AI, AR, Calcolo quantistico e gestione del dato: le armi tecnologiche per i retailer del futuro.
In questa intervista tratta da McKinsey on Consumer and Retail, Straw, consulente senior di McKinsey, ha parlato con l'editore esecutivo Monica Toriello delle lezioni che ha imparato come costruttore di business e delle più promettenti nuove tecnologie di vendita al dettaglio. Segue una trascrizione della loro conversazione.
Monica Toriello: Negli ultimi 18 mesi o giù di lì, probabilmente hai comprato qualcosa online, hai pagato qualcosa con il tuo smartphone o hai usato un'app di vendita al dettaglio. Tutti questi sono esempi di quanto la tecnologia stia diventando cruciale nel settore del retail e del consumo. Per anni, McKinsey ha parlato e scritto di dettaglianti e aziende di consumo che hanno bisogno di evolversi in aziende tecnologiche, ma la pandemia COVID-19 ha davvero portato la tecnologia in primo piano. L'e-commerce, il servizio clienti online, le soluzioni senza contatto - queste sono state le ancore di salvezza, specialmente per i retailer che hanno dovuto chiudere i loro negozi durante le chiusure per pandemia. Oggi siamo entusiasti di parlare con un esperto di tecnologia dirompente che ha lavorato con alcune delle aziende leader nel mondo per trasformare la tecnologia in vantaggio competitivo. John Straw, un consulente senior di McKinsey, ha avviato e venduto quattro imprese tecnologiche e ha scritto un libro sulla tecnologia dirompente, iDisrupted (New Generation, 2014). Grazie per essere con noi oggi, John. Inizia dicendoci cosa significa essere un consulente senior di McKinsey. Cos'è che fai?
John Straw: Fino a COVID-19, ho trascorso la maggior parte del mio tempo su un aereo, andando a pranzo in posti come l'Australia. Ho corso in giro per il mondo a parlare con i clienti di tutti i settori, soprattutto di AI e Internet of Things. Ed è stato semplicemente affascinante. Ho fatto quattro start-up negli ultimi 37 anni, e anche questo è stato edificante, ma avrei preferito passare più tempo con l'azienda 25 anni fa, perché la gamma e l'ampiezza delle conoscenze che ho acquisito essendo un consulente senior è stato abbastanza illuminante. Ho questo delizioso equilibrio tra start-up, venture capitalist e McKinsey, e mi piacerebbe averne fatto di più. Ma ora non posso perché ho 60 anni, quindi ci sono delle limitazioni.
Investire nella tecnologia dirompente
Monica Toriello: Hai scritto un libro sette anni fa. Da allora sono successe molte cose, compresa una pandemia globale. Guardando indietro a quello che hai detto nel tuo libro, cosa hai sbagliato? C'è qualcosa che si è svolto diversamente da quello che ti aspettavi?
John Straw: Sì. Permettetemi di essere specifico su questo. Ero un entusiasta della stampa 3D in scala. Pensavo davvero che avremmo visto un'intera serie di nuovi prodotti arrivare sul mercato, e che la scienza dei materiali avrebbe cambiato ciò che potevamo effettivamente fare con queste stampanti 3-D. Non è successo nel modo in cui mi aspettavo, quindi è stata una mancanza. L'omissione critica che ho fatto è stata l'informatica quantistica, che impiegherà circa altri 20 anni per dispiegarsi - ma in 20 anni, sarà sicuramente successo qualcosa. Sono un po' contento che non ci sarò più. È eccitante ma terrificante allo stesso tempo, perché stiamo per attraversare una porta senza alcuna visione di ciò che c'è dall'altra parte.
Monica Toriello: Non so se tra 20 anni non ci sarai più. Dicono che 80 anni sono i nuovi 40.
John Straw: È favoloso. Mi sento molto meglio ora.
