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Prendiamo un esempio quotidiano per illustrare come i big data possono essere utilizzati per superare problemi fastidiosi che affliggono gli imprenditori.
Incontro con John. John è il proprietario di un negozio di abbigliamento a Cleveland, negli Stati Uniti. Fin dalla notte dei tempi, John ha utilizzato metodi tradizionali per gestire il suo negozio: cartellette, penne e calcoli a mente (bravo, John). Tiene traccia delle vendite del negozio percorrendo i corridoi e annotando manualmente ogni articolo venduto. La gestione dell'inventario è un'altra sfida, poiché bilancia costantemente i livelli delle scorte per evitare che i prodotti vadano fuori moda. Con tutti i dati relativi alle vendite conservati nei quaderni, John è sopraffatto e fatica a competere con i rivali tecnologicamente avanzati.
È giusto dire che non è così che dovrebbe funzionare una moderna attività di vendita al dettaglio.
Sono finiti i tempi in cui l'analisi avanzata e la modellazione predittiva erano riservate ai grandi conglomerati tecnologici: ora tutti hanno accesso a questi strumenti di trasformazione. Per John, ciò significa una migliore comprensione delle preferenze dei clienti, scelte di magazzino più intelligenti e una migliore gestione dell'inventario. Più efficienza. Meno sprechi.
Big data si riferisce a enormi insiemi di informazioni che non possono essere elaborati manualmente o tramite Microsoft Excel a causa della varietà di formati e fonti di dati. Questi dati provengono da una varietà di luoghi - transazioni di pagamento, attività sui social media, sensori dei negozi - e la loro analisi può rivelare tendenze che aiutano le aziende a prendere decisioni più informate.
Vale anche la pena di notare che "big data" è un termine piuttosto dinamico, che cambia costantemente con il progredire della tecnologia. Quello che oggi è considerato un'enorme quantità di dati, come un terabyte, tra qualche anno potrebbe sembrare un gigabyte.
Il mercato dell'analisi dei big data nella vendita al dettaglio si prevede una crescita da $7,73 miliardi di euro nel 2025 a $20,22 miliardi di euro entro il 2030, con un CAGR del 21,2%, evidenziando il suo ruolo fondamentale nel rimodellare il settore.
L'espansione è in gran parte alimentata dall'accresciuto desiderio di esperienze personalizzate da parte dei consumatori. Secondo un sondaggio di Approfondimenti della MIT Technology ReviewEcco cosa sappiamo:
66%
Gli acquirenti desiderano una comunicazione personalizzata
44%
sconti di favore su acquisti ripetuti
32%
apprezzano i consigli personalizzati sui prodotti
I rivenditori possono soddisfare queste aspettative convertendo gli insight in esperienze pertinenti e personalizzate grazie ai big data.
Vediamo ora come sta rimodellando la vendita al dettaglio e come sta aprendo opportunità per approcci più interattivi e orientati al cliente.
Le aziende del settore retail possono utilizzare i big data per analizzare fattori quali:
Tendenze di acquisto
Dati demografici dei clienti
Luoghi
Modelli di acquisto
Questi dati consentono alle aziende di identificare gruppi di clienti distinti, come gli acquirenti attenti al budget e quelli che cercano prodotti di qualità superiore, e di prevedere quali saranno gli acquisti di ciascun segmento.
Con i big data nel settore della vendita al dettaglio, le aziende possono mettere a punto le scorte per essere sicure di essere pronte per la domanda futura. Un supermercato, ad esempio, può utilizzare i dati delle vendite passate per prevedere quali articoli stagionali si venderanno meglio il mese successivo. In questo modo è possibile ordinare la quantità giusta, evitando carenze, eccessi di scorte o, peggio ancora, sprechi di prodotti deperibili.
Prendiamo questo esempio: un cliente che acquista spesso articoli per l'outdoor riceve un'offerta speciale per nuovi scarponi da trekking. Questo migliora la probabilità di acquisto per due motivi: uno, il cliente non si sente offeso dall'ennesima promozione che arriva nella sua casella di posta elettronica, perché è pertinente. Secondo, l'azienda aumenta le sue possibilità di vendita perché conosce le abitudini di acquisto del cliente. La personalizzazione consiste nell'adattare le interazioni, ad esempio offrendo sconti speciali o consigli in base agli acquisti passati o alle preferenze, facendo sì che l'esperienza di acquisto risulti pertinente e incentrata sul cliente. È qui che i big data nella vendita al dettaglio funzionano al meglio per soddisfare le richieste specifiche dei clienti.
