In che modo i Big Data trasformano il settore retail

L’analisi dei Big Data nel settore retail è diventata semplicemente necessaria.

Grazie ad essa, si possono comprendere i comportamenti dei clienti, prevedere la domanda, ottimizzare le scorte e la logistica e avere un quadro più dettagliato del proprio business, adattando le proprie strategie di marketing in sintonia con i diversi segmenti di mercato.

Come è cambiato il retail con la Data Analytics

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L’analisi dei Big Data è uno spartiacque per il settore della vendita al dettaglio.

Un settore che, prima, faceva molto affidamento ai dati di vendita raccolti al registratore di cassa: un processo spesso manuale. La conoscenza dei propri clienti avveniva tramite sondaggi cartacei e feedback fisici, le strategie di marketing erano generalizzate, spesso affidate esclusivamente al classico volantino e agli spot pubblicitari e le decisioni su scorte, prezzi e promozioni si basava solo sui dati storici dell’azienda.

Ora i Big Data hanno portato una nuova consapevolezza:
quella di poter prendere decisioni informate per il proprio business.

Enormi set di dati, elaborati in tempo reale, da sorgenti offline e online. Tecniche analitiche avanzate, come il machine learning, le analisi predittive e l’IA.

Ambiti di applicazione ampliati: adesso i dati si possono utilizzare non solo per fare un calcolo del fatturato aziendale, ma per le strategie di marketing e commerciali, per la supply chain, per la gestione dell’inventario, per le tendenze del mercato e per fare campagne one-to-one ad ogni cliente, di cui si hanno le più svariate informazioni.

Data Analysis: quali sono i vantaggi per la vendita al dettaglio

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Prendere decisioni basate su dati multi-sorgente e visualizzati in tempo reale permette alle aziende di ottimizzare i propri investimenti, ridurre i rischi e abbattere gli sprechi.

L’analisi dei dati nel commercio al dettaglio, facilita:

• Segmentazione della clientela e maggiore personalizzazione del cliente
I Big Data consentono ai rivenditori di segmentare i clienti in modo più accurato in base a tutti i dati incamerati nei database: comportamenti di acquisto, preferenze e dati demografici. I retailer possono così creare campagne di marketing più efficaci e costruiscono relazioni più forti con i clienti, portando a tassi di conversione più elevati.

• Gestione dell’inventario migliorata
I retailer possono utilizzare l’analisi dei big data per prevedere quali prodotti vendono di più, le tendenze di acquisto e le stagionalità dei prodotti. Le aziende di vendita al dettaglio possono così ottimizzare i livelli delle scorte analizzando i modelli di vendita, ma anche le tendenze sui social.

• Ottimizzazione della catena di fornitura
L’analisi dei Big Data aiuta a ottimizzare la catena di fornitura fornendo informazioni in tempo reale sui prodotti. Ciò garantisce che i prodotti giusti siano nel posto giusto al momento giusto, riducendo al minimo i ritardi e migliorando l’efficienza.

• Marketing e promozioni mirate
La Data Analysis consente ai rivenditori di personalizzare le attività di marketing analizzando i dati dei clienti per comprendere le preferenze individuali. Ciò può includere consigli personalizzati, promozioni e pubblicità mirata.

• Vantaggio competitivo
In un settore in forte crescita, quello dei Big Data, ma ancora relativamente acerbo in Italia (leggi: Chi investe in Italia nei Big Data?), basare le proprie strategie commerciali e di marketing sui dati significa, oggi, poter avere un vantaggio competitivo su una concorrenza non molto accesa.

Come funziona la Data Analysis nel retail: alcuni casi studio

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Le grandi aziende, come anticipato, da anni hanno percepito il reale valore dei dati e li stanno sfruttando a proprio favore per migliorare il proprio business. Ecco alcuni case history di riferimento:

Walmart: analisi predittiva per logistica e inventario

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Walmart è uno dei più grandi retailer al mondo e utilizza i dati per ridurre le scorte in eccesso e limitare al minimo i prodotti esauriti. Lo studio dei Big Data, infatti, fa una analisi predittiva per prevedere la domanda e dunque ottimizzare i livelli di inventario e gestire la logistica. Tutto questo, su una vastissima rete di negozi fisici.

Amazon: marketing personalizzato e cross-selling

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Il successo di Amazon è dovuto in buona parte all’utilizzo di tutti i dati a sua disposizione. Analizzando gli acquisti passati, la cronologia di navigazione e le recensioni, riesce a promuovere consigli altamente personalizzati, nella più alta dimostrazione di come il marketing personalizzato e i prodotti in cross-selling incidano significativamente sulle vendite.

Zara: tendenze in tempo reale per velocizzare la progettazione

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Zara è uno dei più noti modelli di fast fashion al mondo. Il suo utilizzo dei dati è fortemente orientato ad avere, in tempo reale, una risposta sulle tendenze della moda. Grazie all’analisi dei dati di vendita e del sentiment online e sui social – tramite commenti, feedback e recensioni – è riuscita a ridurre il ciclo dalla progettazione dei prodotti alla vendita a sole due settimane, incrementando le vendite totali del 20%.

Nike: le interazioni sui social media per migliorare il ROI

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Nike ha riconosciuto il valore dei dati, arrivando a sviluppare un vero e proprio comparto per la Data Analysis, la Nike Data & Analytics. Negli ultimi anni, il ritorno sull’investimento di Nike è aumentato del 20% dopo che l’azienda ha iniziato a utilizzare l’analisi per orientare le proprie decisioni di marketing. Questo ha portato, infatti, a scoprire che il suo target preferiva interagire con il brand tramite i social media: concentrando gli sforzi sul social media advertising, ha aumentato il coinvolgimento, le interazioni e, inevitabilmente il ritorno sull’investimento.