Un retail sempre più analitico

La grande distribuzione e la distribuzione specializzata sempre più nel modello data driven. Con l'intelligenza artificiale come sistema operativo (da Mark Up n. 262)

Come un complesso e articolato software in grado di ricevere dati da un set di sensori sparsi. Così funzionerà una catena del largo consumo e succederà molto presto. Ma la
traduzione concreta di questi paradigmi deve avvenire anche in una logica quantitativa, che permetta di valutare gli investimenti. Per fare il punto di come il settore del retailing sta reagendo a queste sfide, Mark Up ha incontrato Alberto Mussa, Associate Partner McKinsey & Company.
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale può portare benefici nelle promozioni, negli
assortimenti e nel replenishment. Ma allo stato attuale è possibile calcolare il Roi di un investimento di questo tipo?
L’utilizzo delle tecniche di advanced analytics (l’analisi statistica applicata a miliardi di scontrini per conoscere il percorso di acquisto, le scelte e le preferenze del consumatore), può portare molteplici benefici per i retailer moderni. Per quanto riguarda le promozioni, ad esempio, queste tecniche permettono di calcolare l’impatto atteso in termini di vendite addizionali per lo specifico articolo, al netto della cannibalizzazione delle vendite di altri prodotti nella stessa categoria o dello stesso articolo nelle settimane successive. È inoltre possibile stimare il numero di clienti aggiuntivi che hanno visitato il punto vendita grazie alla promozione e il carrello di spesa che hanno generato. In altre parole, l’utilizzo degli advanced analytics consente di calcolare l’effettivo beneficio della promozione, confrontarlo con l’investimento effettuato e quindi stimare il Roi dell’operazione. Secondo la nostra esperienza recente presso retailer europei, tali tecniche permettono di ottenere un incremento di 1-2 punti percentuali di margine, come risultato della gestione ottimizzata delle promozioni, e un Roi superiore di circa 10 punti percentuali a parità di investimento. Un impatto simile si può conseguire dall’ottimizzazione degli assortimenti. In questo ambito, gli advanced analytics consentono di definire il customer decision tree, ossia il percorso di scelta del consumatore all’interno di una specifica categoria e la sostituibilità di diversi articoli. Permettono dunque di comprendere se due prodotti sono equivalenti agli occhi dei consumatori o se svolgono funzioni diverse, con implicazioni chiare sul traffico: l’eliminazione di un articolo poco profittevole porterà alla perdita del cliente oppure semplicemente le vendite si riverseranno su un altro articolo equivalente? Anche in questo caso la nostra esperienza mostra che è possibile incrementare le vendite fino al 5% e i margini di 1-2 punti percentuali. L’adozione di un approccio integrato agli advanced analytics (che combini i dati interni generati dagli scontrini con i dati esterni, quali ad esempio flussi di traffico intorno al punto vendita, condizioni metereologiche, criteri e percorsi di ricerca su internet), è molto importante e sempre più diffusa. Così facendo, infatti, l’ottimizzazione non si basa solo sul percorso di acquisto passato dei consumatori, ma considera anche tutte quelle variabili esterne che lo influenzano.Per restare competitivi i retailer devono agire ora: quegli operatori che si sono distinti in ambito advanced analytics hanno già ottenuto vantaggi significativi. Occorrono almeno 6-12 mesi prima che un sistema di questo tipo diventi pienamente operativo e disponga delle competenze interne e degli strumenti necessari. Per accelerare i tempi, i retailer si stanno muovendo secondo modalità test & learn: progetti pilota che consentono di generare un impatto positivo già nel brevissimo termine, misurare i ritorni reali delle promozioni e sviluppare competenze in modo continuo e progressivo.
In un percorso evolutivo quali le aree aziendali in cui un retailer del largo consumo dovrebbe investirne in Ai?
In un percorso evolutivo, i retailer dovrebbero creare all’interno della propria organizzazione un centro di eccellenza di advanced analytics a supporto delle diverse funzioni commerciali. Ogni funzione ha il compito di gestire il “cuore commerciale” dell’offerta, mentre il centro fornisce gli insight necessari a guidare le scelte basandosi sui fatti e sulla comprensione effettiva del consumatore. Per questo motivo, è fondamentale investire nel backoffice, ma altrettanto importante è lo sviluppo di competenze legate all’interazione con il consumatore. La capacità di comprendere e gestire il cliente lungo tutto il suo percorso di acquisto, in modo sinergico e integrato tra headquarter e punti vendita, ha un impatto diretto sul livello di servizio percepito.
L’utilizzo dell’Ai in modo pervasivo e la condivisione dei dati, su quale fronte sposteranno il vantaggio competitivo?
Il consumatore di oggi è sempre più informato, infedele e combina canale fisico e digitale in tutte le fasi del percorso di acquisto. Il vantaggio competitivo dei retailer si misurerà pertanto sulla capacità di seguire il cliente in modo coerente lungo tutto questo percorso e di soddisfare i suoi bisogni specifici, attraverso un approccio veramente integrato, e quindi omnicanale, in linea con la strategia di business. In questo contesto, è facile comprendere quanto sia importante saper gestire e leggere con modelli di analitica avanzata l’enorme mole di dati disponibili sul consumatore, per accelerare l’integrazione tra tutti i punti di contatto e canali. La tecnologia informatica oggi disponibile permette la gestione di una significativa mole di dati con investimenti contenuti: basti pensare alle tecnologie di cloud computing per le quali non è necessario creare un’architettura proprietaria, ma è sufficiente “affittare” capacità computazionale in modo flessibile e senza vincoli. Ma questa da sola non basta: solo la combinazione di algoritmi statistici avanzati, competenze interne e visione commerciale consente infatti di ottenere benefici concreti da questa fonte unica di informazioni sul consumatore.

LASCIA UN COMMENTO

Please enter your comment!
Please enter your name here