Cosa sono i Retail Analytics? La guida definitiva

Michael Hickins | Content Strategist | 17 marzo 2023

In questo articolo

In passato, per prendere decisioni riguardanti quali prodotti vendere, quali sedi avrebbero probabilmente generato la maggiore domanda, la quantità di inventario da mantenere e il momento opportuno per adeguare i prezzi, i rivenditori si affidavano principalmente al proprio intuito e alle sensazioni sviluppate nel corso degli anni di esperienza. E mentre i rivenditori sono spesso orgogliosi del loro acume, gli istinti non sono più sufficienti, soprattutto in un settore con margini di profitto limitati. I consumatori sono troppo volubili e le condizioni di mercato sono troppo complesse per consentire agli esseri umani di considerare con precisione tutte queste variabili. Il software di analytics dei dati può aiutare a rendere il processo decisionale più preciso e redditizio per i rivenditori, aumentando e, in alcuni casi, correggendo quelle intuizioni ben istruite.

Cosa sono i Retail Analytics?

I rivenditori utilizzano l'analytics dei dati per migliorare la gestione dell'inventario, le attività di marketing, i prezzi e le allocazioni di prodotti.

Retail Analytics utilizza il software per raccogliere e analizzare i dati dai punti vendita fisici, online e dei cataloghi e fornire ai rivenditori insight sul comportamento dei clienti e sulle tendenze di acquisto. Può anche essere utilizzato per informare e migliorare le decisioni sulle operazioni relative a prezzi, inventario, marketing, merchandising e negozio applicando algoritmi predittivi ai dati provenienti sia da fonti interne (come le cronologie degli acquisti dei clienti) che da repository esterni (come le previsioni meteo). Inoltre, gli analytics retail consentono di misurare la fedeltà dei clienti, identificare i modelli di acquisto, prevedere la domanda e ottimizzare la disposizione dei prodotti all'interno del punto vendita. Ad esempio, permettono ai rivenditori di posizionare sugli scaffali articoli frequentemente acquistati insieme o di offrire sconti personalizzati ai clienti abituali, con l'obiettivo di incrementare il valore medio del carrello e la frequenza delle visite.

Concetti chiave

  • Retail Analytics utilizza dati empirici e scienza per prendere decisioni in quello che tradizionalmente è stato un campo guidato dall'intuizione.
  • Gli analytics aiutano i rivenditori a impostare i livelli di inventario, allocare il personale, impostare i prezzi a livelli che attireranno gli acquirenti, fornendo, al contempo, all'azienda margini di profitto sufficienti e acquisendo quota di mercato.
  • Retail Analytics utilizza una miriade di fonti di dati, tra cui sistemi point-of-sale (POS), feed video in negozio e sistemi che tengono traccia delle cronologie di acquisti e dei servizi dei singoli clienti.
  • Gli strumenti di retail analytics a volte utilizzano AI e machine learning per prevedere i trend, suggerire le prossime offerte e fornire la base per le decisioni relative a prezzi e allocazione dell'inventario. Visualizzazioni efficaci semplificano l'utilizzo di questi strumenti rispetto ai fogli di calcolo o ad altri report di business intelligence in formato testo.

Retail Analytics: spiegazione

Retail Analytics è la scienza che si occupa della raccolta, dell'analisi e del reporting dei dati relativi alle operazioni di un retailer. Si integra con l'arte del retail.

Retail Analytics possono comprendere l'analisi del comportamento dei clienti, il monitoraggio dei livelli di magazzino, la misurazione dell'efficacia delle campagne di marketing e altro ancora. Ad esempio, analizzando i dati provenienti da una vasta gamma di fonti, come le cronologie degli acquisti dei clienti, i registri dei call center e i sistemi POS, i rivenditori possono ottenere insight preziosi sulle abitudini e sulle preferenze dei propri clienti in modo da poter adeguare di conseguenza le offerte di prodotti, i prezzi, le policy di reso e persino i layout fisici e online dei negozi. Gli analytics aiutano anche i rivenditori a prendere decisioni migliori su quali promozioni eseguire e su quali strategie di marketing concentrarsi, nonché su quando aumentare e ridurre il personale. In definitiva, l'analisi dei dati aiuta i rivenditori ad aumentare le vendite, ridurre i costi e a migliorare la soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti.