Monica Toriello: Ti ho sentito descriverti come un "tecnologo" - un tecnologo ed economista - che, per me, suona come se tu aiutassi le aziende a pensare non solo alla tecnologia dirompente ma anche a come far funzionare l'economia, come renderla scalabile e redditizia. È una sfida enorme per il settore dei consumatori in questo momento, perché ci sono così tanti casi d'uso interessanti per la tecnologia dirompente, sia che si tratti di usare l'IA per migliorare il servizio clienti o la robotica avanzata per rendere le operazioni più efficienti nei negozi e nei magazzini. Può essere difficile sapere dove investire e cosa pagherà. Qual è l'errore più grande che vedi fare ai rivenditori e alle aziende di consumo quando si tratta di decisioni di investimento sulla tecnologia dirompente?
John Straw: Penso che il primo errore sia l'idea sbagliata che solo perché un pezzo di tecnologia AI non sta generando un'enorme quantità di profitto significa che non si dovrebbe comprare. Ero nel consiglio di amministrazione di una banca britannica circa cinque o sei anni fa e stavo parlando regolarmente con l'amministratore delegato di credit scoring, che è qualcosa in cui l'AI può davvero aiutare. Ho detto: "Ho trovato un'azienda che dovremmo comprare". E lui disse: "Quanto costa?" Ho detto: "Probabilmente sarà circa 250 milioni di dollari". Lui disse: "Quali sono le entrate?". Ho detto: "Non posso immaginare che sia molto più di mezzo milione". Lui disse: "Vuoi che vada dai miei azionisti e dica che ho appena speso un quarto di miliardo di dollari per qualcosa che non aggiunge nulla al mio P&L? Non succederà mai". Penso che la maggior parte dei problemi derivi dalla mancanza di volontà, forse dalla paura, di investire in qualcosa che non porta automaticamente un carico di denaro nel tuo bilancio. Credo che la tecnologia ci sia ora. Si tratta ora della volontà di fare l'investimento necessario per implementarla. Penso che la maggior parte dei problemi provenga dalla riluttanza, forse dalla paura, di investire in qualcosa che non porta automaticamente un carico di denaro nel tuo bilancio.
Monica Toriello: Nel valutare gli investimenti tecnologici, ci sono alcune metriche che le aziende o i business leader tipicamente enfatizzano troppo o, al contrario, che trascurano?
John Straw: Mi tolgo il cappello da McKinsey e mi metto quello da venture capitalist. Ho sentito un'espressione fantastica dalla Silicon Valley circa quattro o cinque anni fa. Stavo parlando con un investitore che disse: "Sai cosa mi piacerebbe davvero da una delle mie start-up? Vorrei un dollaro di entrate con cento utenti che si impegnano mille volte al giorno con un prodotto, piuttosto che mille dollari di entrate con cento utenti che si impegnano una volta sola. Perché è lì che piazzerò le mie scommesse: quel livello di coinvolgimento". Se il livello di coinvolgimento è così alto, sai che hai il prodotto giusto, mentre nel secondo caso, sai che hai il marketing giusto. Beh, il marketing non è scalabile. Questo è il modo in cui ho preso decisioni di investimento fortunate. Si potrebbe provare ad applicare le stesse regole a livello aziendale, ma ovviamente ci sono alcune considerazioni in più da fare. McKinsey è stata una grande sostenitrice del lavoro agile e della prototipazione, e io stesso ho fatto un bel po' di prototipazione, che è quando porti un prodotto nelle mani del consumatore e il coinvolgimento del consumatore con esso diventa molto alto, molto rapidamente. È lì che sai come piazzare le tue scommesse.
Innovazione feroce
Monica Toriello: Le ho chiesto prima quali sono i più grandi errori che le aziende stanno facendo. Cosa stanno facendo bene le aziende? Ha una storia recente preferita di un'azienda di vendita al dettaglio o di consumo che ha fatto la scommessa giusta o che illustra il potenziale o serve come esempio luminoso per altre aziende da seguire?
