L’analisi dati è la chiave per il successo

Non molto tempo fa, per raccogliere dati sul comportamento dei clienti, i negozi mettevano in marcia programmi di fidelizzazione, e, di conseguenza, adattavano le loro campagne e strategie di marketing. Da allora, l’industria al dettaglio ha fatto grandi progressi, realizzando il valore delle tecnologie di Retail Intelligence.

Poiché il settore commerciale diventa sempre più competitivo, è importante per i rivenditori attingere alla loro esperienza passata oltre ad applicare i risultati delle analisi derivate dalle soluzioni di Big Data Analytics, con il fine di rafforzare ulteriormente le loro scoperte.

Viviamo in un mondo in cui i consumatori sono alla ricerca di una gratificazione immediata e si aspettano una varietà di nuove esperienze digitali e servizi personalizzati. Quindi, la concorrenza non è l’unico business driver che costringe i rivenditori a cambiare: dovrebbero anche essere abbastanza agili da servire bene i loro clienti più giovani e migliorare le loro esperienze utente. Quelli che non riescono a farlo spesso finiscono per perdere i loro clienti più fedeli.

Oggi, quasi tutti i retailer sono già passati al cloud o sono sul punto di farlo. Questa migrazione offre molti vantaggi, in termini di costi e spazio di storage offerti dal cloud. Anche nel settore del retail, è fondamentale avere una chiara strategia cloud per affrontare ogni sfida di business.

Le migliori strategie cloud hanno una combinazione strategica di uno o più dei seguenti parametri:

1. Personalizzazione e time-to-market

Con una moltitudine di canali di coinvolgimento e un panorama competitivo, ogni consumatore si aspetta un’esperienza di vendita personalizzata. La personalizzazione si basa su dati che sono parte integrante della raccolta di informazioni sulle preferenze dei clienti, livelli di stock, capacità di produzione, fornitori e altro ancora. I rivenditori ora offrono ai consumatori la possibilità di progettare e personalizzare gli articoli, creando in tal modo la differenziazione in un mercato affollato e aprendo nuovi (e preziosi) flussi di entrate. L’analisi dei dati consente un approccio “fai-da-te†per i consumatori, fornendo un panorama di dati senza limiti.

2. Conosci il tuo cliente

I rivenditori di maggior successo sono quelli che hanno una comprensione intuitiva di ciò che desiderano i loro clienti. Nell’era digitale, i dati svolgono un ruolo cruciale ma il loro volume potrebbe essere fuorviante. ݈ importante analizzare e segmentare la mole di dati per capire cosa è veramente importante per i clienti ed adattare le offerte di conseguenza.

3. Prezzi dinamici

La tariffazione dinamica, famosa da decenni nel settore del trasporto aereo, sta guadagnando popolarità anche in altri settori. Abbiamo visto aziende come Amazon e Uber adattare abitualmente i loro prezzi in tempo reale, grazie alle intuizioni ottenute dal comportamento dei clienti e da altre fonti esterne. Affinchè i dettaglianti possano adottare prezzi dinamici, devono avere una visione a 360 gradi sia dei loro clienti che della concorrenza. Ciò richiede una rete di dati strettamente integrata tra le proprietà fisiche e digitali del rivenditore – negozi fisici, online e reti sociali – per ottenere i dati richiesti e prendere decisioni con criterio.

4. Migliorare la supply chain

Se le esperienze di acquisto personalizzate sono fondamentali per la soddisfazione del cliente, la qualità del prodotto e la puntualità nella consegna sono ugualmente importanti. L‘analisi dati consente ai rivenditori di ottenere una migliore visibilità delle loro operazioni logistiche e della supply chain, aiutandoli così a identificare le cattive abitudini che causano ritardi. Correggendo queste anomalie, i retailer possono portare il prodotto giusto al cliente giusto al momento giusto.