Big data e rivenditori - dummy

I rivenditori raccolgono e mantengono record di vendita per un numero elevato di clienti. La sfida è sempre stata quella di mettere a frutto questi dati. Idealmente, un rivenditore vorrebbe capire le caratteristiche demografiche dei suoi clienti e quali tipi di beni e servizi sono interessati all'acquisto.

Il continuo miglioramento della capacità di calcolo ha permesso di setacciare enormi volumi di dati al fine di trovare modelli che possano essere utilizzati per prevedere la domanda di diversi prodotti, in base alle caratteristiche del cliente.

Un altro problema a cui i big data possono essere utili sono le strategie di determinazione dei prezzi, in particolare la comprensione di quanto i clienti siano sensibili ai prezzi. La scelta del giusto prezzo per un prodotto è stata a volte basata su congetture. Al contrario, i big data possono aumentare la capacità del rivenditore di utilizzare le abitudini dei clienti per identificare il prezzo che massimizza il profitto per i loro prodotti. Un altro vantaggio dell'utilizzo dei big data è che i negozi al dettaglio possono pianificare meglio il posizionamento della merce in tutto il negozio, in base alle abitudini di acquisto dei clienti.

I big data possono anche aiutare i rivenditori con la gestione dell'inventario. Molti rivenditori vendono un'ampia varietà di prodotti diversi e tenere traccia di queste informazioni è una grande sfida. Con i big data, i rivenditori possono avere immediatamente informazioni aggiornate sulle dimensioni e sulla posizione dei loro inventari.

Uno degli usi più importanti dei big data per un rivenditore è la possibilità di indirizzare i singoli consumatori a promozioni in base alle proprie preferenze. Questo tipo di targeting non solo aumenta l'efficienza della pubblicità, ma offre ai clienti un rapporto più personale con il rivenditore, incoraggiando così il business ripetuto. Inoltre, la conoscenza delle preferenze dei clienti consente al rivenditore di fornire raccomandazioni per gli acquisti futuri, il che aumenta ulteriormente la ripetizione dell'attività.

Nordstrom

Come esempio, Nordstrom ha fortemente accolto l'uso dei big data. È stato uno dei primi negozi al dettaglio ad offrire ai clienti la possibilità di acquistare online. La società ha sviluppato un'app per smartphone che consente ai clienti di acquistare direttamente da iPad, iPhone e altri dispositivi mobili. Nordstrom mostra anche ai clienti quali dei suoi negozi trasportano merce specifica; per le merci che devono essere ordinate da altri negozi, Nordstrom può fornire una stima molto accurata dei tempi di consegna.

Nordstrom utilizza le sue capacità di big data per indirizzare i clienti con annunci personalizzati in base alle loro esperienze di acquisto. Queste informazioni possono provenire dalle vendite dei negozi di Nordstrom, dal suo sito Web e dai siti di social media come Facebook e Twitter.

Nordstrom conduce ricerche per migliorare l'esperienza di acquisto dei clienti attraverso la divisione Innovation Labs. Ha creato questa divisione nel 2011 per garantire che l'azienda rimanga all'avanguardia della tecnologia dei big data.

Walmart

Walmart è un altro importante rivenditore che ha adottato i big data. Basato sul volume delle vendite, Walmart è il più grande rivenditore negli Stati Uniti. È anche il più grande datore di lavoro privato nel paese.

Negli ultimi anni, Walmart ha fatto un grande passo avanti nell'e-commerce, permettendogli di competere direttamente con Amazon. com e altri rivenditori online. Nel 2011, Walmart ha acquisito una società denominata Kosmix per sfruttare le funzionalità proprietarie dei motori di ricerca di tale società (Kosmix è stata ribattezzata Walmart Labs).

Da allora, Walmart Labs ha sviluppato numerosi nuovi prodotti basati sulla tecnologia dei big data. Uno di questi è chiamato Social Genome, che consente a Walmart di rivolgersi ai singoli clienti con sconti in base alle preferenze che i clienti hanno espresso attraverso vari siti su Internet. Un altro prodotto sviluppato da Walmart Labs è Shoppycat, un'app che fornisce consigli regalo basati sulle informazioni trovate su Facebook.

Sebbene l'e-commerce rappresenti ancora una percentuale relativamente bassa delle entrate annuali di Walmart, gli investimenti fatti dalla società nella tecnologia dei big data mostrano che si aspetta che le vendite online diventino una fonte di entrate progressivamente più importante in futuro.

Amazon. com

Il miglior esempio di utilizzo dei big data nella vendita al dettaglio è Amazon. com, che non potrebbe nemmeno esistere senza la tecnologia dei big data. Amazon ha iniziato a vendere libri e si è espanso in quasi tutte le aree del retail immaginabili, compresi mobili, elettrodomestici, vestiti ed elettronica. Di conseguenza, Amazon ha incassato 89 miliardi di dollari di ricavi nel 2014, rendendolo uno dei primi dieci rivenditori al dettaglio negli Stati Uniti e il più grande rivenditore online.

Come i rivenditori online, Amazon utilizza i big data per diverse applicazioni:

• Gestire i suoi enormi inventari

• Tenere traccia degli ordini

• Raccomandazioni per acquisti futuri

Amazon fornisce i suoi consigli attraverso un processo noto come filtraggio collaborativo da articolo a articolo. Questo filtro si basa su algoritmi progettati per identificare i dettagli chiave che possono indurre un cliente ad acquistare un prodotto, ad esempio acquisti precedenti, articoli visualizzati, acquisti effettuati da clienti con caratteristiche simili e così via. Amazon fornisce anche consigli via e-mail, scelti in base alle vendite potenziali più elevate.

Amazon è stato in grado di investire il suo investimento in funzionalità di big data in un altro modo: ora guadagna dei ricavi consentendo alle aziende di utilizzare la propria infrastruttura a pagamento. Questo viene fatto attraverso prodotti come Amazon Elastic MapReduce (EMR) e Amazon Web Services (AWS).

Amazon EMR consente alle aziende di analizzare enormi quantità di dati utilizzando l'hardware del computer di Amazon. Questo hardware è accessibile tramite Amazon Cloud Drive, dove le aziende possono pagare per archiviare i propri dati.Per molte aziende, l'utilizzo di queste strutture è più economico rispetto alla creazione dell'infrastruttura informatica necessaria per gestire le esigenze dei big data. AWS offre una vasta gamma di servizi informatici tramite Amazon Cloud Drive, tra cui strutture di archiviazione, sistemi di gestione di database, networking e così via.

Un'interessante estensione dell'uso di Big Data da parte di Amazon è il suo piano per spedire la merce ai clienti prima di ordinarla! La società ha ricevuto un brevetto nel 2014 per la sua metodologia di "spedizione anticipata". Affinché questo piano abbia successo, Amazon. com deve essere in grado di anticipare la domanda dei clienti con un livello incredibilmente elevato di precisione per evitare il rischio di restituzione della merce.