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Amazon prépare la commande avant sa validation

Le géant de la vente en ligne travaillerait actuellement à un système prédictif permettant de préparer les colis avant que les internautes n’aient validé leur commande. Basé sur la connaissance client, ce service démontre une fois de plus le potentiel de l’analyse des données.

En se basant notamment sur les listes de souhaits, sur les commandes antérieures réalisées par ses clients ou sur le temps de consultation des articles, Amazon lancerait la préparation des commandes de produits avant même que ses clients ne les aient validées.

Le service reposerait sur le transfert préparatoire des colis, depuis les plates-formes de stockage vers les centres de livraison de proximité, répartis dans différents quartiers en fonction de la localisation des clients. Les délais de livraison pourraient ainsi être encore raccourcis.

Amazon n’a pas encore confirmé de manière officielle que la société travaillait sur ce nouveau projet. Mais un brevet concernant un système de livraison anticipée a bien été déposé par le groupe au mois de décembre.

Notre Analyse : L’anticipation, avenir ultime des services ?

Si Amazon investit tellement dans sa logistique, c’est que les experts du secteur prévoient que l’avenir de l’e-commerce est à la livraison en une heure, terrain sur lequel lutte également eBay.

L’avènement des objets connectés a contribué à l’émergence de cette nouvelle logique d’anticipation des souhaits et des besoins des clients. A cela s’ajoutent les nouvelles techniques d’analyse prédictive des données, pour favoriser la personnalisation des services, accessibles à tout moment et de n’importe où.

Le secteur bancaire concerné

Dans cette logique, la banque de demain devra être synonyme de flexibilité maximale et centrée sur les attentes du client final. Les banques de demain seront-elles capables de prévenir les envies et besoins financiers de leurs clients ? C’est déjà ce qu’elles essaient de faire au travers des outils de PFM qui axent leur stratégie sur l’anticipation, en s’appuyant sur l’analyse des données transactionnelles.