John Straw: Deve essere IKEA perché sono così feroci nella loro innovazione. Mi ricordo quando è uscito l'iPhone 8. Penso che sia uscito con l'AR, la realtà aumentata, integrata nel telefono per la prima volta. In quello che sembrava un minuto, IKEA aveva annunciato di avere un'app che la utilizzava. Uno dei grandi problemi nella vendita al dettaglio di oggetti costosi è il fatto che non puoi provare prima di comprare. Questa particolare app ti permetteva di puntare il tuo telefono a qualsiasi parte della stanza e poi sovrapporre i mobili dal catalogo IKEA, ricolorarli, posizionarli, scambiarli e così via, in modo da risolvere il problema di provare prima di comprare. Poi, sono andati un po' oltre: hanno trovato una start-up AI che era in grado di misurare una stanza. Hanno iniziato a fare esercizi di posizionamento con altre stanze che aveva misurato, e altre stanze che aveva visto, per ispirare il consumatore a immaginare come potrebbe essere un'intera stanza, piuttosto che solo un singolo pezzo di arredamento. Così sono andati a comprare quell'azienda. Questo è un altro esempio di assunzione di tecnologia all'avanguardia, senza preoccuparsi di come influisce sul conto economico, ma di come influirà sul valore dell'azienda per il consumatore in un periodo di tempo relativamente breve. A proposito, per quanto riguarda la realtà estesa, o XR, la realtà aumentata non ha fatto molto, ma un paio di cose stanno accadendo. In primo luogo, Snap ha acquistato una società che sta producendo la sua nuova gamma di occhiali XR aumentati, quindi entreranno nel mainstream. Ma la vera grande notizia è che il prossimo anno, Apple lancerà i suoi occhiali XR. Essendo Apple, sarà un creatore di categoria. Tutto d'un tratto, i rivenditori cominceranno ad accumulare su questo, perché sarete in grado di provare virtualmente prima di acquistare su una vasta gamma di prodotti. Questo, penso, sarà enorme per la vendita al dettaglio.
Business Building
Monica Toriello: Parliamo della costruzione del business. Recentemente abbiamo pubblicato un'intervista con il CEO di McDonald's, che ha detto che potrebbe immaginare che, mentre McDonald's costruisce le sue capacità digitali, potrebbe alla fine costruire una piattaforma che altre aziende potrebbero usare. Quindi ecco una catena di fast-food che potrebbe presto gestire un business digitale. Infatti, una recente ricerca McKinsey ha dimostrato che la costruzione del business è diventata una priorità assoluta per molti amministratori delegati in tutti i settori. Inoltre, è efficace. Ecco una statistica da un articolo di McKinsey: "Circa il 74% delle aziende che hanno scelto il business building come strategia principale sono cresciute a tassi superiori alla media dei loro settori". Quindi è efficace, ma è anche difficile sostenere questo successo. Ecco un'altra statistica: "Solo il 24% dei nuovi business delle grandi aziende diventano imprese vitali su larga scala". Tu hai avuto molta esperienza nell'aiutare le aziende già esistenti a costruire nuovi business. Quali sono i due o tre consigli più importanti che hai per gli amministratori delegati sulla costruzione del business?
John Straw: Costruire un business è difficile. È davvero difficile. La prima lezione che trarrei, essendo stato coinvolto in un certo numero di progetti di business-building, è di assicurarsi che nei primi giorni si abbia qualcosa di tangibile da mostrare. Questo show-and-tell è molto importante nei primi giorni prima di ottenere qualsiasi forma di trazione finanziaria. Mostrare, raccontare, coinvolgere. C'è una considerazione molto importante per me - questo vale per il nuovo business, i nuovi prodotti, il nuovo servizio clienti, qualsiasi cosa tu stia costruendo - e sono i dati. Non voglio insistere troppo su questo punto, ma la prima cosa che penso che ogni organizzazione dovrebbe fare è sapere quali dati ha. In che formato sono? E quali dati esterni potrebbero aumentarli? Perché i dati sono una grande, grande mancanza per la maggior parte delle organizzazioni. In primo luogo, sono continuamente sorpreso da come le organizzazioni non si avvicinano nemmeno all'80% di sapere quali dati hanno effettivamente. In secondo luogo, c'è la struttura di formattazione. In altre parole, posso mettere tutti i miei dati aggregati in un lago di dati in modo da poter utilizzare tecniche di apprendimento automatico e imparare qualcosa da essi? E poi la terza parte è: quali dati potrei portare dall'esterno? Si tratta di sapere come sono i tuoi dati, ma poi sapere quali altri dati esterni potrebbero aumentare quei dati per renderli ancora più preziosi di quelli attuali. Quindi, dovete davvero mostrare e raccontare. E devi davvero capire i tuoi set di dati.