Invece di affidarsi all'istinto, i retailer possono prendere decisioni informate utilizzando analisi predittiva. Pensate a un negozio di articoli sportivi in grado di monitorare costantemente i campionati e le tendenze per determinare i momenti migliori per il rifornimento o l'offerta di promozioni speciali e rifornirsi di conseguenza. I risultati? Nessuna occasione persa, un inventario ottimizzato, un aumento delle vendite e clienti più felici.
Avete notato un rivale che sta abbassando i prezzi dei cappotti invernali proprio prima dell'arrivo del freddo? È il momento di lanciare la propria vendita e rubare la scena! Ecco come i big data nel retail aiutano le aziende a tenere traccia dei concorrenti analizzando prezzi, promozioni e offerte di prodotti in tutto il mercato, per essere la prima scelta quando la domanda aumenta.
Un rivenditore di moda individua sui social media un'ondata di entusiasmo per i cappotti invernali sostenibili e oversize. Combinando l'ascolto sociale e i big data, identifica le regioni ad alta domanda e i gruppi demografici target. Adegua l'inventario, lancia annunci pubblicitari mirati e registra un'impennata delle vendite, rafforzando al contempo l'immagine del proprio marchio. Ecco come ascolto sociale alimentato dai big data porta a risultati.
Pilip Tsikhanovich
Responsabile del Dipartimento Big Data
1TP50Aumentare le vendite, ridurre i costi e rendere felici i clienti: sono tutti elementi fondamentali per i retailer, se vogliono che la loro attività prosperi. I big data aiutano a raggiungere questi obiettivi trasformando le informazioni grezze in dati utilizzabili.
Ecco come usarlo a proprio vantaggio.
Implementazione dei big data
Come funzionano i big data
Risultati
Segmentazione dei clienti e marketing mirato
Gestione delle scorte e previsione della domanda
Rilevamento e protezione dalle frodi
Ottimizzazione dei prezzi
Analisi del sentiment dei clienti e feedback
Marketing online
Create un'esperienza di acquisto che faccia tornare i clienti!
I vantaggi dei big data nella vendita al dettaglio sono chiarissimi: aprono opportunità di crescita, di flessibilità e di stare al passo con un mercato in costante evoluzione. Scoprite come questi vantaggi possono aiutare i retailer a eccellere, con ulteriori approfondimenti su come implementarli in modo efficace.
Costruire esperienze più forti per i clienti attraverso i big data significa farli sentire compresi. Se i clienti acquistano costantemente articoli Nike, perché non offrire loro un'offerta personalizzata su un paio di scarpe Nike? Con i big data, i retailer possono utilizzare gli insight dei dati per approfondire le preferenze dei clienti, suggerendo persino articoli che corrispondono allo stile scelto. Queste raccomandazioni aiutano i clienti ad essere ascoltati e aumentano le probabilità di vendita. Un vantaggio per tutti.
Le aziende possono studiare i dati storici delle vendite, i cambiamenti stagionali e le tendenze dei consumatori per costruire un quadro chiaro della domanda futura. I big data permettono di prevedere quali prodotti andranno a ruba, consentendo di ottimizzare la gestione delle scorte. Questo porta a un uso più efficiente dello spazio di magazzino, a una riduzione degli sprechi e a un miglioramento della redditività. La parte migliore? Si traduce in un notevole aumento dei ricavi del rivenditore.
Le strategie di marketing più intelligenti guidate dai big data nel settore della vendita al dettaglio producono campagne che entrano veramente in contatto con diversi gruppi di clienti. Ad esempio, un rivenditore di abbigliamento identifica tre tipi di clienti: i frequent shopper, i cacciatori di occasioni e gli acquirenti premium. Grazie ai big data, può realizzare campagne personalizzate per ogni tipo di cliente. Questo approccio mirato non solo risponde direttamente a ciò che i clienti desiderano, ma aumenta anche notevolmente il ROI del rivenditore.
Supponiamo che una grande catena di negozi di alimentari utilizzi i big data provenienti dai sondaggi tra i clienti e dai social media per identificare i punti critici più evidenti per i clienti, come le interminabili file alle casse o la mancanza di varietà in alcune aree dei negozi. Grazie a queste informazioni sui consumatori, il retailer può modificare il layout del negozio, velocizzare le procedure di cassa e rifornirsi di articoli più richiesti in regioni specifiche. Questi cambiamenti, semplici ma efficaci, portano a un notevole aumento della soddisfazione dei clienti, che continuano a tornare.
L'analisi dei big data nel retail consente alle aziende di individuare le tendenze del mercato e di reagire in tempo reale. In questo modo è molto più facile rimanere all'avanguardia e fidelizzare i clienti. Ad esempio, un grande rivenditore di elettronica si accorge, grazie all'analisi dei dati, che un concorrente ha ridotto i prezzi di una famosa marca di cuffie. Invece di farsi prendere dal panico o di perdere potenziali clienti, risponde con una promozione che abbina le cuffie a un altoparlante portatile a prezzo scontato. I clienti amano i buoni affari.
