Les conseils d'Antoine Ferté, directeur technique chez Dynatrace.
Il va sans dire que les
commerçants ont su tirer parti du succès fulgurant du e-commerce et affiner
leur stratégie omnicanale pour répondre à l’évolution des attentes des
consommateurs. Mais cette transformation digitale, aussi bénéfique soit-elle,
engendre également de nouveaux défis opérationnels.
Que ce soit quand ils naviguent sur une application mobile, vérifient les stocks disponibles en magasin ou passent une commande pour une livraison à domicile, les consommateurs s’attendent aujourd’hui à des expériences d’achat fluides. Toute perturbation, comme un temps de chargement trop long des pages web, un échec de paiement ou un incident de sécurité, peut dégrader l’expérience d’achat et risque d’affecter de manière irrémédiable la fidélité des clients, la réputation de la marque et, en fin de compte, les revenus.
Au-delà des fortes attentes des clients, les commerçants font aussi face à des difficultés croissantes sur les chaînes d’approvisionnement, qui entraînent une hausse des coûts opérationnels. Et la nécessité de protéger les consommateurs contre l’augmentation de la fraude en ligne ajoute encore un niveau de complexité supplémentaire.
Bien que de nombreux
commerçants utilisent déjà l’observabilité pour gérer les performances de leur
système et identifier la cause profonde des problèmes qui impactent directement
leurs clients, les données d’observabilité offrent des opportunités plus vastes
pour résoudre des difficultés au-delà du simple monitoring des applications et
des infrastructures traditionnelles.
Des données en temps
réel pour obtenir des informations exploitables
Les détaillants
génèrent d’énormes quantités de données issues des interactions numériques,
mais sans une visibilité claire sur l’impact des problèmes informatiques sur
les résultats commerciaux, il peut être difficile d’identifier les domaines à
améliorer. Ils peuvent toutefois combler cette lacune en reliant les
informations sur les performances de leurs systèmes capturées dans leurs
données d'observabilité, à leurs pratiques d'analyse business. Les équipes
peuvent alors mieux comprendre la façon dont les performances IT influencent
des métriques clés comme les conversions, les revenus ou encore la fidélisation
client.et leur permet de se concentrer sur les problèmes ayant le plus gros
impact business. Ce qui permet ainsi aux commerçants de prendre de meilleures
décisions quant à l’allocation des efforts d’ingénierie.
Par exemple, une
seconde de ralentissement au début du parcours client ayant entraîné une baisse
de 50% des conversions au cours des dernières 24 heures, est bien plus urgent
qu’un problème en apparence plus important, plus loin dans le processus, mais qui
n’a fait chuter les conversions que de 10%. En adoptant une approche plus
unifiée de l’observabilité et de l’analyse business, les commerçants peuvent
aider leurs équipes à faire cette distinction en temps réel. Et leur permettre
ainsi d’avoir le contexte nécessaire pour bien comprendre les problèmes et
s’assurer que les corrections prioritaires sont traitées en premier.
Des mesures proactives
pour répondre aux attentes des clients
Face à des attentes
clients plus élevées que jamais, les commerçants doivent passer d’une approche
réactive à un modèle de service proactif. En anticipant et en résolvant les
problèmes avant qu’ils ne surviennent, les commerçants peuvent limiter leur impact
sur l’expérience client. Par exemple, les informations issues de
l’observabilité pourraient révéler qu’un ralentissement d’une API empêche les
mises à jour d’inventaire de s’afficher correctement lorsque les clients
vérifient les stocks disponibles. C’est le genre de problème qui doit être
résolu rapidement pour éviter une perte de revenu et des clients déçus.
Et les bénéfices vont
bien au-delà des transactions quotidiennes. Lors des pics d’achats, comme le
Black Friday, les commerçants peuvent utiliser l’observabilité pour tester la
résistance de leurs systèmes à l’avance, en identifiant les goulots d’étranglement
potentiels avant que de gros volumes de trafic ne les poussent à leur point de
rupture. Ils peuvent aller encore plus loin, en utilisant les données
d’observabilité pour alimenter des workflows d’AIOps qui déclenchent un
processus automatique de résolution de problème sans intervention humaine, et
ce sans impacter les clients. Ce niveau de préparation peut faire la différence
entre une journée de vente record et une panne de système coûteuse.
Lutter contre les
activités frauduleuses
La fraude reste un défi
persistant : en France la fraude dans le secteur du retail aurait généré une
perte de 17 milliards d’euros en 2023. À mesure que les entreprises étendent
leur présence digitale, les méthodes des fraudeurs deviennent de plus en plus
sophistiquées, usant de tactiques telles que la prise de contrôle de compte,
les fraudes aux paiements et les arnaques aux remboursements, pour exploiter
les failles des plateformes et des processus de e-commerce. Ces menaces ne sont
pas toujours faciles à détecter, en particulier quand elles impliquent des
schémas subtils qui se déroulent au fil du temps.
Les données
d’observabilité peuvent aider les commerçants à lutter contre la fraude en
offrant une vue d’ensemble des interactions clients à travers toutes les
applications et les historiques de transactions. En analysant en continu les
schémas de comportement, les détaillants peuvent détecter des activités
inhabituelles que les systèmes de sécurité traditionnels pourraient
négliger. Par exemple, une visibilité en
temps réel sur l’ensemble du parcours client permet d’identifier les
utilisateurs suspects qui tentent de se connecter successivement à plusieurs
comptes. Ces informations peuvent aider les commerçants à reconnaître cette
activité inhabituelle comme une possible attaque par credential stuffing
(bourrage d’identifiant) et à déclencher une réponse automatique avant que de
réels dommages ne soient causés.
De même, si une hausse
soudaine de demandes de remboursement se retrouve liée à une région ou une
adresse IP spécifique grâce aux données d’observabilité, cela peut permettre
aux commerçants de déceler d’éventuelles tentatives de fraude. Une stratégie proactive
de prévention des fraudes, enrichie par des informations issues de
l’observabilité, peut faire une réelle différence pour sécuriser les opérations
business et renforcer la confiance des clients.
Adopter les données d’observabilité
L’observabilité est
utilisée depuis longtemps pour détecter et corriger des problèmes digitaux,
mais les commerçants sont maintenant capables de dépasser les capacités du
monitoring traditionnel pour s’attaquer de manière proactive aux défis qui
affectent l’expérience client. En utilisant l’observabilité comme un outil
business stratégique, les commerçants peuvent améliorer leur efficacité
opérationnelle, répondre proactivement aux exigences et aux attentes des
clients, et lutter contre la fraude, afin de fournir des expériences d’achat
fluides et engageantes.
Adopter des données d'observabilité qui fournissent des informations approfondies en temps réel, permet aux commerçants de prendre de meilleures décisions, de renforcer les relations avec les clients et de garder une longueur d’avance sur leurs concurrents.