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Big Data, sempre più cruciali per il mondo Retail


 

I Big Data sono l'argomento caldo del momento ed in molti si sono lanciati alla rincorsa di gestirli, archiviarli, analizzarli. Ma a cosa servono e come utilizzarli nel mondo Retail?

Nello specifico ambito del Retail Marketing non è ancora stato fatto abbastanza al fine di convertire questa grande quantità di dati disponibili (Big Data) in informazioni veramente utili in modo pratico e a fini di business. C'è ancora da fare molto e non ci si può lasciare all'improvvisazione. Che senso ha possedere dati se poi non si possono analizzare professionalmente?

 
 

Servono tool/strumenti di monitoraggio o cruscotti di visualizzazione che ci offrano una chiave di lettura strategica.

 
 

Il cliente si domanda: "sapete tutto su di me, perché non ne percepisco alcun beneficio?"

I Big Data nel Retail non servono solo ad analizzare le vendite o il flusso dei visitatori. Oggi i Retailer e la GDO sono già in grado di analizzare: in-store adverting, preferenze, file, orari, durata delle visite, geo-localizzazione, tempo di permanenza, tassi di conversione, fedeltà dei clienti, frequenza, scelte, promozioni personali, richieste al desk, clienti speciali e molto molto altro, ottenendo un quadro veramente completo di ogni consumatore.

Non è strano quindi, che i consumatori in cuor loro si domandino che fine facciano questi dati, soprattutto perché non si trasformano in reali benefici, ad esempio: maggiore cura al cliente, risparmio personalizzato, qualità, consigli precisi e non generici, ecc.

 
 

Il problema risiede nel migliorare la raccolta dati riuscendo ad incrociare i dati in modo organizzato (servono tool in grado di captare informazioni strategiche per innescare azioni reali, di customer satisfaction o cross-selling).

 

In base ad una ricerca pubblicata da Imwire.com (vedi immagine sotto) si evince che:

 
  • il 68% dei CIO afferma che è posseggono una raccolta dati ma che non ne viene massimizzato il pieno valore
  • il 47% dei CIO ha investito in analisi cross-channel per ricavare intuizioni multicanale e migliorare la capacità dell'azienda nel raggiungere efficacemente i consumatori 
  • il 25% dei Retailers ha in piano di investire in analisi di big data per supportare il servizio al cliente
 
 

L'ammontare dei big data è spesso talmente grande che ci si limita ad analizzare solo alcuni aspetti, perlopiù vendite, risolvere problemi di code, analizzare promozioni o argomenti simili.

Inoltre, in un ammasso disorganizzato di dati c'è il rischio che le aziende non sappiano riconoscere informazioni determinanti e strategiche, dati che potrebbero invece portare benefici sensibili a: semplificazione di procedure, migliorare la produttività, aumento delle vendite, aumento della soddisfazione del cliente, ecc.

 
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Come sfruttare al meglio i Big Data

Vuoi trarre il massimo beneficio dai Big Data? Perfetto, tieni a mente queste due semplici regole.

Regola numero
 1: "personalizzazione"
cioè serve differenziare più possibile i dati/risultati in base ai beneficiari. Uno Store Manager o il Resp. Marketing avranno bisogno di monitorare dati accorpati in modo diverso da quelli necessari all’Amministratore Delegato o al Direttore Operativo. Anche lo staff ed i commerciali devono avere statistiche da visualizzare, ma scelte ad hoc. La condivisione dell'andamento è cruciale come la condivisione di una mission e di una vision.

Non servono infinite statistiche o serie interminabili di righe-dato.

Regola numero 2: "timing / real-time"
è indiscussa l'importanza del dato, ma il suo valore è enormemente maggiore quanto più è "immediato", "attuale". Facendo intercorre troppo tempo tra la generazione dei dati e il loro utilizzo, si presenta il rischio di una perdita di efficacia. Diventa più difficile trasformarli in attività immediate e risolutive.

 
 

Inoltre, ci si limita spesso ad analizzare i dati guardando al passato (mese, anno precedente, ecc.). Ma servirebbe un responso in real-time, tutte le volte che ci serve. Non saltuariamente e se qualcuno ha avuto il tempo di analizzare i dati. Ci rendiamo conto dell’importanza di veri strumenti di analisi solo quando emergono problemi gravi, ma in quel momento è troppo tardi. Il timing di analisi è cruciale, strategico. Servono tool in grado di rivelare anche correlazioni inaspettate tra dimensioni non omogenee, serve avere dei warning di allarme o di evidenza. Serve prevenire. 

Un'azienda dovrebbe cercare di prevenire i problemi invece di risolverli a posteriori o correre ai ripari all'ultimo momento.

Nel mondo Retail non esistono più né stagioni, né mode o trend. Niente è più così certo, preciso e circoscritto come accadeva 10-15 anni fa. Una linea di prodotto di grande interesse può cadere nel dimenticatoio in poche settimane. Ci si può accorgere dell'esistenza di una forte domanda di prodotti "invernali" nel pieno mese di agosto scoprendo semplicemente che è dato dalla presenza di un gran numero di clienti stranieri in vacanza (che hanno solo pochi giorni per acquistare in Italia tutto ciò che acquisterebbero in un anno).

 
 

Big Data e Retail WiFi

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