I dati sul traffico pedonale e sui modelli di acquisto consentono di prendere decisioni migliori sulla collocazione dei prodotti. Se alcuni articoli vengono acquistati spesso insieme, come patatine e salsa, ha senso metterli vicini. Questo approccio basato sui dati massimizza l'esposizione dei prodotti, portando a un aumento delle vendite e a un miglioramento delle prestazioni del punto vendita.
I big data supportano una gestione più intelligente del flusso di cassa, consentendo un'allocazione strategica del budget. Risolve una delle principali preoccupazioni dei fornitori - i ritardi nei pagamenti - ottimizzando i processi di pagamento e offrendo opzioni di pagamento dinamiche e personalizzate. Inoltre, le aziende possono prevedere con maggiore precisione le fluttuazioni del flusso di cassa, identificare opportunità di risparmio e negoziare condizioni favorevoli con i fornitori.
Per sfruttare al meglio i big data nel retail, è necessario disporre della strategia giusta: gli strumenti giusti, persone competenti nel team, obiettivi intelligenti da raggiungere e altro ancora. Questa guida passo passo, facile da seguire, illustra il processo di implementazione dei big data nel retail.
L'utilizzo dei big data analytics nella vendita al dettaglio sembra un'ottima idea in teoria, ma la complessità tecnica e i problemi organizzativi possono farvi inciampare. Di seguito illustriamo le sfide più comuni e suggeriamo gli approcci per risolverle.
Sfida: Se i dati sono incompleti o duplicati, le analisi saranno falsate. E quando sistemi come i dispositivi POS, le transazioni online e i social media non sono sincronizzati, è impossibile vedere il quadro completo.
Soluzione: Impostate una solida governance dei dati con politiche e standard chiari per la gestione dei dati. Mantenete i dati puliti e accurati con audit regolari e strumenti automatici che li controllano in tempo reale.
Sfida: I big data nel settore della vendita al dettaglio sfruttano molte informazioni personali, il che purtroppo li rende un obiettivo primario per i cyberattacchi. Le fughe di notizie possono costare milioni e lasciare il cliente in difficoltà per limitare i danni.
Soluzione:
Utilizzate l'autenticazione a più fattori, crittografate i dati e limitate l'accesso. Considerate la possibilità di anonimizzare i dati e di rendere trasparenti le pratiche di raccolta dei big data per evitare insidie in futuro.
Sfida: Durante i periodi di picco (ciao, shopping natalizio!), i vostri sistemi devono gestire l'esplosione di dati. Senza la tecnologia giusta, potreste perdere opportunità di vendita o subire ritardi nell'analisi dei dati di vendita.
Soluzione:
L'elaborazione Cloud aumenta o diminuisce a seconda delle necessità e semplifica la gestione dei dati. Aggiungete microservizi per garantire la flessibilità, in modo da poter aggiornare una parte del sistema senza impattare il resto.
Sfida: È difficile trovare bravi data scientist e ingegneri. Senza di loro, ottimizzare i big data o utilizzare il machine learning è come navigare senza una mappa.
Soluzione:
È possibile migliorare il proprio team (se si ha tempo e pazienza) o esternalizzare il progetto a una società in grado di colmare queste lacune e garantire che i dati lavorino per voi.
Lasciate che vi aiutiamo a trasformare i grandi dati in grandi successi per la vostra azienda.
I principali retailer stanno capitalizzando i big data per superare la concorrenza e ottenere risultati impressionanti. Sfruttano i dati dei clienti e quelli operativi per perfezionare la gestione dell'inventario, potenziare la personalizzazione ed elevare le strategie di marketing. Ecco come i principali retailer del mondo stanno avendo successo con i big data.
Walmart applica Analisi guidata dall'intelligenza artificiale per adattare dinamicamente i prezzi in base alla domanda e all'offerta. Ad esempio, durante la pandemia, i sistemi automatizzati di determinazione dei prezzi nella corsia della carne hanno migliorato l'efficienza operativa di 90%, incrementando le vendite di 30% e riducendo al contempo gli sprechi.
Amazon raccoglie una grande quantità di dati su ogni cliente. Tra questi vi sono i prodotti visualizzati, gli acquisti e persino l'indirizzo di spedizione, che può fornire informazioni sui livelli di reddito e sulle preferenze. Questi dati aiutano Amazon a creare una "visione a 360 gradi" di ogni cliente, consentendo raccomandazioni altamente personalizzate.
