Le aziende che operano nella grande distribuzione (GDO e GDS) sono chiamate ad affrontare sfide legate alla forte contaminazione dei mercati territoriali con dinamiche globali e digitali. Non solo, la customer satisfaction è sempre più legata a standard tipici delle dinamiche di acquisto online e multicanale.
In un simile contesto, il successo di una strategia di business è condizionato dalla capacità di attuare un approccio data-driven ad ogni livello e business unit aziendale.
È qui che si esprimono al meglio le opportunità della Business Intelligence & Advanced Analytics per Retail & GDO.
Approccio data-driven per il retail
Un approccio data-driven ha lo scopo di fondare le decisioni aziendali su dati reali, suggerendo al contempo le conseguenze future di ogni azione intrapresa: manager e gestori di punti vendita (sia fisici che online) potranno prendere le decisioni migliori ed effettuare scelte di elevato valore strategico.
La business analytics avanzata per il retail permette di:
- migliorare la strategia di vendita e sfruttare al meglio l’ominicanalità
- ampliare il bacino di clienti (con azioni mirate di marketing digitale e territoriale)
- ottimizzare la produzione (prevedendo trend e comportamenti futuri)
- attuare strategie di marketing personalizzato a vantaggio del consumatore (in linea con le sue esigenze, attuali e future)
Retail Analytics per la strategia data-driven
Fornire risposte a domande mirate su cosa accadrà in futuro è il vantaggio competitivo che permette alle aziende di mantenere e accrescere profitti e quote di mercato (Retail Data Analysis):
- quali e quanti sono i clienti che rischiamo di perdere nel prossimo trimestre? perché?
- quali fornitori sono maggiormente a rischio di cessazione dell’attività?
- come sarà influenzata la nostra quota di mercato da fattori esterni, demografici e sanitari?
- la forza lavoro aziendale è adeguata alle esigenze aziendali dei prossimi 2 anni?
Per farlo i retailer basano le proprie decisioni su specifiche analisi: i Retail Analytics.
I Retail Analytics sono analisi basate sui dati riguardanti le abitudini dei clienti e sull’andamento dei processi di management e processi operativi, specifici per il settore del retail. Possiamo distinguerli in 3 aree di grande impatto per questo settore.
1. Customer experience
Anticipare le esigenze dei consumatori e proporre esperienze uniche attraverso una comunicazione personalizzata sono il macro-obiettivo della customer experience analysis.
- Analisi dell’engagement (coinvolgimento): fornisce informazioni su quali siano i clienti disposti a spendere di più e quali caratteristiche possiedono.
- Analisi delle quote di mercato: comprendere quali sono le categorie di prodotto in cui ci sarà un aumento di clienti/vendite, dove invece prevedere perdite di quote di mercato, per quali consumatori e perché.
- Customer Churn Prediction: identificare i clienti a più alto rischio di abbandono, creare driver e indicatori di logoramento in grado di consentire interventi preventivi.
- Aumentare il ROI delle strategie di marketing: iper-targetizzare il cliente, le offerte e gestire un piano di comunicazione più produttivo (cosa proporre, quando e con quali strumenti).
- Sentiment Analysis: sono analisi avanzate che sfruttano tecniche di intelligenza artificiale (es. machine learning, riconoscimento del linguaggio naturale, analisi dei testi e riconoscimento delle immagini) per intercettare il sentimento dei consumatori rispetto ad un prodotto, servizio o campagna.
- Customer Purchase Behaviour (analisi del comportamento d’acquisto): avere dati di interazione sui processi pre e post acquisto.
- Customer Lifetime Value (CLV): aumentare il valore potenzialmente generabile da un cliente nel corso della sua vita (es. con programmi di loyalty altamente incisivi).
- RFM: Recency, Frequency e Monetary sono analisi utili a comprendere quali sono i migliori clienti, segmentare meglio la clientela e attuare strategie di vendita e marketing clusterizzate.
2. Gestione dei prezzi e della redditività
I Retail Analytics permettono di individuare la giusta strategia di prezzo (e promozione migliore), basata su parametri specifici (es. dati di inventario e tassi di vendita del negozio), durante l’intero ciclo di vita del prodotto.
3. Efficienza della supply chain
L’analisi predittiva basata sull’integrazione di dati aziendali e dati di comportamento, permette di gestire al meglio:
- Gestione delle scorte: ottimizzare assortimento e inventario (prevenendo rischi di stock out e overstock, spostando le scorte verso posizioni alternative).
- Efficienza dei trasporti: migliorare la produttività e l’utilizzo delle risorse (costi e operazioni).
- Sincronizzazione dei processi: domanda, offerta e produzione costantemente allineate alle previsioni di mercato.
La Business Intelligence per il Retail
Un requisito essenziale per i Retail Analytics è dunque l’accesso e l’integrazione dei Big Data provenienti da fonti eterogenee, qui entra in gioco la Data Science applicata al mondo del commercio e della grande distribuzione.
Grazie a tecniche avanzate di Data Science, algoritmi di Artificial Intelligence e Machine Learning, oggi è possibile raggiungere un vantaggio competitivo determinante sul mercato in quanto, grazie alla grande mole di dati a disposizione, si possono simulare diversi scenari e identificare il miglior risultato raggiungibile.
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