Il settore retail è in continua evoluzione grazie all’innovazione tecnologica, che offre nuove prospettive e scenari in continuo cambiamento.
L’e-commerce e il digital retail sono le leve strategiche per competere sul mercato, ma non bastano da sole: per offrire una customer journey omnicanale, i retailer devono integrare più canali online e offline, ottimizzare il demand planning e la gestione degli ordini, e quindi valorizzare l’intera customer experience.
Le nuove tecnologie, in particolare l’intelligenza artificiale, la realtà aumentata e il machine learning, stanno trasformando rapidamente la gestione della spesa indiretta e della previsione della domanda in vari settori, come la cosmesi, la distribuzione alimentare e il retail in genere.
Spesa indiretta: come misurare e gestire meglio le categorie di acquisto
Per ‘spesa indiretta’ si intende quella relativa ai beni e servizi che non sono direttamente collegati alla produzione o alla vendita dei prodotti, ma che sono necessari per il funzionamento dell’azienda.
Un esempio sono le polizze di assicurazioni, le utenze, i viaggi, l’immobiliare e i contratti per servizi e forniture.
La gestione della spesa indiretta è spesso complessa e frammentata, con processi manuali, inefficienze non volute – alle quali si è abituati e non si fa caso – e scarsa visibilità. Per questo motivo molte aziende stanno implementando soluzioni tecnologiche che consentono di misurare e gestire meglio questa serie di voci di costo, ottenendo benefici in termini di risparmio, ma anche di controllo e di compliance.
Un caso di successo, riportato dalla testata statunitense scmr.com, è quello di Mary Kay Inc., azienda leader nel settore della cosmesi, che ha implementato una soluzione SAP specifica per trasformare la sua spesa indiretta. Grazie a questa soluzione, Mary Kay ha canalizzato il 75% della spesa indirizzabile attraverso le soluzioni SAP Ariba, ha digitalizzato il 70% delle fatture dei fornitori e ha gestito il 95% della spesa dei fornitori abilitati. Ciò ha permesso all’azienda di ridurre i costi, migliorare l’efficienza e la qualità dei processi, e aumentare il valore della spesa.
Il demand planning: come prevedere con precisione la domanda dei clienti
Il demand planning è il processo che permette di stimare la domanda futura dei clienti per i prodotti o servizi offerti dall’azienda.
Si tratta quindi di un qualcosa di fondamentale per ottimizzare la supply chain, evitare gli stock-out o gli eccessi di inventario, e, soprattutto, soddisfare le aspettative dei clienti.
Un punto che indebolisce non poco il demand planning è l’essere spesso basato su metodi tradizionali, che non tengono conto delle dinamiche del mercato, delle preferenze dei clienti e dei fattori esterni in tempo reale. Dopo gli stravolgimenti degli ultimi anni, le aziende si sono quindi messe in cerca di soluzioni tecnologiche che consentano di prevedere con precisione la domanda, sfruttando le potenzialità dell’intelligenza artificiale e del machine learning.
Un altro case history, in questo caso, è quello di Kaufland, catena di supermercati tedesca, che si è affidata a sua volta ad una soluzione SAP per migliorare le sue previsioni della domanda. Grazie a questa soluzione, Kaufland è in grado di automatizzare la previsione della domanda di 35 milioni di combinazioni negozio-prodotto al giorno, e di ridurre il tasso di errore dei prodotti promozionali a meno del 38%. L’azienda ha aumentato le vendite, ridotto gli sprechi e migliorato la soddisfazione dei clienti.
La customer experience: come valorizzare l’interazione con i clienti
La customer experience, o l’insieme delle percezioni e delle emozioni che i clienti provano durante l’interazione con l’azienda, i suoi prodotti o servizi, e i suoi canali di comunicazione e vendita, è un fattore chiave per differenziarsi dalla concorrenza, fidelizzare i clienti e generare valore.
Non è quindi strano che sia oggetto di investimenti tecnologici da parte delle aziende, al fine di valorizzare l’interazione con i clienti, offrendo una customer journey omnicanale, personalizzata e coinvolgente.
Un esempio di successo è rappresentato da Scandit, azienda svizzera che offre soluzioni di realtà aumentata per il retail. Grazie a queste soluzioni, i retailer possono trasformare gli smartphone dei clienti in scanner intelligenti, che consentono di accedere a informazioni aggiuntive sui prodotti, di effettuare pagamenti self-service, e di ricevere offerte personalizzate.
In questo modo i retailer hanno migliorato l’esperienza d’acquisto, aumentato la conversione e la fedeltà dei clienti, e abbassato i costi operativi.