Starbucks utilizza l'intelligenza artificiale per personalizzare l'esperienza dei suoi membri Starbucks Rewards. Il sistema prende in considerazione diversi fattori, come lo storico degli ordini, le condizioni meteorologiche, l'ora del giorno e il giorno della settimana. Il risultato sono proposte di bevande e cibi su misura.
Zara sfrutta l'intelligenza artificiale per l'ascolto sociale e l'analisi del sentiment per identificare rapidamente le tendenze emergenti dai social media e dalle comunità online. Questo riduce il time-to-market e permette a Zara di rispondere alle mutevoli richieste dei consumatori più velocemente dei concorrenti.
Sephora sfrutta gli algoritmi di intelligenza artificiale per ottimizzare la gestione dell'inventario, rendendo sempre disponibili i prodotti più richiesti e riducendo al minimo l'eccesso di scorte di articoli a più lenta rotazione. Questa strategia elimina il rischio di stockout e mantiene una disponibilità costante dei prodotti.
Le persone sono pronte a vivere esperienze di acquisto frenetiche grazie ai progressi tecnologici e a servizi come la consegna il giorno successivo o i pagamenti senza contatto. Man mano che un maggior numero di rivenditori offre queste comodità, le aspettative e gli standard dei clienti aumentano. Con l'aumento della concorrenza, le aziende devono adattarsi rapidamente o rischiano di perdere clienti a favore di aziende che offrono tutti questi vantaggi.
I big data nella vendita al dettaglio vi aiutano a offrire un'esperienza eccezionale ai clienti, grazie a una migliore comprensione dei comportamenti dei consumatori. Consentono di anticipare le tendenze, monitorare la concorrenza e diventare un'azienda agile e ultra-reattiva. Essere orientati ai dati significa fare scelte migliori, ottenere maggiori profitti e avere l'opportunità di scalare. Non rimanete indietro, rivolgetevi oggi stesso ai nostri esperti e scoprite come i big data possono aiutare la vostra azienda ad andare avanti.
I big data si riferiscono a insiemi di dati estremamente grandi e troppo complessi per essere elaborati dai tradizionali strumenti di gestione dei dati. Si caratterizzano in genere per il volume, la varietà e la velocità delle informazioni che contengono. Quando vengono analizzati, i big data rivelano importanti intuizioni che aiutano le aziende a migliorare il processo decisionale, a perfezionare i processi e a prevedere le tendenze future.
Il ruolo dei big data e dell'analisi predittiva nel settore della vendita al dettaglio può riferirsi all'analisi dei comportamenti d'acquisto, mentre nel settore sanitario supporta la cura dei pazienti attraverso approfondimenti basati sui dati. Gli esempi di big data riguardano i principali settori industriali e comportano l'elaborazione di informazioni su larga scala per scoprire modelli, prevedere i risultati e migliorare le operazioni.
Le cinque V definiscono gli aspetti chiave dei big data e della loro complessità. Il volume si riferisce all'enorme quantità di dati generati quotidianamente. La velocità indica la rapidità con cui i dati vengono generati e analizzati, spesso in tempo reale. Varietà: indica i diversi formati e tipi di dati, compresi quelli strutturati come i fogli di calcolo e quelli non strutturati come i video e le immagini. La veridicità riguarda la qualità e l'affidabilità dei dati. Il valore enfatizza l'importanza di estrarre dai dati informazioni utili per supportare il processo decisionale.
I big data aiutano i retailer ad analizzare i comportamenti dei clienti, ottimizzare l'inventario, personalizzare le iniziative di marketing e implementare strategie di prezzo dinamiche. Inoltre, migliorano l'esperienza dei clienti prevedendo le preferenze e rilevando le attività fraudolente.
Dipende interamente dall'esperienza dei consulenti e del team. Un team forte sa esattamente come scegliere gli strumenti giusti e combinarli in modo efficace per aumentare le prestazioni. La competenza del nostro team fa la differenza. Fin dalle prime settimane, forniamo soluzioni pronte per la produzione e creiamo valore ad hoc.
Il costo dipende dalle dimensioni e dagli obiettivi del progetto, ma con l'ampia gamma di strumenti disponibili oggi è possibile ottenere piattaforme analitiche potenti e a basso costo. I nostri esperti possono aiutarvi a selezionare gli strumenti giusti per migliorare l'esperienza dei clienti, ottimizzare le operazioni o incrementare le vendite, il tutto mantenendo i costi gestibili.
Con l'evoluzione tecnologica e le aspettative dei clienti, i big data diventeranno sempre più importanti. Non si tratta solo di un'allusione, ma di un vero e proprio cambiamento che aiuta i retailer ad essere all'avanguardia grazie a una maggiore conoscenza delle esigenze dei clienti, a migliorare le operazioni e a rendere migliore l'esperienza d'acquisto complessiva.
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