Perché Retail Analytics è così importante?

In poche parole, i retail analytics eliminano le congetture da molti tipi di decisioni. I dipendenti esperti sono spesso fonte di saggezza: ma man mano che la generazione di baby boomer invecchia e non è più parte della forza lavoro, i dipendenti meno esperti avranno meno insight da condividere. E anche i dirigenti retail più esperti devono analizzare una pletora di dati interni ed esterni su fattori che includono scioperi del lavoro, tendenze della merce e previsioni meteorologiche. Gli analytics aiutano i retailer a sintetizzare tali dati e ad adottare misure per anticipare eventi futuri.

Il retail è un'attività altamente competitiva e complicata dalla relativa novità del commercio online; inoltre, i margini di profitto al dettaglio sono sempre stati sottili, lasciando poco spazio agli errori. Anche lievi modifiche nella selezione dei prodotti e nella gestione dell'inventario possono significativamente ridurre le mancanze di stock o, all'estremo opposto, la necessità di applicare sconti elevati. Queste modifiche, a loro volta, possono avere un enorme impatto sui profitti. Ad esempio, i rivenditori nel settore della moda possono utilizzare l'analytics dei dati per decidere quali stili e dimensioni ordinare per diverse sedi e in quali quantità, in base alle tendenze demografiche e di acquisto in ogni sede.

Vantaggi di Retail Analytics

Retail Analytics è una serie di strumenti che i rivenditori utilizzano per aumentare i ricavi, ridurre i costi generali e di manodopera, nonché migliorare i margini. Alcuni dei modi in cui i retail analytics possono raggiungere questi obiettivi sono:

  • Riduzione delle rotture di stock e della necessità di sconti: il Retail Analytics consente agli utenti di comprendere le tendenze della domanda, garantendo una disponibilità adeguata dei prodotti senza eccedere, evitando così di dover ricorrere a forti sconti per smaltire l'inventario in eccesso. Ad esempio, gli analytics possono aiutare a determinare la velocità con cui cala la domanda di articoli di moda guidati dalla popolarità degli influencer social.
  • Miglioramento della personalizzazione: gli analytics aiutano i rivenditori a comprendere le preferenze dei loro clienti e quindi a catturare più domanda rispetto ai loro concorrenti. Ad esempio, utilizzando la cronologia degli acquisti, un rivenditore di libri può avvisare i clienti che hanno mostrato interesse per la storia americana quando un nuovo libro dello storico Ron Chernow diventa disponibile per il preordine.
  • Ottimizzazione delle decisioni relative ai prezzi: l'analytics dei dati può aiutare i rivenditori a stabilire i prezzi ottimali per le loro merci, sintetizzando una vasta gamma di fattori, tra cui carrelli abbandonati, informazioni sui prezzi dei concorrenti e il costo delle merci vendute. I rivenditori possono quindi massimizzare i profitti evitando di fissare i prezzi a un livello superiore rispetto a quello che il mercato può sostenere o inferiore rispetto a quello che i clienti sono disposti a pagare.
  • Ottimizzazione delle allocazioni dei prodotti: gli analytics possono aiutare i rivenditori a decidere come allocare i prodotti in diverse region geografiche, centri di distribuzione e negozi, riducendo i costi di trasporto inutili. Ad esempio, un rivenditore di abbigliamento sportivo può utilizzare gli analytics per vedere che anche una differenza di temperatura di due gradi influisce sulle vendite di magliette termiche. Può quindi allocare un maggior numero di questi articoli a un centro di distribuzione più vicino alle aree che si prevede abbiano temperature più fredde in un dato inverno.

