Le commerce électronique de mode traverse une période de changement. Les marques subissent une pression croissante de la part des consommateurs et des forces du marché pour devenir plus durables et moins gaspilleuses, notamment dans le secteur de la fast fashion.
Par conséquent:
- Plusieurs marques commencent à facturer aux clients le retour d’achats en ligne.
- Le commerce électronique de revente, ou « recommerce », se développe rapidement et entre dans le courant dominant.
- Il est rappelé aux utilisateurs de faire des choix d’achat plus durables, en se tournant davantage vers l’économie.
Les utilisateurs abandonnent également l’utilisation de Google pour la découverte et utilisent davantage Amazon et TikTok.
Cette évolution du marché et des consommateurs signifie que les données sont plus importantes que jamais, ainsi que la capacité de prévoir et de surveiller les changements de comportement des acheteurs.
Compte tenu de la quantité de données dont nous disposons provenant de sources multiples, nous sommes désormais dans la position la plus solide possible pour surveiller les changements de la demande et créer des prévisions.
L’objectif principal de l’analyse des tendances dans le commerce électronique doit toujours être de :
- Identifier les opportunités de création de valeur.
- Informer les activités de référencement (et de marketing général) pour un impact maximal.
- Créer des messages plus forts pour mieux répondre aux attentes des utilisateurs au bon moment.
Voici quelques exemples de la façon dont nous apportons plus de valeur dans le secteur de la mode en ligne en exploitant efficacement les données de recherche.
Analyse des tendances multiplateforme
La revente et la location sont des tendances de consommation émergentes dans le secteur de la mode. Pour cet exemple, j’utiliserai des sacs à main comme source de données.
Les utilisateurs achètent sur plusieurs plates-formes, nous ne devons donc pas nous concentrer uniquement sur Google lors de toute analyse des tendances du commerce électronique.
Pensez à d’autres plateformes d’achat et de découverte de produits telles qu’Amazon et TikTok.
Pour ce faire à un niveau simple, nous pouvons :
- Prenez un ensemble de termes de recherche, dans ce cas, les 50 principaux mots-clés associés par volume de recherche mensuel (MSV) aux États-Unis lorsque vous examinez les « grands sacs à main » comme sujet racine.
- Compilez 12 mois de données MSV, les tendances de recherche TikTok, les données de recherche eBay et Amazon.
Si nous prenons ces données dans leur ensemble, nous pouvons effectivement constater qu’au cours des mois de recherche sur Google autour des « gros sacs à main », la vitesse de recherche sur d’autres plateformes reste plus élevée (par rapport à la demande de recherche des plateformes).
Nous pouvons ensuite approfondir ces données et examiner des modificateurs supplémentaires des « grands sacs à main », tels que « luxe » ou « en soldes ».
L’affichage des données de demande de recherche sur quatre plates-formes de découverte de produits différentes vous permet également de prévoir la demande des utilisateurs, en tenant compte du fait que les utilisateurs de votre marché cible utilisent potentiellement plus que Google pour découvrir des produits.
Le moyen le plus simple de l’afficher consiste à utiliser un graphique de série chronologique structurelle bayésienne (BSTS) :
Vous pouvez le faire via Google Sheets, comme je l’ai fait ci-dessus, ou vous pouvez utiliser RStudio pour modéliser des graphiques de trafic avec différentes plages et périodes en suivant ce guide de prévision RStudio.
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Produits d’opportunité
En utilisant la même modélisation de la demande (avec des données sur des périodes au fil du temps), nous pouvons également identifier des « produits d’opportunité » dans un catalogue.
Par exemple, supposons que vous ayez un site Web de commerce électronique spécialisé dans la mode de luxe. Dans ce cas, vous pouvez prendre vos catégories de produits (ou une marque spécifique) et modéliser les produits les uns par rapport aux autres pour trouver des corrélations de demande.
Ces corrélations peuvent alors :
- Créez des opportunités de produits pour les ventes croisées et le marchandisage croisé.
- Influencez votre courrier électronique et vos réseaux sociaux.
- Être utilisé pour influencer le contenu utilisateur utile tel que les guides de style et « porter le look » pour une valeur ajoutée.
Utilisons la marque Van Cleef & Arpels pour l’exemple de données ci-dessous.
Nous nous attendons à ce que la demande des quatre catégories de produits augmente vers décembre/janvier, conformément à la demande saisonnière pour la plupart des articles de luxe.
Nous pouvons également constater qu’en juillet, août et septembre, la demande de recherche de boucles d’oreilles et de colliers Van Cleef & Arpels connaît un petit pic. En septembre, les bracelets ont également atteint leur vitesse de recherche maximale.
Grâce à une connaissance précoce d’une tendance de produit corrélée, les entreprises de mode peuvent :
- Coordonner les efforts de marketing omnicanal.
- Produisez du contenu qui correspond à la tendance.
- Configurez des publicités ciblées.
- Collaborez avec des influenceurs qui correspondent à l’attrait du produit sur des plateformes où une marque peut ne pas avoir une forte présence, comme TikTok ou Instagram.
Tendances de recherche tangentielles
Le dernier cas d’utilisation pour une meilleure utilisation des données que je souhaite aborder consiste à identifier les tendances entre vos produits de mode et les recherches tangentielles.
Un bon exemple en est l’exploration de la relation entre les vêtements de sport et les utilisateurs souhaitant faire des choix de vie plus sains.
Pour ce faire, nous devons superposer les recherches de vêtements de sport/vêtements de sport avec un sujet tangentiel que le même public d’utilisateurs peut rechercher, comme les séances d’entraînement.
Très rapidement, nous pouvons constater qu’Amazon et Google atteignent leur vitesse de recherche maximale pour les vêtements de sport/de sport vers janvier et février (comme on pouvait s’y attendre compte tenu de ce que nous savons des tendances saisonnières du sujet) avant de connaître une nouvelle hausse vers la fin de l’année. année.
Lorsque nous observons les utilisateurs recherchant des entraînements et des idées d’entraînement, nous constatons que Google et TikTok ont une vitesse de recherche constante tout au long de l’année (par rapport aux recherches de vêtements d’entraînement).
Avec les données à l’appui, nous pouvons justifier la création de contenu et de messages sur plusieurs plates-formes qui contribuent activement à engager notre clientèle cible tout au long de l’année, même lorsqu’elle n’est pas dans le cycle d’achat de pointe.
Plus nous créons de cette manière des points de contact positifs avec la marque, plus nous pouvons renforcer la confiance et, espérons-le, la demande de la marque. Cela peut contribuer à influencer la perception que Google a du domaine/de la marque lorsque attribution de ressources d’analyse.
Les tendances tangentielles peuvent également s’étendre à d’autres cas d’utilisation de produits, à des événements sportifs, à des émissions de télévision ou à d’autres éléments de la culture pop et des médias qui influencent la prise de décision d’un acheteur.
L’impératif du commerce électronique : une approche holistique basée sur les données de recherche
Différentes données démographiques adoptent des plateformes comme TikTok pour découvrir des produits et des informations et effectuer des achats de produits.
TikTok considère le commerce électronique comme un facteur de croissance et a l’ambition de quadrupler ses opérations et de réaliser 20 milliards de dollars de ventes.
C’est pourquoi, en tant que marque de mode, il est essentiel d’adopter une approche holistique lors de l’analyse de votre demande de recherche, de la recherche de mots-clés et de l’élaboration de votre stratégie de contenu et de messagerie.
Cette approche permet d’établir une forte présence organique et guide les autres canaux dans le maintien d’un message de marque cohérent.
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