Avanzando voci sull'omnicanalidade analítica

L’avanzamento e l’accelerazione digitale sono una realtà in tutti i settori dopo l’emergenza della pandemia, e le aziende di varejo e beni di consumo non sono eccessive. Sulla linea che seguirà, troverai alcuni riflessi su questo dinamico in questo segmento e nel foglio di analisi avanzate nella trasformazione delle aziende che cercano di rispondere alle nuove richieste tradotte dal Covid-19 con l'abbordagem dell'omnicanalidade.

L'anno del 2020 ha trasformato i suoi padrões de compra, trazendo o imediatismo de consumatoridores ogni volta più espansi e informati, che hanno dato priorità alle interazioni tramite smartphone. D'altro canto, le aziende hanno passato il tempo a rimediare alle loro lacune tecnologiche per rispondere alle ansie dei loro clienti, offrendo loro un'esperienza superiore attraverso i loro diversi canali digitali, mantenendo la loro efficienza operativa e la loro redditività.

Il scenario descritto qui sopra è certamente familiare alla maggior parte dei lettori, ma la giornata per le aziende che hanno attraversato questi cambiamenti non è evidente quanto sembra. Interagendo con le imprese varejiste o con il segmento dei beni di consumo, si percepiscono alcune aree problematiche che prima impedivano il progresso necessario per rispondere alle nuove richieste digitali con una strategia orientata ai dati.

Tra i grandi eventi che osservi in ​​queste aziende c'è l'uso massiccio di piani in varie aree di lavoro, trascurando il rischio operativo associato. Inoltre, vedo una mancanza di strategie chiare e robuste nelle iniziative di trasformazione digitale che seguono i passaggi e che anticipano i fenomeni nei processi di business.

Questo sentimento mi sembra che l'analisi non sia parte di questo scenario. Questo è evidente nelle carenze che sono state generate in vari processi fino all'arrivo finale di un prodotto quando le tecniche di analisi predittiva dei dati, anche chiamate apprendimento della macchina/machine learning e l'intelligenza artificiale non viene utilizzata.

Dentro i processi carenti che osservano i varejisti e le aziende di beni di consumo che hanno a che fare con una sofisticazione analitica, cito qui una diminuzione del capitale giroso e un'inefficienza nei piani di basso giro (previsione) per acquisti efficienti; una scarsa disponibilità di prodotti per l'esperienza del cliente; l'analisi delle promozioni carenti, oltre a una difficoltà nell'aggiornamento dei cluster e nella segmentazione del mercato per la corretta definizione di mix e assortimenti. Inoltre, esistono problemi nella determinazione del fare vendite incrociate, che definiscono le crociere e i complementi dei prodotti associati agli acquisti, e la determinazione dei prezzi dinamici.

A questa altezza, una buona domanda seria: come questi problemi possono essere risolti, o evitati? Credito che la risposta parte dalla motivazione alla trasformazione digitale o alla omnicanalità operativa: questi processi devono essere implementati in vista dell'uso pratico dell'analisi, che incorpora gli strumenti dei big data, compresi i dati dei clienti, il comportamento della domanda e la localizzazione, come informazioni sui prodotti che sono stati acquisiti attraverso diversi canali canadesi.

Uno scherzo come l'apice descritto può aiutare i varejisti a scoprire e intuizioni predittive sulle preferenze e sui gusti del cliente nel lungo periodo della sua giornata, indipendentemente dai canali di acquisto. Torna a poter utilizzare queste informazioni per migliorare le campagne di marketing, prendere decisioni al centro del cliente e nella gestione del mercato nel corso del suo ciclo, così come nella distribuzione del prodotto e nelle operazioni realizzate in tutti i canali di affari della settimana abastecimento. Questo porta anche alla possibilità di ottenere maggiore redditività, meno clienti di questo e maggiore soddisfazione e fedeltà da parte del consumatore.

Per illustrare questo processo, trago un esempio di un lavoratore al centro dell'investimento che ha implementato una soluzione di sorteggio centrata sul cliente per migliorare l'esperienza omnicanale e stimolare il disimpegno finanziario, migliorando il processo di merchandising. Con la creazione di ordinamenti localizzati utilizzando machine learning è stato possibile ottenere risultati migliori grazie alla precisione della pianificazione delle vendite in forma gerarchica e all'ottimizzazione matematica degli investimenti in questo modo. In queste circostanze, l'azienda ha ottenuto una crescita dell'1% a un prezzo medio: questo è un aumento significativo, per meno di 3 milioni di dollari alla fatturazione annuale.

Questo caso, tuttavia, è un punto di un ruolo selezionato di aziende che cercano vantaggi competitivi attraverso strategie di trasformazione digitale in cui questi dati sono un pilastro centrale. Il compito di avanzare in questo momento è significativo: l'inerzia esistente nei processi interni di gran parte delle organizzazioni fa sì che, nella maggior parte delle volte, l'innovazione e l'adozione non si svolgano nel tempo e nella forma necessari. Porém, nos dias atuais, e muito mais do que antes, a digitalizzazione impulsiona a importância dos dados. Pertanto, è imprescindibile unire questi due elementi.

Avanzando rumo à omnicanalidade analítica Ripubblicato dalla fonte https://blogs.sas.com/content/sasla/2022/10/25/avancando-rumo-a-omnicanalidade-analitica/ via https://blogs.sas.com/content /foraggio/

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