Monica Toriello: Perché i dati sono un problema? È che i rivenditori nelle aziende di consumo non hanno abbastanza data scientist e data engineer? È che non hanno le persone giuste? È che hanno sistemi legacy che sono in giro da sempre e non si parlano tra loro? È una combinazione di tutte queste cose? E cosa dovrebbero fare al riguardo?
John Straw: È un ibrido, a seconda della singola azienda. Il legacy IT mi terrorizza in termini di ciò che non permette alle aziende di fare o innovare. Per me, comunque, il più grande campo di battaglia è l'acquisizione di scienziati di dati. A proposito, su questo argomento, abbiamo bisogno di molte più donne ingegnere dei dati. Con lo sconvolgimento causato da COVID-19, molti ingegneri dei dati vogliono l'eccitazione di lavorare su qualcosa di nuovo e brillante, ma vogliono anche la sicurezza di lavorare per una grande organizzazione con tasche molto profonde. Questa è un'ottima combinazione per iniziare a vendere alla tua futura base di ingegneri.
Monica Toriello: Come può l'industria della vendita al dettaglio e dei beni di consumo attirare scienziati di dati e ingegneri, quando è in competizione con quasi tutti gli altri settori?
John Straw: Devi avere una visione. Quando i tuoi responsabili delle risorse umane sono seduti di fronte al tuo potenziale scienziato dei dati, devono essere in grado di prendere una visione che è scesa dal CEO ed esaltare quella visione e renderla credibile. Ora, è davvero facile per me sedermi qui e dire questo, ma un rivenditore di scarpe potrebbe trovare un po' difficile avere una visione che attiri il vostro scienziato di dati di livello successivo. Tuttavia, posso garantirvi che c'è una start-up là fuori da qualche parte con quella visione. La domanda è: dovreste copiarla? Potresti copiarla? E poi potresti iniziare a scalarla? Per me, se hai intenzione di competere in quel momento, devi avere una visione.
Eccellenza nell'esecuzione
Monica Toriello: Un'altra cosa che ti ho sentito dire è che non investirai in un'azienda guidata da qualcuno che ha meno di 50 anni. Ho un paio di domande su questo. Primo, perché 50? Sembra essere un numero così arbitrario.
John Straw: Sì, è solo un numero fittizio.
Monica Toriello: Non dovreste guardare i tratti del carattere piuttosto che un'età specifica?
John Straw: Sì, un punto molto giusto. Ma io mi attengo a questo. I miei due investimenti di maggior successo sono gestiti da persone oltre i 50 anni. Entrambi sono stati lì, l'hanno visto, l'hanno fatto, hanno guardato il video, hanno stirato la maglietta, questo genere di cose. Se si lavora sul principio, come faccio io, che non esiste una buona idea, ma solo una migliore esecuzione, allora il lato esecutivo di esso - tornando al pezzo "mille volte impegno" di cui parlavo prima - è quello che conta. In termini di altri tratti oltre all'esperienza e all'età, c'è stato uno studio che ha esaminato i tratti di personalità degli imprenditori di grande successo. Non ricordo i criteri che hanno usato per gli imprenditori di successo, ma penso che fosse qualcosa come un'uscita a nord di 100 milioni di dollari. E quello che hanno trovato è che circa il 30% di quel gruppo era dislessico. È interessante notare che quelli di grande successo avevano un disturbo da deficit di attenzione. E poi quelli davvero, davvero, davvero di successo avevano un disturbo da deficit di attenzione e dislessia allo stesso tempo. Ora, io ho la dislessia, giusto? Ho dovuto far scrivere il mio libro per me perché faccio fatica a guardare le parole. E lo capisco: le persone dislessiche sono in missione, e non abbiamo intenzione di ascoltare nulla di ciò che qualcuno ci dice. Ci diamo da fare e basta. E l'ADHD ci porta quel livello di energia che fa girare tutta la faccenda del "visionario": "Andrò avanti con questa cosa. Non ascolterò le persone che mi dicono che non si può fare, lo farò e basta". Quindi penso che questi siano alcuni indicatori di personalità degli imprenditori di successo. Ma per me, mi piace investire non necessariamente in buone idee; mi piace investire in una migliore esecuzione.
