Récupérez les données de commerce électronique de Walmart, le plus grand magasin de détail au monde

Sur la base de cet article publié par Forbes, Walmart comptait 20 000 magasins dans 28 pays en juillet 2021. Il est toujours le plus grand détaillant au monde, Amazon suivant de loin deuxième avec près de la moitié de ses ventes. Fondée en 1962, bien qu'il ne s'agisse pas d'une nouvelle entreprise, elle a amélioré ses efforts technologiques, laissant derrière elle de nombreux nouveaux acteurs dans l'industrie. C'est également l'une des meilleures entreprises qui manipulent des données et permettent une prise de décision basée sur des données dans ses salles de conseil.

En 2021, il a commencé à construire le plus grand cloud privé au monde capable de traiter n'importe où dans la fourchette de 2,5 pétaoctets (2500 To) de données par heure. Pour continuer à travailler sur ces données massives, il a également mis en place un centre d'analyse appelé Data Cafe à son siège social de Bentonville, Arkansas. Dans ce hub, près de 200 flux de données internes et externes, ainsi que 40 pétaoctets de données transactionnelles, peuvent être transformés, visualisés ou utilisés pour créer des modèles. La réduction du temps nécessaire pour traiter les données de quelques semaines à quelques minutes a aidé l'entreprise à repérer les tendances et à prendre des décisions plus rapidement, réduisant ainsi le délai d'exécution pour appliquer efficacement les données.

Walmart et les mégadonnées

Les sites de commerce électronique et les détaillants utilisent souvent des sources de données internes et externes (données des concurrents) pour la gestion dynamique des prix. Bien qu'il s'agisse du cas d'utilisation par défaut (et souvent du seul) pour la plupart des entreprises, Walmart utilise ses sources de données pour effectuer plusieurs activités–

Personnalisez votre expérience d'achat en ligne

Tout comme Netflix utilise vos données d'utilisation précédentes pour vous offrir une expérience et des recommandations personnalisées, Walmart utilise vos données historiques pour afficher les produits et les offres qui pourraient être plus pertinents pour vous. Cela contribue à la fidélisation des clients et aux commandes souvent plus importantes.

Améliorez les processus de paiement en magasin

Ceux qui préfèrent encore faire leurs courses dans des magasins physiques redoutent les caisses sans personnel et les longues files d'attente. Walmart essaie de supprimer ces derniers goulots d'étranglement en étudiant les données précédentes et en calculant combien d'associés peuvent faciliter une facturation efficace à toute heure de la journée.

Gestion de la chaîne logistique

Chaque article atteint les clients à travers une série d'étapes impliquant chacune un système de transport différent. Walmart essaie d'optimiser la chaîne d'approvisionnement en réduisant autant que possible les étapes et en modifiant les horaires des camions pour s'assurer qu'ils peuvent remplir tout leur espace de chargement. Il étudie même les itinéraires et les horaires pour déterminer quel itinéraire permettrait aux clients de recevoir leurs commandes au plus tôt.

Réapprovisionner efficacement les pharmacies

Il utilise des données internes et historiques pour créer des simulations et prédire avec un haut degré de précision certains points de données. Ceux-ci inclus-

• à quelle heure de la journée les magasins voient-ils la fréquentation maximale ?
• les jours les plus chargés d'un mois ou d'une année
• quels médicaments sont les plus demandés

Toutes ces informations aident à gérer efficacement le personnel et les médicaments afin de réduire le temps nécessaire pour remplir chaque ordonnance.

Optimiser les sélections de produits

Elle utilise les données des ventes en ligne et hors ligne pour disposer de la sélection la plus optimale de marques et de produits dans les rayons de ses magasins et entrepôts. Il essaie également d'évaluer lesquelles de ses marques internes sont un succès auprès du client pour augmenter leur disponibilité.

Points de données et sources

Discuter des cas d'utilisation est un excellent moyen d'accroître l'intérêt du public sur des sujets. Cependant, ce sur quoi nous devons nous concentrer le plus, ce sont les points de données qui sont collectés et quelles sont les sources de ces flux de données.

Walmart a une large présence à travers les frontières internationales ainsi que dans la sphère en ligne. C'est pourquoi il peut collecter des données à partir de plusieurs sources -

1. 245 millions de clients dans 10 900 magasins physiques ainsi que 10 sites Web en direct dans le monde chaque jour.
2. 300 000 mentions et balises sur les sites de médias sociaux chaque jour.
3. 2 00 000 associés et près de 50 000 de plus sont embauchés chaque année - qui génèrent tous des données internes et permettent à Walmart d'améliorer son processus d'embauche et d'offrir de meilleurs environnements de travail.
4. Données clients sur 145 millions de citoyens américains, dont 60 % sont des adultes.

Cet énorme trésor de données permet à Walmart d'analyser quotidiennement des millions de mots-clés et de parier en conséquence sur des mots-clés pour placer ses publicités. Il est également capable d'analyser des milliers de produits, ceux qu'il vend et ceux qu'il ne vend pas. Tout cela lui a permis d'augmenter ses ventes en ayant des produits que les clients veulent le plus.

Walmart est allé jusqu'à analyser les événements locaux, la météo et les phénomènes des médias sociaux et leur impact sur le comportement des clients. Par exemple, supposons qu'un film soit un succès et que l'acteur principal porte une montre qui fait immédiatement fureur chez les jeunes adultes. Walmart serait en mesure de prédire une vente plus élevée grâce aux données des médias sociaux et essaierait de s'approvisionner en produit.

Conversion des défis de données pour les compétitions

Chaque entreprise est confrontée à des défis liés aux données lorsqu'elle travaille avec de nouveaux ensembles de données ou tente de répondre à de nouvelles questions à l'aide de données. En 2014, Walmart avait besoin de trouver un moyen efficace de prévoir les ventes avec une petite plage de données historiques. Il a organisé ce concours sur Kaggle où il a partagé les données de vente de 45 magasins physiques dans plusieurs départements. Les ventes lors de journées spéciales et de la période des fêtes ont également été étiquetées dans les données.

Les individus ont reçu plus de points de données correspondant à l'emplacement où se trouvait chaque magasin. Celui-ci contenait des informations telles que les conditions météorologiques, les pourcentages de chômage, le salaire médian, le coût du carburant, etc. C'était un défi de recrutement, permettant ainsi à Walmart de faire d'une pierre deux coups.

Mise en œuvre des pratiques de données de Walmart

Si vous envisagez de récupérer des données sur les produits ou les prix de Walmart, vous devez d'abord décider du département que vous souhaitez cibler. Obtenir toutes les données de tous les départements peut s'avérer être une tâche gigantesque. Dans le cas où vous opérez dans un emplacement géographique spécifique, il serait également judicieux de ne récupérer que les données liées à cet endroit. Obtenir toutes les données et les filtrer plus tard serait une double perte de temps et de ressources informatiques.

Le grattage des données de Walmart peut vous faire gagner des places, compte tenu de la variété des marchés et des départements qu'il dessert et du nombre de produits de son catalogue. Cependant, vous iriez beaucoup plus loin si vous adoptiez les "pratiques de données" chez Walmart, que ce soit du point de vue de la gestion des données ou de son infra cloud.