I cosiddetti Retail Analytics sono sistemi di analisi dei dati personalizzati per il settore Retail (inteso come tutto il mondo della vendita al dettaglio, dalla GDO al punto vendita di prodotti o servizi destinati ai consumatori finali) e possono coprire differenti ambiti strategici ed operativi, dalle strategie di vendita e di ingaggio dei clienti, fino alla gestione dell’inventario e il controllo dei flussi finanziari, a seconda delle esigenze del singolo retailer.
Dopo anni di focalizzazione massima sul branding, oggi, anche a seguito delle conseguenze economiche provocate dalla pandemia da Covid-19, le aziende che operano nel settore Retail necessitano di “retail analysis” più focalizzate sul comportamento e le abitudini di acquisto delle persone, sul Customer Lifetime Value (CLV), la sentiment analysis o la market basket analysis, per poter prendere decisioni più efficaci, guidate dai dati, ed avere migliore time to market e un più rapido ritorno degli investimenti.
Cosa sono i Retail Analytics
Da una prospettiva macro, i Retail Analytics sono strumenti di analisi dei dati che consentono a chi opera nel segmento Retail di avere una vista dettagliata sullo “stato di salute” della propria azienda, con un focus principale su Vendite e Marketing, ed una comprensione generale delle aree di business critiche e quelle che necessitano di miglioramento.
Andando un po’ più in dettaglio, i Retail Data Analytics forniscono dati analitici su diverse aree di business di un retailer: approvvigionamento delle merci e livelli di inventario, movimento e controllo della supply chain, andamenti delle vendite, analisi della domanda dei consumatori, fino ad arrivare a sofisticate retail analysis che mirano all’analisi e comprensione dei comportamenti, delle abitudini, del “sentiment” delle persone (clienti e potenziali tali).
Nell’insieme, si tratta di strumenti di analisi dei dati necessari per avere informazioni e conoscenza sui clienti, sull’andamento del business e dei processi operativi ed organizzativi. Conoscenza necessaria ad innescare processi decisionali data-driven finalizzati al miglioramento delle strategie aziendali (siano essere interne, focalizzate sui processi e l’organizzazione, siano esse rivolte ai clienti e al mercato della domanda).
Come sfruttare al meglio la Retail Data Analysis
La Retail Data Analysis, che possiamo identificare come la disciplina della Data Science specifica per l’analisi dei dati del settore delle vendite al dettaglio, non riguarda una superficiale analisi dei dati disponibili in azienda, ma sfrutta a pieno le tecniche avanzate di Data Science, a partire dalla Data Discovery e Data Preparation, fino alle tecniche di Data Mining, quindi l’applicazione di funzioni e algoritmi per ricavarne conoscenza utile (Advanced Analytics) ed infine di Data Visualization per passare all’utente finale la conoscenza estratta nel modo più adatto e utile (solo per citare alcune delle fasi tipiche della Data Science che trovano riscontro applicativo nella Retail Data Analysis).
In sostanza, adottare strumenti di Retail Analytics significa non solo fare un’analisi dei dati “tout court” ma definire un approccio strategico all’analisi dei dati e alla conoscenza che ne deriva quale pilastro sul quale definire miglioramenti, trasformazioni, innovazioni (di prodotto, di approccio, di processo, ecc.), concentrandosi quindi sul business e non sull’analisi dei dati in sé.
In quest’ottica, i Retail Analytics (intesi come gli strumenti di analisi dei dati) e la Retail Data Analysis (intesa come la strategia di business data-driven), diventano motore di innovazione aiutando i retailer in diversi ambiti, quali:
– Customer eXperience: oggi le persone si aspettano che le aziende ed i brand del Retail comunichino con loro in tempo reale e attraverso differenti canali, soprattutto che sappiano anticipare le loro esigenze e proporre “esperienze uniche”, attraverso prodotti, servizi, promozioni e comunicazioni personalizzate.
– Efficienza e ottimizzazione: la maggior parte delle analisi specifiche per il Retail, anche quelle incentrate sui clienti ed il mercato, generano informazioni utili per il miglioramento dei processi e dell’organizzazione interni, come quelli legati al customer care o quelli di back-end legati all’inventario, alla gestione dei magazzini e della supply chain, agli acquisti, ecc.
– Gestione dei rischi: le analisi specifiche sui comportamenti e le abitudini dei clienti e, più in generale, dei consumatori, possono diventare una base di conoscenza utile per una più efficace gestione dei rischi, da quelli legati alla possibile perdita di un cliente, fino a quelli di natura più operativa (per esempio legati alle forniture e all’inventario: sapere come si comportano i clienti e che preferenze hanno in termini di acquisto consente di migliorare anche la gestione operativa dei prodotti e dei servizi, evitando per esempio rischi di resi o costi elevati per magazzini pieni di merce invenduta, solo per citare un paio di esempi concreti).
