Conoscere la lingua dei dati: ecco come la data literacy può aiutare il retail

Conoscere la lingua dei dati: ecco come la data literacy può aiutare il retail

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Come sta accadendo anche in altri settori, il retail si sta evolvendo velocemente sull’onda della trasformazione portata dalla digitalizzazione. Le opportunità di crescita sono infinite sia per un’azienda emergente con un veloce sviluppo che per una realtà affermata che adotta un nuovo modello organizzativo, così come per una florida azienda locale che sfrutta il digitale per espandersi a livello internazionale.

Una situazione che si riflette anche nei risultati del nostro Data Literacy Index, uno studio accademico sull’alfabetizzazione dei dati: il 94% degli intervistati che lavora nel commercio (vendita al dettaglio e all'ingrosso) si è infatti dichiarato fiducioso che il settore in generale e la propria azienda in particolare stiano andando nella giusta direzione. Un dato, questo, che può sembrare in contrasto con lo scenario del retail a livello locale, dal momento che sono sempre più numerose le chiusure dei negozi nei centri commerciali e nei centri città.

Ma, stando al Global Powers of Retailing 2019 di Deloitte, su scala internazionale, il retail è in crescita, con ricavi in aumento dell'83% per i 250 maggiori retailer a livello mondiale.
Diversi fattori contribuiscono a questo scenario, dal benessere economico di una nazione ai prezzi dell'energia. È tuttavia interessante notare che, all’interno della top 250, tre delle prime quattro aziende in più rapida crescita sono e-commerce fondati in Cina mentre, considerando la classifica generale dei più grandi retailer a livello assoluto, Amazon si posiziona al quarto posto e Walmart al primo.

Un miglior utilizzo dei dati apre la strada per il successo

Queste aziende sono tutte ottimi esempi di un utilizzo corretto dei dati nel retail. Quando si tratta di sfruttare i dati, Amazon è considerata da molti come la migliore nel settore - i suoi algoritmi, i suggerimenti d’acquisto e la capacità di introdurre nuove funzionalità prima ancora che i clienti stessi si rendano conto di volerle, sono tutte prove di quello che potrebbe essere considerato un esempio di business estremamente improntato sull’alfabetizzazione dei dati. Lo stesso si può dire per le aziende in rapida crescita: nell’e-commerce, i dati sono sempre al centro.

In questo scenario, dove si colloca Walmart? Partiamo dall'inizio: Walmart è stato un pioniere, intuendo, già negli anni '80, come i dati possano aiutare a ottimizzare le operazioni e garantire performance più efficaci. Non deve quindi sorprendere che oggi sia il più grande retailer al mondo: è stato il primo a introdurre il data warehousing e da anni “cattura” tutte le transazioni che avvengono in ogni store degli USA. Sembra che la maggior parte dei grandi retailer e dei grossisti si stia rendendo conto del valore dei dati: il 95% di loro afferma che i dati sono importanti per il proprio business, mentre l'89% ritiene che la data literacy lo è per il settore in generale. L'86% dichiara poi che le conoscenze sui dati migliorano la capacità dei dipendenti di prendere decisioni critiche, e che in questo la formazione ricopre un ruolo importante.

Tra il dire e il fare…

Tuttavia, c’è una differenza tra il sapere di dover fare qualcosa e l’essere in grado di farlo. Infatti, secondo il Data Literacy Index, nonostante sia quasi universalmente condivisa l’importanza dei dati e la necessità di una maggiore alfabetizzazione dei dati, il retail è il secondo peggior settore in termini di prestazioni. Infatti, una parte significativa dei dirigenti intervistati non sembra impegnarsi molto per far sì che il proprio staff disponga delle giuste competenze. Solo poco più di un quinto degli interpellati dichiara di fare formazione sulla data literacy: un dato non particolarmente positivo, soprattutto se comparato con quanto avviene nei settori finanziario (47%), servizi (49%) e industria pesante (32%).

