La stagione dello shopping natalizio 2020 è nel pieno dello svolgimento. Dato che si chiuderà probabilmente l'anno più impegnativo mai registrato per i retailer, è fondamentale prendere le misure necessarie per sostenere le operazioni al meglio e finire l'anno cercando di recuperare il più possibile ciò che è stato lasciato sul terreno. Non dobbiamo pensare neanche per un secondo che COVID-19 stia frenando le vendite di questa stagione: Deloitte infatti stima che le vendite delle festività supereranno lo scorso anno con un margine considerevole dell'1 - 1,5% ad esempio per il mercato americano: si tratta di miliardi di dollari di vendite in palio. Quindi, come fare in modo di ottenere un pezzo della torta? Appoggiarsi alla tecnologia durante questo periodo dell'anno può offrire ulteriori rassicurazioni sul fatto che non si stanno trascurando opportunità di vendita o potenziali problemi che potrebbero avere un impatto negativo sui ricavi mentre le organizzazioni affrontano le continue sfide della pandemia. Un'ottima opzione è l'analisi prescrittiva, la metodologia software analitica che analizza i dati per determinare:

Che cosa sta succedendo
Perché è successo
Quanto ci costa
Cosa fare al riguardo
Chi dovrebbe farlo

L'analisi prescrittiva fornisce il quadro più chiaro e tempestivo della disponibilità della propria organizzazione a massimizzare le vendite, per non parlare dei profitti e dei margini insieme ad essa. Ecco uno sguardo a quattro aree chiave, critiche per il cliente che l'analisi prescrittiva può consentire ai propri collaboratori di migliorare.

È improbabile che i consumatori dimentichino quegli scaffali vuoti dei negozi che hanno trovato quando erano alla ricerca di prodotti di base come latte, candeggina, disinfettante per le mani e farina al culmine del lockdown. Bisogna fare ogni sforzo per impedire loro di rivivere quelle esperienze di mancanza di prodotti disponibili se non si vuole perdere il vantaggio rispetto i propri concorrenti. Tuttavia, poche cose rendono il rifornimento più difficile dell' "inventario fantasma", per cui un sistema di gestione dell'inventario afferma falsamente che un determinato articolo è disponibile, quando in realtà è effettivamente esaurito a causa di un errore di stoccaggio, furto, aggiustamenti imprecisi, danni non dichiarati o situazioni similari. Una ricerca di Zebra in merito mostra che i clienti in queste situazioni probabilmente smetteranno del tutto di fare acquisti su quello specifico punto vendita o addirittura insegna.

L'analisi prescrittiva combatte l'inventario fantasma e altre imprecisioni dell'inventario monitorando i cali delle vendite per gli articoli popolari se:
(1) il negozio mostra un sacco di inventario disponibile per l'articolo in questione,
(2) l'articolo ha storicamente venduto meglio e
(3) negozi simili mostrano vendite normali, è molto probabile che l'articolo sia esaurito.
L'analisi prescrittiva avvisa anche degli articoli che rischiano di finire sullo scaffale e avvisa immediatamente i collaboratori di reparto di rifornirli.

Questa gestione di lavoro è la soluzione migliore per evitare che i clienti sperimentino il temuto esaurimento delle scorte.

Se la propria organizzazione non ha già iniziato a potenziare i servizi di ordinazione online, si sta sicuramente perdendo terreno rispetto ai concorrenti. L'utilizzo dell'e-commerce non è mai stato così elevato e tutti i retailer si stanno affrettando ad aumentare la capacità e la produttività per rimanere al passo con la domanda aggiuntiva. Anche i centri di evasione ordini dedicati agli ordini spediti a domicilio incontreranno difficoltà a tenere il passo con l'enorme volume man mano che le aspettative dei clienti crescono.

