Così come avvenuto nell’industria, a cui oggi si associa il termine 4.0 per marcare una discontinuità rispetto al passato, lo stesso si può dire a proposito della vendita al dettaglio. Il retail 4.0 possiede delle caratteristiche intrinseche che lo distinguono dalle fasi precedenti. A differenza di quanto si possa ritenere, non si esaurisce nell’e-commerce e neppure nella predominanza dei canali digitali su quelli fisici. Anzi, perfino l’e-commerce ormai viene considerato un canale tradizionale. Il retail 4.0 rappresenta invece la sintesi di offline e online, entrambi alleati nel definire una customer experience omnicanale fondata sull’estrema personalizzazione del rapporto tra brand e cliente. È su questo versante che 4ward può offrire un contributo determinante. Poiché, infatti, un’esperienza d’acquisto davvero personalizzata deriva dalla conoscenza dell’interlocutore, resa possibile dalla grande quantità di dati che lo riguardano e che si possono ricavare dalla raccolta e dall’analisi, in e out store, dei suoi comportamenti, grazie a tecnologie innovative come sistemi IoT, cognitive services e machine learning. È proprio a questo scopo che 4ward ha sviluppato il suo Data Intelligent Framework (DIF).
Il DIF non nasce solo per il retail, ma la sua capacità di tradurre i dati in decisioni strategiche prevede alcune rilevanti applicazioni in questo settore. Ecco quali.
Il DIF è in grado di incorporare dati provenienti da fonti multiple così da incrementare, a ogni interazione, la conoscenza del cliente e la personalizzazione dell’offerta nei suoi confronti. La next best offer, conosciuta anche come next best action, è una forma di analisi predittiva, basata sull’acquisizione di informazioni in tempo reale, che aiuta le organizzazioni a valutare meglio le abitudini di spesa dei consumatori e a indirizzarli più facilmente verso la conclusione della fase d’acquisto.
Essere un punto vendita confortevole, con una esperienza piacevole per il cliente e, allo stesso tempo, essere un luogo di lavoro nel quale i dipendenti siano contenti di stare, sono due degli obiettivi che si possono raggiungere se si hanno a disposizione dati aggregati sulle consuetudini in store sia dei primi sia dei secondi. Il sistema di 4ward consente di analizzare i flussi di vendita collegandoli agli spazi fisici che li incentivano o li rallentano. E mettendoli in relazione alla minore o maggiore produttività di ciascun singolo dipendente.
Machine learning su tutta la catena del valore
Dall’inventario all’assortimento fino alla gestione della supply chain. Il Data-driven di 4ward mette in connessione tutti i dati, interni ed esterni, che arrivano da diverse aree aziendali fino a trasformarli in strumenti previsionali strategici. Il merito è degli algoritmi avanzati di machine learning che permettono di convertire in chiave omnicanale non solo il customer journey, ma tutta la vita del prodotto. Con un miglioramento delle fasi di vendita in cui rotazione di stock e velocità di risposta alla domanda del cliente avvengono in simultanea. Ne derivano minori scorte in magazzino, maggiore soddisfazione dell’acquirente, capacità predittiva nelle attività di approvvigionamento.
Gli algoritmi di machine learning utilizzati dal DIF danno il vantaggio al retailer di perfezionare le sue politiche di prezzo adattandole sia in maniera dinamica (dynamic pricing) sia ottimizzata (price optimization). Nel primo caso il costo di un bene cambia al mutare della richiesta del mercato, e grazie al machine learning questo avviene in tempo reale; nel secondo, la definizione del prezzo migliore è basata sull’incrocio fra una enorme mole di informazioni da cui si ricava il costo più idoneo da associare, in un determinato momento, a un certo prodotto. Qualcosa che, senza una soluzione come il Data Intelligent Framework di 4ward, non sarebbe possibile ottenere con la medesima celerità e precisione.