Tipi di Retail Data Analytics

Sono quattro i principali tipi di retail data analytics: analytics descrittivi per riportare e spiegare le performance passate, analytics diagnostici per determinare la causa principale di un dato problema, analytics predittivi per proiettare risultati futuri e analytics prescrittivi per suggerire i passi successivi. Di seguito sono riportati ulteriori dettagli su ciascuno dei quattro approcci.

Analytics descrittivi

Gli analytics descrittivi sono alla base di tipi di analytics più sofisticati, inclusi quelli che seguono in questo elenco. Esamina questioni fondamentali quali “quanti, quando, dove e cosa”, elementi essenziali degli strumenti di business intelligence di base e dei dashboard che forniscono report settimanali sulle vendite e sui livelli di inventario.

Analytics per la diagnostica

Gli analytics diagnostici aiutano le organizzazioni retail a identificare e analizzare i problemi che potrebbero ostacolare le loro prestazioni. Combinando i dati provenienti da più fonti, come il feedback dei clienti, le performance finanziarie e le metriche operative, i rivenditori ottengono una comprensione più completa delle cause principali dei problemi che devono affrontare.

Analytics predittivi

Gli analytics predittivi aiutano i rivenditori ad anticipare gli eventi futuri in base a diverse variabili, tra cui meteo, tendenze economiche, interruzioni della supply chain e nuove pressioni della concorrenza. Questo approccio assume spesso la forma di un'analisi what-if, che, ad esempio, permetterebbe a un rivenditore di mappare cosa succederebbe se offrisse uno sconto del 10% rispetto al 15% su un prodotto, o di stimare quando potrebbe esaurire le scorte in base a una determinata serie di possibili azioni.

Analytics prescrittivi

Gli analytics prescrittivi sono i punti in cui AI e big data si combinano per ottenere tali risultati e consigliare le azioni da intraprendere. Gli analytics prescrittivi possono, ad esempio, fornire agli agenti dell'assistenza clienti offerte suggerite da comunicare ai clienti in tempo reale, sia che si tratti di un upselling basato sulla cronologia degli acquisti precedenti o di un cross-selling per soddisfare una nuova richiesta del cliente.

Come vengono utilizzati i Retail Analytics?

Le aziende utilizzano gli analytics del retail per spiegare le prestazioni operative e finanziarie passate, diagnosticare ciò che potrebbe essere andato storto, suggerire approcci alternativi che sarebbero stati più produttivi, prevedere la domanda e offrire suggerimenti, a volte in tempo reale, che gli addetti alle vendite, gli agenti del servizio clienti e altri possono utilizzare per cross-selling, upselling o per migliorare l'esperienza del cliente. In tutti i casi, gli strumenti hanno lo scopo di aiutare i rivenditori a incrementare le vendite, i profitti e la soddisfazione dei clienti.

