I Big Data hanno applicazioni praticamente in ogni settore, e la GDO (Grande Distribuzione Organizzata) non fa eccezione. Gli acquisti dei consumatori in punto vendita, gli articoli visualizzati su un sito online oppure i dati derivanti dalle carte fedeltà sono tutte informazioni che possono diventare centrali di una strategia data-driven. Una corretta implementazione degli Analytics permette di far leva su tali dati per seguire il percorso d’acquisto dei consumatori, valorizzare la loro esperienza, aumentare la loro soddisfazione e arginare il loro abbandono (churn rate). Ogni attività genera dati. Per questo i Big Data sono oggi il vero catalizzatore della nuova esperienza retail sia finalizzata al cliente finale sia atta a migliorare la produttività e l’organizzazione delle risorse umane.
Applicazioni dei Big Data: la filiera 2.0
L’Internet of Things (IoT) permette alle aziende della GDO di monitorare in tempo reale l’efficacia delle promozioni o la disponibilità della merce. Sfruttare i dati permette alle imprese di anticipare la domanda di un dato prodotto e garantire così una customer experience di primo livello. Una possibile applicazione dei Big Data è personalizzare in tempo reale una promozione a tempo limitato, sfruttando il sentiment sui social network oppure le previsioni meteorologiche per arrivare ad avere il miglior ritorno economico. Grazie ai Big Data un’azienda inoltre può reagire rapidamente a problemi di scorte o a eventuali inadempimenti di un fornitore. La loro analisi in tempo reale garantisce dati certi e informazioni precise per poter evitare un problema di distribuzione che, nella GDO, può significare un danno economico e d’immagine rilevante e potrebbe avere un effetto domino sugli altri partner della stessa filiera. Allo stesso modo, rientra nelle applicazioni dei Big Data registrare un incremento nelle vendite di una categoria di prodotto e poter esaudire tale domanda crescente in tempi rapidi, organizzando immediatamente una fornitura più estesa nei punti vendita. L’estrazione dai Big Data di modelli complessi permette anche l'introduzione del Dynamic Pricing, particolarmente sentito nella gestione degli alimenti freschi in scadenza. L’uso di modelli predittivi permette di definire il minimo sconto applicabile ad un prodotto in scadenza che garantisca comunque la sua vendita prima che diventi una perdita secca per l’azienda.
I Big Data e il marketing: l’arma segreta
I Big Data che vengono generati nei punti vendita e dai portali di ecommerce possono essere sfruttati per implementare campagne marketing efficaci e, soprattutto, personalizzate. Valutando specificità del singolo consumatore (come il tempo intercorso tra l’ultimo acquisto e quello precedente oppure gli articoli acquistati) e registrando dati online e offline, Decathlon, per esempio, ha organizzato una strategia data-driven ad hoc per il suo business. Maneggiare efficacemente i Big Data permette all’azienda di conoscere l’impatto sulle vendite che l’apertura di un altro punto Decathlon nelle vicinanze avrà su un negozio già esistente. Un altra applicazione dei Big Data nella GDO è sfruttare i dati degli acquisti o delle carte fedeltà per marketing personalizzato basate sull’analisi predittiva. L’analisi di questi dati permette di definire le abitudini di acquisto, la sensibilità al prezzo e lo stile di vita, dimensioni chiave per conoscere i propri clienti. Strategie di questo tipo richiedono figure specifiche, come i data scientist, che spesso non sono interne all’impresa. In molti casi il supporto di un partner esterno è fondamentale per acquisire rapidamente le skill essenziali in campo Analytics.
Quali applicazioni dei Big Data interessano al cliente?
Una corretta gestione dei Big Data generati dai punti vendita della GDO permette di organizzare al meglio la turnazione del personale o la distribuzione degli addetti vendita per ogni piano del negozio. I dati generati garantiscono, per esempio, l’opportunità di comprendere l’efficacia di una strategia di marketing, analizzando i potenziali clienti che sono entrati nel negozio o hanno visitato uno specifico reparto. Con i Big Data si riesce ad agire sulla disposizione dei prodotti sugli scaffali oppure su come ottimizzare gli spazi del singolo punto vendita. Rinascente, per esempio, ha implementato una strategia di Analytics in modo che i top manager e i direttori del punto vendita potessero avere, all’interno di un’applicazione, tutti i dati necessari per prendere decisioni tempestivamente. Così facendo parte del personale può essere traferito da un piano poco produttivo a un altro sovraffollato grazie agli insight risultanti dai Big Data.
Applicare i Big Data ai KPI
Analizzando il comportamento nei punti vendita del consumatore attraverso la carta fedeltà e gli scontrini, le aziende della GDO possono riconoscere in anticipo i cluster di clienti a maggior rischio di churn. Questa è solo una delle KPI (Key Performance Indicator) utili a mettere a punto la strategia migliore per ciascun punto vendita. Le aziende retail possono anche valutare quanto sta effettivamente spendendo il cliente proporzionalmente alle sue possibilità di acquisto oppure il grado di fedeltà di una persona a uno specifico punto vendita. Quest'ultima applicazione dei Big Data rende possibile generare insights dettagliati per valutare una strategia di marketing e di produttività dedicata a ciascuna location. Una logica di marketing automation grazie alla quale non perdere contatto con le tendenze di acquisto e i movimenti dei clienti nei propri punti vendita. Sconti o promozioni personalizzate possono contribuire a fidelizzare un cliente o a evitare che perda interesse. Le campagne promozionali dedicate permettono, inoltre, di raggiungere consumatori poco fidelizzati. I Big Data vengono sfruttati per le analisi predittive. Per anni i manager nella GDO hanno effettuato report consuntivi; oggi con i Big Data possono invece agire agli albori delle nuove tendenze tra i propri clienti.
