Dati, dati, dati. La loro importanza oggi ha raggiunto nuove vette e le aziende si affidano a data set sempre più sofisticati per comprendere le prestazioni e arrivare alle decisioni di business.
Dati nell’ecommerce
L’analisi dei dati è particolarmente rilevante nel settore dell’ecommerce e del commercio al dettaglio. A partire dai dati si possono prevedere gli acquisti, i profitti, le perdite e si può persino manipolare i clienti per indurli ad acquistare, tracciando il loro comportamento. Valutando gli acquisti diretti, le aziende possono comprendere due significative metodologie di vita del cliente: storica e predittiva. Tutte le previsioni sono fatte sui dati passati che portano alle transazioni più recenti. Di solito, gli algoritmi raccolgono, classificano e puliscono i dati relativi alle preferenze dei clienti, alle spese, agli acquisti recenti e al comportamento come input. Dopo l’elaborazione dei dati, si ottiene una presentazione lineare che tiene conto anche delle interdipendenze tra le caratteristiche del cliente e le sue scelte. Gli esempi che seguono mostrano come i dati e la data science vengono maggiormente utilizzati oggi nell’industria dell’ecommerce per guidare le vendite:
Motori di raccomandazione
I motori di raccomandazione sono gli strumenti più importanti per i rivenditori. I retailer li sfruttano per guidare il cliente verso l’acquisto del prodotto. Fornire raccomandazioni li aiuta sia ad aumentare le vendite sia a dettare le tendenze. Basti pensare ad Amazon e Netflix. Il loro tool di raccomandazione analizzano i dati degli utenti attraverso l’applicazione del machine learning e di algoritmi di deep learning. Sono progettati in modo tale da poter tenere traccia del comportamento online di ogni cliente e analizzare i modelli per suggerire spettacoli basati su questi dati. La stessa cosa accade con Amazon, sulla base delle ricerche passate e dallo storico degli acquisti, Amazon fornisce raccomandazioni di ricerca e sconti su misura, grazie agli algoritmi di machine learning capaci di analizzare e filtrare una grande quantità di dati.
Analisi del paniere di mercato
L’analisi del paniere di mercato è uno degli strumenti più tradizionali di analisi dei dati che i rivenditori hanno sfruttato da anni. L’analisi del paniere di mercato funziona sul concetto che: se un cliente acquista un gruppo di articoli, è più o meno probabile che acquisti un altro gruppo di articoli correlati. Ad esempio, se si va al ristorante e si ordina un antipasto o un aperitivo senza bevande, è più probabile che si ordini un piatto principale o un dessert. L’insieme di articoli che il cliente acquista è noto come itemset, la probabilità condizionale che un cliente ordini un piatto principale dopo gli antipasti è nota come fiducia. Nel commercio al dettaglio, i clienti acquistano gli articoli in base all’impulso, e l’analisi del paniere di mercato lavora su questo principio prevedendo le probabilità del comportamento d’acquisto di un cliente. Ciò comporta soprattutto il modo in cui la commercializzazione del prodotto viene effettuata dai dettaglianti, e nel mondo dell’ecommerce, i dati dei clienti sono il posto migliore per cercare potenziali impulsi d’acquisto. Analogamente alle raccomandazioni di ricerca, l’analisi del paniere di mercato funziona anche con un algoritmo di deep learning.
Analisi dei dati di “garanzia”
L’analisi dei dati di garanzia aiuta i rivenditori e i produttori a tenere sotto controllo i loro prodotti, la loro durata, i problemi, l’incidenza dei resi ed eventuali attività fraudolente. L’analisi dei dati di garanzia serve per mantenere un controllo su quante unità sono state vendute e tra queste quante sono state restituite a causa di problemi. Si concentra anche sul rilevamento di anomalie nelle richieste di garanzia. Questo è un modo eccellente per i rivenditori di trasformare le sfide della garanzia in insight strategici e concreti.
Ottimizzazione dei prezzi
Vendere un prodotto al giusto prezzo, non solo per il cliente ma anche per il rivenditore o il produttore, è un compito importante. Il prezzo non deve includere solo i costi per realizzare il prodotto, ma anche la capacità di un cliente di pagare per quel prodotto e tener conto anche dei prezzi della concorrenza. Tutto questo viene calcolato con l’aiuto di algoritmi di machine learning, che analizzano una serie di dati e parametri come la flessibilità dei prezzi, prendendo in considerazione la posizione, gli atteggiamenti di acquisto di un singolo cliente e i prezzi della concorrenza. Si ottiene quindi il prezzo ottimale che può andare a vantaggio di tutte le parti.
Gestione dei dati di inventario
Per inventario si intende qui lo stoccaggio di merci da utilizzare in tempi di crisi. I rivenditori devono gestire le scorte in modo efficace affinché, anche in caso di un improvviso aumento delle vendite, l’offerta rimanga inalterata. Per raggiungere questo obiettivo, le scorte e le catene di fornitura vengono analizzate in modo approfondito. Potenti algoritmi di machine learning analizzano i dati tra gli elementi e la fornitura in modo molto dettagliato e rilevano i modelli e le correlazioni tra gli acquisti. L’analista analizza poi questi dati e viene fornito con una strategia per aumentare le vendite, confermare la consegna puntuale e gestire lo stock di magazzino.
Ubicazione dei nuovi punti vendita
L’analisi della posizione è una parte importante dell’analisi dei dati. Prima che un’azienda possa decidere dove aprire la propria attività, è fondamentale analizzare le sedi aziendali plausibili per stabilirsi su quella migliore. L’algoritmo utilizzato in questo caso è semplice, ma efficace. L’analista analizza i dati dando importanza alla demografia. Le coincidenze nei codici di avviamento postale e nelle località forniscono una base per comprendere il potenziale del mercato. Anche i mercati concorrenti sono presi in considerazione durante l’analisi delle località. L’algoritmo analizza anche le reti di vendita al dettaglio per trovare l’opzione più adatta. Lo stesso ragionamento può essere anche traslato online basandosi, ad esempio, sulle abitudini di navigazione nelle piattaforme ecommerce di riferimento.
Analisi del sentiment dei clienti
L’analisi del sentiment dei clienti è in giro nel mondo degli affari da molto tempo. Ma ora, gli algoritmi di machine learning aiutano a semplificare, automatizzare e risparmiare molto tempo con risultati accurati. I social media sono lo strumento più facilmente e facilmente disponibile per eseguire l’analisi del sentiment dei clienti. Si utilizza l’elaborazione del linguaggio per identificare le parole che presentano un atteggiamento negativo o positivo del cliente nei confronti del marchio. Questo feedback aiuta le aziende a migliorare il loro prodotto e indirizzare le raccomandazioni.
Dati per il merchandising
Il merchandising è una parte essenziale di qualsiasi attività di vendita al dettaglio. Mentre packaging e branding attraenti mantengono l’attenzione del cliente e migliorano l’aspetto visivo, la rotazione della merce aiuta a mantenere gli assortimenti freschi e nuovi. Gli algoritmi di merchandising passano attraverso set di dati, raccogliendo insight e formando gruppi di clienti prioritari con modelli look alike, che tengono conto della stagionalità, della rilevanza e delle tendenze.
