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Analytics: 3 motivi per cui il Black Friday non può farne a meno

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I brand dello shopping hanno aderito al Black Friday e i consumatori si stanno preparando per il migliore affare. Per le aziende è un momento critico dell’anno, devono pianificare, definire le politiche di prezzo e organizzare le scorte a magazzino. Si tratta di un delicato equilibrio, possibile grazie a un utilizzo strategico dei dati, degli analytics e di tecnologie di intelligenza artificiale che danno alle aziende un vantaggio competitivo anche quando i margini sono ridotti.

“Gli analytics aiutano i rivenditori a essere redditizi anche in occasione del Black Friday. Permettono di avvicinare la domanda e l’offerta, tenendo conto delle esigenze del consumatore ma anche degli obiettivi di business, assicurando una customer experience di valore durante tutto il percorso di acquisto” afferma Luciano D’Arcangelo Analytics & Customer Intelligence Solution Manager di SAS.

Black Friday Data Driven: i 3 motivi per cui gli analytics sono importanti per affrontare con successo il Black Friday

  1. Previsione della domanda: una pianificazione efficace è alla base del successo. Per questo è fondamentale comprendere la domanda nel miglior modo possibile con soluzioni di previsione potenti e altamente automatizzate in grado di produrre risultati fino a livello di singolo negozio e di prodotto.

    In questo modo le aziende possono prevedere i prodotti che avranno più successo durante la giornata del Black Friday. Una migliore previsione significa un miglior rifornimento. Gli analytics permettono alle aziende di essere sicure di non esaurire le scorte profittevoli nel momento più critico, ma anche di non essere sopraffatti dalle rimanenze.

  2. Ottimizzazione del pricing: in un momento in cui i margini sono ridotti, è importante definire il prezzo giusto che va sì incontro alle richieste del mercato, ma al tempo stesso permette di mantenere o aumentare la propria marginalità. Durante il Black Friday è importante avere una visione chiara di cosa vogliono i clienti e quanto sono disposti a pagare.

    Gli analytics consentono un’ottimizzazione del pricing tenendo conto anche del negozio, del volume di vendite, dell’inventario e della sensibilità al prezzo. È necessario valutare rapidamente l’impatto delle decisioni di pricing sulla vendita e sui margini. Grazie agli analytics, scegliere quello che meglio soddisfa l’obiettivo di business.

    Infine, le aziende sono in grado di valutare pienamente l’elasticità, l’affinità, la cannibalizzazione, gli effetti tra categorie diverse per ogni negozio e per ogni articolo.

  3. Raccomandazione intelligente e personalizzazione: acquisire informazioni sui principali fattori che influenzano la customer satisfaction, le relazioni a lungo termine e i risultati di vendita, significa riuscire a prevedere il comportamento dei clienti.

    Grazie a soluzioni di Customer Intelligence, come SAS Customer Intelligence 360, è possibile avere una visione completa del cliente. Analizzando il suo comportamento passato di acquisto e i suoi interessi, è possibile proporre quello che per lui è davvero rilevante, nel momento giusto e sul canale preferito, consentendo un’esperienza altamente personalizzata. L’azienda è in grado di proporre i prodotti migliori perché conosce davvero il comportamento del cliente.

Redazione BitMAThttps://www.bitmat.it/
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