Le monde du retail subit une transformation rapide. Dans cette course au renouvellement, les données et la Data Science jouent un rôle crucial. Les enjeux du secteur sont multiples : offrir une expérience client optimale, ajuster les stocks, maximiser le chiffre d'affaires ou encore personnaliser l'offre. Dans ce contexte, l'utilisation efficace de la Data Science peut offrir un avantage concurrentiel déterminant.
Techniques de Data Science pertinentes pour le Retail
Le retail tire parti d'une variété de techniques et d'outils Data Science pour améliorer ses processus et offrir une expérience client sans précédent. Parmi les plus notables :
Vision par ordinateur : Utilisée pour le suivi des mouvements en magasin et la reconnaissance des produits.
NLP (Natural Language Processing) : Indispensable pour les chatbots qui interagissent avec les clients et pour décrypter les retours clients en analysant leur langage.
Analyse de sentiments : Permet de déceler le ton et l'émotion derrière les critiques de produits, et d'ajuster en conséquence les stratégies marketing ou les gammes de produits.
Chatbots : Outre le service client, ils sont utilisés pour recommander des produits, fournir des informations et même effectuer des ventes.
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Terii Gilbert
Ingénieur Data ScientistEsteban Estoc
Ingénieur Logiciel Full StackRudy Chaussé
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