Ne conseguono implicazioni significative per l'acquisizione e la retention dei talenti: se i professionisti dei dati sono consapevoli di avere maggiori possibilità di mettere a frutto le proprie competenze e di essere ben remunerati in altri settori, perché dovrebbero scegliere di intraprendere una carriera nel retail? Ovviamente ci sono delle eccezioni – per esempio l’azienda britannica Marks & Spencer, che nel 2018 ha lanciato per i propri dipendenti la prima retail data academy del mondo - ma resta il fatto che, se non investiranno per migliorare l'alfabetizzazione dei dati, i retailer faranno fatica a estrapolare valore reale dalle “miniere di dati” di cui dispongono.

Come dare il via alla prossima ondata di innovazione nel retail

Se i dipendenti non riescono a comprendere i dati, non sono allora nemmeno in grado di sfruttarli per prendere decisioni migliori, indipendentemente dal proprio livello di competenze. In negozio, ad esempio, per un cliente niente è più frustrante di un assistente alle vendite che non sa se un articolo è presente in magazzino né quando tornerà a essere di nuovo disponibile. Se lo staff ha accesso ai dati e sa come elaborali, la customer experience migliora notevolmente. I dati possono essere sfruttati anche a supporto di una migliore gestione dei negozi. Prendiamo l'azienda cosmetica Lush: nel Regno Unito, i responsabili di negozio hanno accesso ai dati relativi a flussi di vendita, livelli di scorte e novità, così da poter prendere le giuste decisioni per migliorare le performance dei singoli negozi. Per esempio, possono scegliere di posizionare vicini tra loro i prodotti che vendono bene insieme, oppure proporre promozioni a breve termine, piuttosto che di lunga durata, se le prime si rivelano più efficaci.

Dando ai dipendenti la possibilità di accedere alle informazioni cruciali, Lush li mette in condizione di prendere le decisioni più appropriate per aumentare la redditività e ridurre gli sprechi. La risposta è stata incredibile: il 70% del personale accede quotidianamente alla piattaforma per monitorare le vendite, le scorte e gestire le performance di vendita. Questo ha comportato, nei primi due anni in cui i dati sono stati messi a disposizione dello staff, un risparmio di 1 milione di sterline. Le tecnologie data-driven, come Intelligenza Artificiale e Machine Learning, offrono grandi opportunità anche per quanto riguarda le operazioni di back-office. Un classico esempio è il forecasting: i retailer, soprattutto nel settore dell’abbigliamento, hanno sempre dovuto faticare per fare previsioni. Grazie all’AI, le aziende hanno ora la possibilità di elaborare rapidamente i dati pertinenti, determinando così previsioni migliori. Ma sono comunque sempre le persone a dover poi analizzare e mettere in discussione le indicazioni dettate dall'AI, per confermare quella che è la traiettoria giusta per l'azienda.

La grande opportunità per i retailer

Insomma, sono i dati a guidare il mondo e per le aziende in grado di sfruttarli correttamente il potenziale è enorme. Stando al Data Literacy Index, le aziende con i più alti livelli di alfabetizzazione dei dati possono valere tra il 3 e il 5% in più, ovvero, secondo i rispondenti al sondaggio, circa 320 - 534 milioni di Dollari, considerando il complessivo valore di mercato di ciascuna azienda. Nello scenario odierno, i retailer non possono permettersi di non riconoscere e sfruttare le potenzialità della data literacy per migliorare la produttività e la redditività della propria organizzazione. Anche considerando che oltre tre quarti dei professionisti del retail si dice disposto a investire più tempo ed energie per affinare il proprio data set, è davvero arrivato il momento giusto per iniziare a sfruttare tutte le opportunità offerta dai dati, strutturando a partire da essi pratiche e decisioni aziendali.


Giorgio Dossena

Presales Team Leader di Qlik
(www.qlik.com)

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