abord suscité des réactions sceptiques. Pourtant, le géant du e-commerce n’est pas seul à suivre cette route. Le site new-yorkais Gilt, spécialisé dans la vente flash de vêtements et d’accessoires, développe un programme similaire sous la houlette du data scientist Igor Elbert. Celui-ci explique son approche dans une interview à SearchCIO.

Qu’est-ce qu’une couleur ? Cette question en apparence anodine constitue l’un des challenges que doit relever Igor Elbert pour mettre en pratique un service de livraison par anticipation au sein de la société de vente en ligne Gilt. Contrairement à Amazon, qui distribue les mêmes produits toute l’année et dispose d’une immense base de connaissance, ce site vend des objets différents à chaque fois, sur des périodes de temps très courtes et s’adresse à une audience plus restreinte. Pour son data scientist, il s’agit donc de rapprocher le produit du client potentiel avant la mise en vente afin d’accélérer la livraison et diminuer les coûts logistiques. D’où l’intérêt de connaître les goûts de l’acheteur pour savoir si tel article est susceptible de lui plaire. Problème : la définition d’une même couleur diffère selon le fournisseur, le vendeur et la Fédération nationale de la distribution…

Outre la compréhension de ce qui, comme la couleur, caractérise un article, Igor Elbert évoque un autre défi majeur pour atteindre son objectif : la préparation des données. Pour cela, le data scientist est confronté à plusieurs difficultés. Il doit d’abord obtenir des descriptions fiables des produits car leur valeur prédictive est très élevée. Ces informations, apportées par le fournisseur et traitées manuellement, sont sujettes à erreur. C’est pourquoi elles nécessitent généralement un toilettage pour délivrer tout leur potentiel. Enfin, compte tenu de la spécificité de l’activité de vente flash, le système de prédiction se doit d’être efficace tout en prenant en compte une dose d’incertitude : les articles proposés par le site sont photographiés, décrits et mis en vente dans un laps de temps très court.

Lire l’article (en anglais)

 

En complément :

un article (en anglais) sur l’analyse prédictive appliquée à la supply chain

et un autre (en anglais) sur les défis de l’analyse prédictive en général 

 

À lire sur Business Analytics Info :

« Amazon : les nouvelles frontières de l’expédition ! » 

et « Grande distribution : vers le commerce prédictif »