Perché avere più dati e insight non garantisce sempre un maggiore successo commerciale

A prima vista, sembra un'equazione semplice: più insight = migliori risultati. Dopotutto, più conosci i clienti e le loro abitudini d’acquisto, più dovrebbe essere facile anticipare le loro esigenze.

In pratica, però, non è sempre così. Recentemente, ho partecipato alla conferenza annuale della Category Management Association (CMA) a Dallas. Lì, ho avuto il piacere di parlare con molti retailer e brand di beni di consumo confezionati (CPG). Uno dei temi ricorrenti durante queste conversazioni è stata la difficoltà che queste organizzazioni incontrano nel cercare di trasformare gli insight in azioni.

Questa sfida tende ad essere particolarmente marcata nell'area della scelta assortimentale. I retailer e i brand possiedono una grande quantità di dati da cui attingere per prendere decisioni sull'assortimento, ma spesso faticano ad utilizzare queste informazioni in modo efficace. Di conseguenza, sebbene possano aspirare a creare un assortimento che sia in linea con i clienti e si distingua, la realtà è spesso un po' diversa.

Le conversazioni che ho avuto all'evento CMA mi hanno fatto riflettere, e credo che ci siano cinque motivi principali per cui avere più insight non porti sempre ad un maggiore successo commerciale.

Esaminiamo ciascuno di questi motivi e cosa si può fare per affrontarli.

1. Molti tool di assortimento non utilizzano i dati giusti
   Volumi di vendita. Giorni di inventario. Margini e profitto. Tutti questi dati possono aiutare i retailer e i brand a comprendere le performance dei prodotti. Tuttavia, c'è il rischio di creare profezie auto-avveranti. Se, ad esempio, un "Prodotto X" ha venduto bene negli ultimi tre mesi, non sarebbe logico dargli ancora più spazio sugli scaffali? Il problema nell'utilizzare esclusivamente dati commerciali, come i volumi di vendita, è che questi non offrono insight su cosa vogliono veramente i clienti. Un assortimento efficace non è solo una raccolta dei prodotti più venduti; deve includere anche una varietà di prodotti di nicchia che rispondano a bisogni specifici. E l'unico modo per capire queste esigenze è attraverso insight approfonditi sui propri clienti.

   Oggi, la stragrande maggioranza degli strumenti di assortimento si basa solo sui dati di performance. Invece, la nostra piattaforma, dunnhumby Assortment
   è una delle poche a incorporare i dati di fedeltà dei clienti. Di conseguenza, è anche uno degli unici tool in grado di rispondere accuratamente ai bisogni in evoluzione dei clienti.

2. Per creare il successo, bisogna abbattere i silos
   L'assortimento è un processo collaborativo che coinvolge i team di vendite, di category e di planogramma. Purtroppo, questi team sono spesso disconnessi, lavorando in silos e prendendo decisioni basate su priorità molto diverse (e talvolta contrastanti). Ad esempio, il team di vendite cercherà di ottenere quanto più spazio possibile per raggiungere i propri obiettivi, mentre il team di category vorrà assicurarsi che i prodotti più venduti siano correttamente inclusi nell'assortimento. E poi c'è il team del planogramma, che ha il compito arduo di spiegare ai colleghi che i piani proposti non sono realizzabili con lo spazio disponibile.

   Naturalmente, questo porta a molto tempo ed energie sprecati, ed è proprio per questo che dunnhumby Assortment affronta direttamente questa disconnessione. Assortment offre uno spazio collaborativo in cui i team di vendite, CatMan e planogramma possono lavorare insieme in modo efficace.

   Inoltre, dunnhumby Assortment utilizza algoritmi di intelligenza artificiale (IA) all'avanguardia per generare raccomandazioni "consapevoli dello spazio". Le metodologie di machine learning aiutano a garantire che, oltre ad essere centrati sul cliente e commercialmente sostenibili, gli assortimenti siano ottimizzati anche in base ai vincoli fisici di ciascun negozio. Questo si traduce in una maggiore efficienza e risultati migliori.

3. I dati grezzi non sono insight
   Come accennato sopra, retailer e brand dispongono di un'enorme quantità di dati relativi all'assortimento. Tuttavia, l'informazione in sé non è la stessa cosa di un insight: quest’ultima è la capacità di trasformare i dati grezzi in azioni concrete che fanno la differenza. Per questo è cruciale comprendere il contesto di mercato più ampio. Immagina di lavorare per un CPG e i dati suggeriscono che la tua categoria sta diminuendo del 10%. Quell'informazione è utile? È azionabile? Non proprio.

   Ma cosa succederebbe se sapessi che, mentre la tua categoria sta diminuendo, il tuo brand sta crescendo? Oppure, come retailer, cosa succederebbe se scoprissi che una delle tue categorie sta crescendo mentre sta diminuendo in altre insegne? Questo è un vero insight, perché ti fornisce una base solida da cui agire.

   Slegato da qualsiasi altro contesto, il dato grezzo tende ad essere inutile, nel migliore dei casi, e fuorviante nel peggiore. Quindi, mentre più insight possono portare a un maggiore successo in negozio, più dati difficilmente lo faranno.

4. Il "successo" dipende da come lo definisci
   Il settore della grande distribuzione è altamente competitivo e in rapido movimento. Per questo motivo, può essere allettante giocare a "seguire il leader" quando si tratta di assortimento. Dopotutto, se un approccio iper-localizzato, negozio per negozio, può portare a risultati per i leader del settore, non potrebbe fare lo stesso anche per te? Non necessariamente. La grande distribuzione è anche un settore ricco di sfumature, dove il "successo" è contestualizzato. Se gestisci 50 negozi in un’area geografica concentrata, ad esempio, le tue priorità di assortimento saranno molto diverse da quelle di un banner che opera su scala nazionale. Comprendere quale problema stai cercando di risolvere è altrettanto importante quanto risolverlo.
5. C'è una grande differenza tra ideale e raggiungibile
   Anche quando hai ben chiaro quale problema stai cercando di risolvere, come affrontarlo dipende dalle tue capacità complessive. In questo caso, il contesto è fondamentale: non tanto in relazione a ciò che accade nel mercato più ampio, quanto in riferimento a come opera la tua azienda internamente. Immaginiamo che gli insight suggeriscano che la via più veloce per il successo sia rivedere e aggiornare l'assortimento di categoria ogni settimana a livello di negozio. A meno che la tua azienda non sia operativamente perfetta, questo insight sarà probabilmente inutile, perché non potrà essere messo in pratica. Quindi, raccomandazioni slegate dalla realtà operativa della tua azienda non porteranno al successo.

In dunnhumby, ci concentriamo nel trovare l'equilibrio tra ciò che è ottimale e ciò che è raggiungibile.

Vuoi scoprire come dunnhumby Assortment può aiutarti a trasformare i dati in insight azionabili? Per maggiori informazioni visita dunnhumby Assortment oppure contatta il nostro Business Development Manager in Italia, Marco Metti: [email protected].