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Come sfruttare al meglio il Big Data Management nel Retail

big data management

Nell’ultimo anno, la pandemia del Covid-19 ha spinto le aziende ad accelerare il ricorso alla digitalizzazione. Le restrizioni durante l’emergenza sanitaria hanno portato sempre più i consumatori ad acquistare prodotti e servizi attraverso gli e-commerce B2C.

Le aziende si organizzano, in tal senso, per trasformare i dati in informazioni strategiche. Come sfruttare al meglio il Big Data Management nel Retail? Tutte le aziende se lo chiedono: trovare una risposta pratica ed efficace a questa domanda significa prendere decisioni consapevoli basate su dati pertinenti anticipando il futuro e garantendo continuità di business nei momenti di crisi. Significa, soprattutto, garantire un futuro all’azienda in un mercato destinato a evolversi di continuo.

La miniera d’oro del successo per il proprio business, anche nel Retail, è costituita dai Big Data, un’enorme mole di dati in quantità crescente offerta dalla trasformazione digitale. Questi dati vengono generati da sistemi informatici, infrastrutture che supportano la produzione, distribuzione ed erogazione di servizi, sensori integrati in migliaia di oggetti smart collegati alla rete (IoT) ma anche dall’utilizzo dei dispositivi tecnologici da parte dei consumatori.

Tutte le volte che usiamo un PC, uno smartphone, un’app o i social network, lasciamo un’impronta digitale fatta di informazioni. Dati che suggeriscono gusti e tendenze dei consumatori aiutando i retailer a prendere decisioni mirate. Come ci riescono? Grazie a 3 step.

Reinventarsi in tempi di crisi con un approccio data-driven

La pandemia ha portato le aziende a ripensare alcune attività di analisi dei dati.

Le imprese più innovative si sono concentrate maggiormente sull’efficienza, sulle competenze interne, sulla governance dei dati e della Data Science. Le aziende orientate all’approccio data-driven hanno saputo reinventarsi in tempi di crisi facendo crescere il business e la competitività grazie all’innovazione digitale.

In parole povere, sono riuscite a:

  • individuare i fattori chiave che muovono i consumatori ad acquistare un certo prodotto o servizio;
  • comprendere le reazioni dei mercati e la loro percezione dei brand;
  • segmentare la popolazione allo scopo di personalizzare al massimo le strategie;
  • abilitare nuove sperimentazioni grazie alla disponibilità di dati inediti;
  • abilitare nuovi modelli di business;
  • trasformare i dati in informazioni predittive, riuscendo ad anticipare i tempi in modo efficace.

I 3 step per trasformare il Big Data Management in successo

Ecco quali sono i 3 step per sfruttare al meglio il Big Data Management nel Retail:

  1. Conoscere. Il primo step è prendere coscienza dell’enorme valore dei Big Data. Sfruttati al meglio, possono incrementare il successo e la competitività di un retailer attraverso Internet (e-commerce, sito, social media), l’utilizzo delle nuove tecnologie (Cloud, Intelligenza Artificiale, Data Science Platform, Machine Learning), strumenti legati alla Business Intelligence di in-store tracking (che analizzano i clienti all’interno del negozio come tag, NFC, beacon, app, sensori di movimento, rilevatori di calore, reti wireless, ecc.).
  2. Analizzare. Dopo aver compreso il valore dei dati ed averli raccolti, si potranno uniformare in un unico database tramite processi di Data Integration. Grazie a certi strumenti di Big Data Analytics si potranno creare dashboard, report e grafici che permetteranno di esaminare i dati raccolti a seconda delle esigenze e degli obiettivi di studio per ottenere analisi mirate.
  3. Decidere. L’analisi mirata dei dati consente il Big Data Management che ha lo scopo di orientare le decisioni e le azioni da intraprendere (offerte personalizzate, nuove strategie promozionali, campagne di marketing, programmi fedeltà, ecc.).

Big Data Management: le tre principali figure professionali

Nella fase decisionale, l’azienda richiede l’intervento di tre principali figure professionali.

  • Top Management. Delinea gli obiettivi e guida l’azienda allo scopo di raggiungerli. Ha il compito di analizzare i dati e valutare come migliorare i risultati ottenuti. Il CTO fornisce le linee guida per lo sviluppo tecnologico, il CFO per le operazioni finanziarie.
  • Marketing. Definisce le migliori strategie in base a quanto stabilito dai vari Chief-Officer. Il consulente marketing può essere interno o esterno all’azienda.
  • Data Scientist. Profilo professionale sempre più rilevante e richiesto dalle aziende. Analizza i dati grazie ad algoritmi sofisticati. Supporta marketing e amministrazione nell’analisi dei dati per individuare con maggiore precisione i fattori chiave per l’azienda. Il parere del Data Scientist sugli obiettivi indicati dal Top Management può essere determinante.

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