RETAIL BIG DATA
COSA SONO I RETAIL BIG DATA?
I Big Data per la gestione del Business nel mondo Retail anche nel mondo Offline della GDO i Big Data rivestono un’importanza cruciale.
Avere una propria raccolta dati in questo contesto risulta relativamente semplice, ma spesso non si è in grado di analizzarli a dovere e massimizzare il loro pieno valore.
La quantità di dati a propria disposizione può essere così grande che ci si limita ad analizzarli in modo superficiale e riduttivo, non riconoscendo gli insight più strategici che potrebbero apportare benefici reali alla propria organizzazione. Aumentare la Customer Satisfaction, attuare strategie vincenti di Cross Selling e risolvere problemi relativi alle code migliorando l’efficienza dei propri servizi, sono solo alcuni dei benefici che un’analisi attenta dei Big Data nel mondo Retail può apportare.
Per trarre il massimo beneficio da queste informazioni a nostra disposizione, è necessario personalizzare la lettura dei big data in base alle esigenze di ogni reparto. Inoltre è bene ricordare che il valore di un dato acquisito è time sensitive, quindi far trascorrere troppo tempo tra la generazione di dati e il loro utilizzo può comportare una sostanziale perdita di efficacia. Per questo servono strumenti in grado di fornirci insight in tempo reale, svelandoci le correlazioni più rilevanti tra i dati raccolti.
Quando si opera nel mondo del Retail inoltre, l’omnicanalità è un fattore competitivo importante. Il negozio fisico ha ampliato il suo perimetro d’azione integrando touch point digitali. L’unione tra eCommerce e store fisico è alla base di una strategia di retail omnichannel. Le aziende, in questo contesto, devono adottare un modello marketing data driven, partendo dalla raccolta, analisi ed elaborazione dei dati.
1. Data Collection
Integrazione dei dati esterni e interni provenienti da tutti i touch point (Punto vendita, sito internet, canali di Direct Marketing, ecc..)
2. Data Analysis
I dati dei consumatori di solito, vengono attentamente studiati e analizzati per poi ottenere dei nuovi insight.
3. Data Execution
È la fase di attivazione dei dati, durante la quale essi vengono utilizzati per iniziative di marketing, vendita e non solo.