La quantità di dati disponibili oggi è più grande che mai e non mostra alcun segno di diminuzione, in quanto sempre più dispositivi sono collegati al nostro ambiente digitale, sia direttamente che tramite sensori. Tutto, dalle stampanti ai dispositivi mobili di classe consumer, alle apparecchiature per la ristorazione e ai refrigeratori, è ora in grado di inviare dati. Ma come possono gli operatori dei negozi di alimentari sfruttare correttamente questi dati?

Non è passato molto tempo da quando i commercianti gestivano le loro attività sulla base dei dati scansionati e delle sensazioni che provavano in seguito ad anni di esperienza accumulati. La sfida ora è che i veterani più esperti stanno andando in pensione o vengono portati fuori da un mercato del lavoro sempre più difficoltoso. Nel frattempo, i dati continuano ad arrivare più velocemente, richiedendo alle aziende di riconsiderare le competenze che cercano nei loro manager e negli altri dipendenti. Non è raro vedere titoli come "chief innovation officer" o "customer analytics" mentre i retailer dei convenience store (c-store) cercano nuovi modi per generare intuizioni dai dati che hanno raccolto.

Mentre gli operatori dei c-store devono comprendere i propri dati, come il punto di acquisto e la fedeltà, e i dati esistenti, come le informazioni meteorologiche o i dati del censimento, sta diventando sempre più importante sfruttare la tecnologia a proprio vantaggio. L'intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML) non sono semplicemente termini da utilizzare in occasione di eventi di settore.
L'ML analizza i dati alla ricerca di eccezioni e anomalie in appena una frazione del tempo che serviva fino a qualche tempo fa. Raccogliendo semplici intuizioni in tempo quasi reale, come determinare quando la posizione di un negozio sta lottando per soddisfare gli indicatori di prestazione chiave (KPI), gli operatori dei c-store possono arrivare alla radice della causa prima che diventi un problema sistemico che spinge gli acquirenti ad andare altrove.

Identificare gli out-of-stock utilizzando la tecnologia a scaffale è un altro modo in cui i c-store possono sfruttare la tecnologia a loro vantaggio. Queste nuove e innovative soluzioni forniscono una visione a distanza degli scaffali pieni di beni di consumo. Ad esempio, possono trasmettere avvisi tramite il cloud ai dispositivi mobili degli autisti dei negozi con consegna diretta (DSD), consentendo loro di modificare i modelli di consegna in tempo reale per affrontare e rimediare all'inventario esaurito prima che questo abbia un impatto negativo sull'esperienza dei clienti.

I rivenditori devono anche considerare la privacy dei loro acquirenti quando raccolgono i dati. Mentre i consumatori sono diventati più aperti alla condivisione dei dati, le aziende devono assicurarsi di utilizzare tali dati nel modo giusto o rischiano di perdere la loro fiducia. È quella linea sottile che si posiziona tra l'utilizzo dei dati per aiutarli e il loro utilizzo in un modo che sembra invasivo. Mentre alcuni consumatori possono sentirsi a disagio con il riconoscimento facciale che viene sempre più utilizzato per salutarli quando entrano in un negozio, altri casi di utilizzo dei dati per migliorare la loro esperienza potrebbero essere apprezzati.

I negozi potrebbero utilizzare i dati sulla fedeltà dei loro acquirenti più frequenti per analizzare gli acquisti precedenti e prevedere il comportamento futuro. Avere un ordine pronto per loro mentre entrano in negozio potrebbe essere visto come un eccellente servizio clienti, per continuare a farli tornare in futuro.

Tutti i sensori necessari per l’Internet of Things, la tecnologia di integrazione e i dati sono disponibili già oggi. I retailer devono chiedersi se stanno usando i loro dati per potenziare le prestazioni e i flussi di lavoro o se li stanno semplicemente raccogliendo. Se la risposta è quest'ultima, è necessario identificare il modo giusto per sfruttare questi dati sarà fondamentale per rimanere competitivi e fornire ai clienti l'esperienza che desiderano.

di Mark Delaney, retail industry consultant, Zebra Technologies.

Articolo tratto da:
CSP Daily News