  • Gli strumenti di analisi in negozio utilizzano i dati generati dai sistemi POS e dalle videocamere in negozio per aiutare i rivenditori ad analizzare i modelli di acquisto dei clienti in modo da poter posizionare i prodotti in modo più efficace nei corridoi, garantire livelli di inventario appropriati e ridurre i furti. Le riprese video, ad esempio, possono mostrare se i clienti rallentano per guardare una determinata esposizione, mentre i dati del sistema POS possono mostrare l'efficacia del merchandising sui clienti che utilizzano le carte fedeltà.
  • Gli analytics dei clienti utilizzano i dati dei sistemi con cui i clienti interagiscono, inclusi sistemi POS, siti Web, registri telefonici e chat del servizio clienti. L'analisi di questi dati aiuta i rivenditori a stabilire quali e dove determinati articoli sono più diffusi, perché alcun articoli vengono restituiti o scambiati o quali promozioni o suggerimenti sono più efficaci con i clienti. Ad esempio, tale analisi può aiutare a stabilire quale linguaggio di marketing è più efficace al telefono, anziché nelle chat, per promuovere un nuovo articolo.
  • L'analytics dell'inventario, come suggerisce il nome, valuta i livelli di inventario per le merci offerte da un rivenditore. Tale analisi viene utilizzata per definire strategie di magazzino e distribuzione più efficienti, ad esempio quando un centro di distribuzione è da preferire rispetto a un magazzino più locale e quando rifornire gli articoli in base ai livelli di magazzino e alla domanda prevista. L'analytics dell'inventario può, ad esempio, ridurre i costi di manodopera e spedizione associati al trasporto di scorte di sicurezza in eccesso.
  • Gli analytics delle merci aiutano i rivenditori a stabilire se i loro articoli vengono esposti in modo efficace, soprattutto nei negozi fisici, con l'obiettivo di invogliare i consumatori a effettuare un acquisto utilizzando assortimenti o offerte interessanti. L'analytics delle merci aiuta anche i rivenditori ad adeguare i prezzi per aumentare i margini di profitto tra i prodotti.
  • L'analytics Web tiene traccia dell'impronta digitale dei consumatori mentre si fermano su determinate parti di una pagina Web o fanno clic da una pagina all'altra. Li segue dall'origine che li ha portati al sito fino al momento in cui lasciano la pagina. Questo tipo di analisi aiuta i rivenditori online a decidere come e dove visualizzare i propri prodotti sul sito, i prezzi che addebitano e le promozioni di marketing da applicare.
  • I report di Business intelligence (BI), spesso presentati sotto forma di dashboard, sono preimpostati per mostrare indicatori chiave specifici di performance, come le rotazioni di inventario e il tasso di sell-through. Vengono utilizzati principalmente per condividere le tendenze top-line con colleghi e dirigenti.
  • La previsione della domanda prevede la domanda di determinati articoli venduti online in base al percorso seguito dai clienti per visualizzare tali articoli, spostarli nel carrello, rimuoverli o abbandonare completamente il carrello. Sebbene tali azioni non vengano conteggiate come vendite, possono dare informazioni sulla domanda futura.
  • La previsione delle vendite consente ai rivenditori di prevedere le vendite future in base ai dati effettivi sulle vendite e ad altri fattori. Utilizzata insieme alla previsione della domanda, consente di stimare la domanda totale di un prodotto su tutti i canali, aiutando i rivenditori a garantire la disponibilità dell'inventario necessario per soddisfare tale domanda.
screenshot di cx analytics

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Strumenti di Retail Analytics

Retail Analytics si basa sui dati acquisiti attraverso una varietà di mezzi, sia presso i punti vendita fisici che sui siti Web. Di seguito alcuni degli strumenti utilizzati:

  1. Sistemi point-of-sale: si tratta dei sistemi utilizzati dai rivenditori per tracciare e gestire le transazioni dei clienti. I sistemi POS forniscono dati sugli acquisti dei clienti e possono generare report sulle vendite e sulle tendenze dei clienti.
  2. Software CRM (Customer Relationship Management): questa categoria software include applicazioni che gestiscono i processi di vendita, marketing, customer service ed e-commerce. I rivenditori utilizzano queste applicazioni per tenere traccia delle interazioni con i clienti, conservare i dati sui singoli clienti e identificare potenziali opportunità di vendita, marketing e assistenza clienti in base a tali informazioni.
  3. Strumenti di business intelligence: i rivenditori utilizzano gli strumenti BI per sintetizzare le informazioni ricavate da grandi volumi e set di dati diversi, principalmente per tenere traccia di indicatori KPI quali fidelizzazione dei clienti, rotazioni di magazzino, tasso sell-through e giorni a disposizione. I rivenditori possono generare facilmente report da questi strumenti e distribuirli ai dirigenti e ad altri responsabili delle decisioni.
  4. Sistemi di gestione dell'inventario: i rivenditori utilizzano questo software per tenere traccia degli articoli in magazzino, monitorare i livelli di inventario nei magazzini e nei centri di distribuzione e creare previsioni della domanda. Inoltre, aiuta i rivenditori a identificare le ubicazioni ottimali per la memorizzazione di determinati articoli in modo da ridurre al minimo le spese di trasporto e garantire la disponibilità delle merci per soddisfare la domanda dei clienti.
  5. Analytics predittivi: questo tipo di analisi utilizza dati di transazioni, comunicazioni e altre azioni precedenti per prevedere tendenze e comportamenti futuri. I quattro tipi più comuni di retail analytics sono descrittivi, diagnostici, predittivi e prescrittivi (definiti sopra), utilizzati per identificare opportunità di crescita e nuovi segmenti di clienti.