Esempi applicativi dei Retail Analytics
Andando più in dettaglio negli esempi applicativi dei Retail Analytics, alcune delle più efficaci analisi dei dati da cui possono trarre vantaggio i Retail sono:
– Sentiment analysys: l’analisi del “sentiment” dei clienti non è un tema nuovo per i retailer, ma oggi gli strumenti di Retail Analytics sono diventati più potenti (consentendo analisi avanzate, anche con tecniche di intelligenza artificiale, come per esempio il machine learning, il riconoscimento del linguaggio naturale, l’analisi dei testi e il riconoscimento delle immagini) e c’è una più ampia disponibilità di dati, soprattutto non strutturati ed esterni alle fonti di dati aziendali (si pensi per esempio a tutti i dati provenienti dai social media). Con questi tipo di analisi, i retailer riescono ad avere “il polso della situazione” rispetto alla propria strategia di vendita e posizionamento, intercettando il sentimento delle persone nei confronti del brand, di una specifica campagna, di un prodotto, ecc. Questo tipo di analisi possono essere collocate, strategicamente, all’interno del miglioramento della Customer eXperience.
– Analisi dei comportamenti di acquisto (Customer Purchase Behaviour): con questo tipo di analisi i retailer tengono traccia dei “movimenti” che compiono le persone prima e dopo aver effettuato un acquisto (cosa cercano, da cosa vengono influenzate, quali strumenti e canali scelgono, quali fattori incidono sul loro percorso, come e quando si affidano al contact center o ad altri canali aziendali, se e quando richiedono assistenza al customer care, ecc.). Questo tipo di analisi sono particolarmente utili sia per migliorare la Customer eXperience, sia in ottica di efficienza ed ottimizzazione operativa.
– Market basket analysis: questa è forse una delle analisi più tradizionali nel campo Retail e, solitamente, si basa sui dati raccolti tramite le transazioni dei clienti (dati storici, dunque) attraverso i quali fare analisi per definire azioni future (per esempio, continuare a vendere o meno un prodotto o servizio in base all’andamento delle vendite e alle scelte dei clienti). Queste analisi si collocano nell’alveo dell’efficienza ed ottimizzazione operativa e possono risultare utili anche ai fini della gestione dei rischi.
– Gestione delle scorte: lo stoccaggio delle merci e la gestione dell’inventario incidono sul business sia in termini di costi sia dal punto di vista dei processi e delle attività operative. La gestione ottimale oggi passa anche da analisi avanzate sui comportamenti di acquisto delle persone e la correlazione con i dati provenienti da altre analisi (come quelle RFM, per esempio). Anche in questo caso, questo tipo di analisi si colloca all’interno degli ambiti macro dell’efficienza/ottimizzazione e della gestione dei rischi ma può avere un ruolo importante anche a livello di Customer eXperience (per esempio facendo sempre trovare al cliente ciò che vuole).
– Customer Lifetime Value (CLV): come abbiamo più volte avuto modo di approfondire in questo blog, il Customer Lifetime Value (CLV) sta ad indicare la previsione del valore che un cliente avrà nel corso della vita con un’azienda o un brand, attraverso differenti parametri di analisi (dal comportamento di acquisto al valore degli acquisti, dal tasso di fidelizzazione – Retention Analysis – a quello del rischio di abbandono – Churn Analysis). Si tratta di analisi avanzate (oggi anche nell’ambito delle analisi predittive e delle analisi avanzate con tecniche di intelligenza artificiale) che, in questo caso, vanno a coprire tutti i possibili ambiti applicativi dei Retail Analytics, dalla Customer eXperience fino alla gestione dei rischi, passando per le strategie di efficienza ed ottimizzazione operativa.
– RFM – Recency, Frequency e Monetary: queste analisi consentono di definire, in base a parametri quali Recency (quanto recentemente acquistano i clienti), Frequency (quanto spesso acquistano), Monetary value (quanto spendono in media), quali sono i “clienti migliori” per un brand o un retailer in generale. In sostanza, le analisi RFM aiutano i retailer a segmentare meglio la propria clientela, con l’obiettivo di definire meglio le strategie di vendita e marketing, sia sul piano della Customer eXperience ma anche da un punto di vista operativo (efficienza ed ottimizzazione) e di gestione dei rischi (concentrando gli sforzi là dove davvero serve).