Robot e assistenti virtuali
Monica Toriello: Ora ti chiederò di essere un futurista. Dipingi un quadro per noi: Come sarà l'esperienza del cliente nel 2030? Qualcuno entra in un negozio nel 2030. Come ci si sente? Cosa c'è di diverso? Quali sono alcuni dei modi in cui i consumatori interagiscono con la tecnologia nei negozi?
John Straw: Per il commercio al dettaglio, le opportunità sono immense per lo showcase, per la capacità XR, per i cesti della spesa potenziati digitalmente, ecc. Ci saranno robot nei negozi. Ci vorrà un po' di tempo per abituarci a questa particolare idea - un "servizio robo" potenziato - ma sarà con noi, e la tecnologia migliorerà sempre di più in futuro. Gli ologrammi saranno abbastanza grandi entro il 2030. Pertanto, i vostri assistenti virtuali saranno abbastanza interattivi allora. Non credo che saranno brillanti entro il 2030. Entro il 2035, penso che saranno abbastanza sostanziali. Avrete conversazioni con assistenti virtuali che non hanno limiti alla loro conoscenza ed esperienza. Ricordo di essere entrato in un negozio a Liverpool e c'era una signora che lavorava lì che probabilmente aveva circa 60 anni. Mi sono seduto e ho parlato con lei, e mi ha detto che era stata a Benidorm, una popolare destinazione turistica in Spagna. C'era stata 27 volte in 30 anni, e sapeva dov'era il miglior bagno per donne a Benidorm. Sapeva dov'era il miglior ristorante cinese di Benidorm. Immediatamente, mi sono seduto lì e ho pensato: "Mi chiedo se posso catturare questa conoscenza prima che lei vada in pensione". Quindi una delle cose che i rivenditori forse dovrebbero pensare e fare meglio ora è catturare quella conoscenza e poi trasferirla ai loro assistenti virtuali. La mia sfida per ogni rivenditore sarebbe che, quando prendete i vostri migliori assistenti, chiedetevi, cosa fanno che può essere tradotto in un assistente virtuale ad un certo punto andando avanti? Sono sorpreso di quanto relativamente poco la tecnologia chatbot sembra aver trovato la sua strada - o non aver trovato la sua strada - in molte interazioni con i consumatori. Non mi aspetto di avere conversazioni perfette con un bot, ma mi aspetto di avere un bot intelligente che sia molto reattivo e che possa trattare il mio problema. La tecnologia è lì. Molte organizzazioni lottano con essa perché non hanno i dati per gli algoritmi di apprendimento automatico da cui imparare. Quindi si ritorna di nuovo al problema della compatibilità dei dati. Voglio sottolineare agli alti dirigenti: Quali dati avete che potete leggere e utilizzare? Quali sono i casi d'uso per quei particolari dati? E poi quali dati potreste portare dall'esterno per aggiungerli? Perché i dati diventeranno prodotti. I dati si trasformano in prodotti. E ho visto così tante organizzazioni che pensano di avere grandi quantità di dati e poi si rendono conto che non possono formattare quei dati ed estrarli per metterli in un lago di dati dove diventano utilizzabili. Per me, è lì che gli investimenti dovrebbero andare adesso. Perché così si sta costruendo l'organizzazione del futuro, che è un'organizzazione di dati.
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