Cinque best practice per Retail Analytics

1. Sfrutta i dati dei clienti

I clienti forniscono molte informazioni esplicite e implicite sui desideri e intenzioni e i grandi esperti di retail analytics utilizzano tali dati per identificare le tendenze e comprendere meglio tali clienti. I rivenditori leader di settore uniscono i dati dei clienti provenienti dai propri programmi fedeltà ai dati raccolti da e-commerce, sistemi POS e altre fonti, nonché ai dati acquistati dai broker.

Gli esperti spesso classificano i dati dei clienti come una combinazione di punti demografici, transazionali, comportamentali e persino psicografici. La raccolta, il consolidamento e l'utilizzo di queste tipologie di dati dei clienti spesso seguono una progressione, a partire dall'ampia varietà demografica. I rivenditori fanno anche una distinzione tra "clienti" (persone che hanno già acquistato) e "consumatori" (persone che posoono essere clienti potenziali). I dati dei consumatori possono supportare l’elaborazione di modelli “lookalike”; ad esempio, un rivenditore identifica Marco come cliente di valore e ricerca altre persone con caratteristiche simili per indirizzare loro offerte speciali.

2. Usa strumenti di visualizzazione

Gli strumenti di visualizzazione come grafici e dashboard, comuni nel software BI, sono essenziali per comprendere i dati e prendere decisioni informate. Rappresentano un metodo notevolmente più efficace per comprendere le informazioni rispetto alla semplice osservazione di righe e colonne di dati. Gli strumenti di visualizzazione BI consentono agli utenti aziendali di accedere direttamente alle analisi, eliminando la necessità di attendere che il reparto IT generi report o esegua query.

3. Analizza più origini di dati

L'analisi di molteplici fonti di dati, tra cui dati sulle vendite, dati storici dei clienti e dati di inventario, consente ai rivenditori di ottenere una visione più approfondita dell'attività, considerando che le metriche sono spesso interdipendenti. Ad esempio, i rivenditori possono correlare l'analisi dei dati in-store con l'analisi degli attributi della merce per determinare come ottimizzare la disposizione del punto vendita fisico, al fine di trasformare i visitatori in clienti effettivi. L'analytics dell'inventario consente di garantire che il rivenditore disponga di una quantità adeguata di prodotti per supportare l'organizzazione del layout commerciale. (I rivenditori devono altresì considerare che differenti applicazioni possono adottare definizioni diverse per i tipi di dati, il che potrebbe comportare analisi errate, se non opportunamente corrette. Questo argomento sostiene l'adozione di una piattaforma unica per il retail analytics, piuttosto che l'utilizzo di applicazioni cosiddette best-of-breed).

4. Traccia i KPI

Il monitoraggio dei principali indicatori di performance consente ai rivenditori di valutare l'efficacia delle proprie attività e individuare le aree suscettibili di miglioramento. La maggior parte dei rivenditori di successo ha adottato riepiloghi settimanali degli indicatori chiave di performance (noti come balanced scorecard), confrontando le metriche più recenti con quelle della settimana precedente. Il processo inizia generalmente con una revisione degli eventi verificatisi (ad esempio, una diminuzione delle vendite di determinati articoli), seguita da un'analisi approfondita delle cause che hanno determinato tale situazione (ad esempio, a l'esaurimento delle scorte in magazzino).

