I Retail Analytics per Retail & GDO

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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.

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Retail Analytics: analisi basate sulle abitudini dei clienti

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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