Una chiave per la gestione della domanda di ordini spediti a domicilio Click & Collect è "esternalizzare" gli ordini ai negozi locali più vicini al punto di consegna, specialmente durante i periodi in cui detti negozi sono meno occupati e hanno manodopera da risparmiare. Meglio ancora, questa pratica riduce i costi di trasporto. I clienti in genere non si preoccupano di dove vengono evasi i loro ordini di spedizione a casa purché siano accurati, freschi e, soprattutto, consegnati in tempo come promesso.
L'analisi prescrittiva aiuta a identificare i negozi con livelli di personale, traffico e disponibilità a portata di mano ottimali in determinate ore del giorno per evadere gli ordini per le zone più trafficate. La soluzione identifica anche collaboratori specifici che richiedono formazione su prelievo, imballaggio e spedizione in base alla soddisfazione del cliente, errori segnalati e altro ancora. Questo allevia la pressione sia sui negozi più affollati che sui vari centri logistici.

Fino a quando non sarà disponibile un vaccino, il distanziamento sociale è destinato a durare e la conformità rimane importante come sempre. Le organizzazioni nel loro complesso devono essere consapevoli della "stanchezza COVID-19" tra i soci stanchi della pandemia che hanno la tendenza a diventare lassisti sui protocolli di sicurezza. Per evitare le crisi potenzialmente disastrose delle pubbliche relazioni (PR) o la perdita finanziaria di un cliente o di un collaboratore che contrae il virus all'interno di uno dei punti vendita, si deve tenere d'occhio la conformità ai protocolli di sicurezza e igiene.

L'analisi prescrittiva aiuta a verificare che i collaboratori dei vari punti vendita aderiscano ai protocolli di allontanamento sociale e pulizia monitorando i tassi di transazione dei cassieri. Confrontando le tariffe orarie delle transazioni con le tariffe attuali, soprattutto in termini di tempo tra transazioni o scansioni, l'analitica prescrittiva identifica i cassieri che non applicano le distanze sociali o altri protocolli di sicurezza / igiene. Un cassiere con un tasso di transazione elevato e poco tempo tra le intestazioni delle transazioni (rispetto ad altri cassieri con lo stesso livello di esperienza in negozi simili) probabilmente non chiederà ai suoi clienti di stare alla distanza richiesta. In alternativa, il cassiere potrebbe non disinfettare il registro, il nastro trasportatore, le mani, ecc. tra gli ordini come richiesto. Fortunatamente, quando il manager riceve un avviso dalla soluzione di analisi, può immediatamente indirizzare il collaboratore a rivedere i protocolli di formazione e adattare i comportamenti.

Da quando è iniziato il blocco, i budget sono diventati ancora più ristretti e ogni singolo € fa la differenza. La lotta alla perdita spesso inizia dal registro, in cui molte funzioni possono essere utilizzate in modo improprio (sia per placare i clienti, commettere frodi o semplicemente a causa di un divario di formazione) e causare perdite significative. Centinaia di migliaia di queste transazioni vengono eseguite ogni giorno, inclusi annullamenti, rimborsi, sconti manuali e sostituzioni di prezzo. Molti di loro sono perfettamente validi, il che rende difficile concentrarsi su quelli fraudolenti. Più tempo occorre per identificare i punti di perdita, maggiori sono i costi.

I retailer utilizzano l'analisi prescrittiva per identificare rapidamente i cassieri che potrebbero commettere frodi o necessitare di maggiore formazione. La soluzione Zebra Prescriptive Analytics, in particolare, dispone di una funzionalità chiamata "classificazione del rischio" che, come suggerisce il nome, classifica i cassieri in base al numero di funzioni "ad alto rischio" eseguite da ciascuna. Questi numeri vengono quindi confrontati con la media dei negozi, delle regioni, dell'azienda e di altri cluster pertinenti e qualsiasi cassiere che superi tale media viene contrassegnato per l'indagine. Ad esempio, un cassiere che accede a un numero significativamente superiore alla media di funzioni rischiose verrebbe inserito nella categoria "ad alto rischio", dando priorità a lui o lei per una formazione (o un'indagine, a seconda del comportamento del cassiere, delle tendenze o dei precedenti correttivi azione). I cassieri con numeri più bassi, ma ancora preoccupanti, sono raggruppati in categorie a basso rischio, tipicamente "rischio medio", "rischio basso" e "nessun rischio" per semplicità. La soluzione giusta identificherà anche circostanze sospette intorno alle attività ad alto rischio, come quando specifici manager sono in servizio (potrebbero non osservare i cassieri abbastanza da vicino), in momenti specifici della giornata e altro ancora.