5. Dai la priorità ai tuoi obiettivi

Non tutto ciò che si può misurare deve essere misurato. Sono disponibili nuovi strumenti di analytics e un vasto volume di dati per i rivenditori, ma è fondamentale che essi selezionino con attenzione ciò che intendono misurare, per evitare di sovraccaricare i responsabili delle decisioni con raccomandazioni eccessive. I rivenditori dovrebbero iniziare identificando le opportunità ad alta priorità in grado di generare un impatto immediato sull'attività. Secondo McKinsey, le analytics migliori risolvono specifici problemi aziendali e raggiungono risultati misurabili.

Mark Lawrence, un esperto di retail analytics, suggerisce di unire tutte e cinque le best practice sopra riportate. La sua raccomandazione: inizia con un obiettivo, poi forse procedi con due o tre obiettivi sottostanti. I KPI che informano i progressi a questo livello sono i KPI "principali", afferma. Se un obiettivo è quello di "avvicinarsi al cliente", afferma, i KPI potrebbero essere "aumentare il customer lifetime value del 20%, "ottenere una conversione del consumatore del 15% su base annua" e "ottimizzare i livelli di inventario per supportare gli obiettivi di customer-centricity". Gli strumenti di visualizzazione consentono ai leader aziendali di esaminare i progressi verso il raggiungimento di tali obiettivi e di stimolare azioni correttive, come nuove promozioni e modifiche agli assortimenti di prodotti.

Il futuro di Retail Analytics

Nei prossimi anni, i parametri di retail analytics diventeranno più diffusi, meno visibili e, certamente, meno discussi. Gli utenti e le applicazioni sfrutteranno i dati di analytics in modo continuo, spesso inconsapevole, non diversamente dal modo in cui gli smartphone utilizzano costantemente il monitoraggio della posizione per soddisfare rapidamente le esigenze degli utenti.

Per gli utenti business, i dati del retail analytics diventeranno meno interessati a produrre o rivedere i report settimanali e diventeranno più integrati nei flussi di lavoro giornalieri. Sempre più persone avranno accesso ai frutti dell'intelligenza artificiale nelle loro normali attività commerciali, anche senza esserne consapevoli. Le analisi dei dati basate sull'intelligenza artificiale verranno normalizzate e non verranno più visualizzate.

Aumenta i ricavi sfruttando il software Retail Analytics

Quando scegli gli strumenti di retail analytics, prendi in considerazione quelli che possono includere e correlare i dati da una varietà di fonti interne ed esterne, utilizzare l'intelligenza artificiale per produrre insight approfonditi e ridimensionarsi per crescere con la tua azienda. La suite integrata di servizi cloud di Oracle Retail include strumenti analitici per il merchandising, la pianificazione e la gestione dell'inventario e il coinvolgimento dei clienti su tutti i canali e può essere distribuita completamente entro pochi mesi.

Domande frequenti su Retail Analytics

Quali sono gli esempi di analytics?
I rivenditori utilizzano gli analytics per una serie di motivi: prevedere la domanda, guidare i manager ad acquistare e allocare un inventario sufficiente per soddisfare tale domanda, aiutare a comprendere i comportamenti dei clienti, ottimizzare i prezzi e prendere decisioni relative al personale.

Che tipo di dati vengono utilizzati nei retail analytics?
I dati di retail analytics utilizzano una vasta gamma di dati provenienti da fonti interne ed esterne, tra cui cronologie degli acquisti dei clienti, registri dei call center, navigazione all'interno del sito di e-commerce, sistemi POS, video in negozio e dati demografici dei clienti.

Quali tipologie di decisioni supportano i dati di retail analytics nel processo decisionale dei rivenditori?
I dati di retail analytics eliminano le incertezze nella gestione commerciale, offrendo ai dirigenti del settore indicazioni precise su quanto ordinare di un determinato prodotto, dove immagazzinarlo, quale prezzo applicare e quali categorie di beni vengono solitamente acquistate insieme.

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