La Data Science sta contribuendo al ridisegno di moltissimi settori di mercato, ottimizzandone processi operativi e funzionali. In ambito retail, in particolare, il suo contributo si sta rivelando fondamentale per migliorare tutte le attività legate alla supply chain, funzione vitale in un business essenzialmente basato sulla disponibilità dei prodotti. Tra le tante ottimizzazioni offerte, l’analisi avanzata dei Big Data permette, per esempio, di tagliare i tempi di approvvigionamento, calibrare meglio l’inventario, accelerare le consegne e, soprattutto, avere maggiore visibilità sulle previsioni di vendita. Tutte ottimizzazioni che contribuiscono a rendere la supply chain molto più agile ed efficiente, incrementando in modo significativo la redditività delle imprese retail: un contributo alla competitività che ha ormai promosso la catena di approvvigionamento da semplice funzione operativa a funzione pienamente strategica.
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Gli strumenti della Data Science a servizio della supply chain
Da tempo il settore retail è chiamato ad affrontare importanti sfide di business dettate da una generale trasformazione del mercato. La competizione tra negozi fisici e store online sta spingendo piccole e grandi realtà ad accelerare sul tema dell’efficienza, aumentando la visibilità su aspetti chiave come la pianificazione operativa, l’approvvigionamento, la varietà dello stock e la gestione del punto vendita. Sfide che la Data Science sta aiutando a vincere, mettendo a disposizione strumenti di analisi avanzata utili a estrapolare valore da tutti i dati raccolti nelle varie fasi operative della supply chain. Le loro capacità comprendono funzionalità descrittive, predittive e prescrittive, fondamentali per indirizzare i retailer nelle proprie scelte strategiche. In particolare, le analisi descrittive si rivelano decisamente utili per sintetizzare dati grezzi, restituendo viste che aiutano a comprendere cosa sta accadendo all’interno di specifiche funzioni delle realtà retail. Si tratta di statistiche che forniscono fotografie precise, per esempio, in merito alle giacenze di magazzino o alle vendite di un determinato prodotto. Le analisi predittive sono, invece, in grado di incrociare i dati disponibili per ‘prevedere’ il futuro. In questo caso gli algoritmi aiutano, per esempio, a stimare carenze nello stock oppure ordinativi in eccesso. Le analisi prescrittive sui Big Data, infine, permettono di anticipare cosa accadrà, fornendo raccomandazioni sulle azioni da intraprendere. Si tratta di strumenti fondamentali a supporto delle decisioni, capaci di suggerire azioni correttive che possono rivelarsi addirittura vitali per lo sviluppo del business, come per esempio aumentare la disponibilità di certi prodotti o intervenire sui tempi di consegna per adeguarsi alle aspettative dei clienti.
La Data Science a servizio della pianificazione operativa
La pianificazione operativa rappresenta da sempre una delle attività più data-driven nei processi di gestione delle supply chain. Fino a qualche tempo fa questa pianificazione era basata, però, solo sulle informazioni fornite dagli Erp. Oggi a questa fonte se ne affiancano moltissime altre, capaci di generare un’enorme quantità di dati su cui la Data Science può lavorare in real time, identificando pericolosi disallineamenti tra domanda e offerta. Disallineamenti come le rotture di stock, ossia incapacità di un retailer di far fronte alle richieste: forse uno degli scenari peggiori in questo settore. Per prevenire queste situazioni la Data Science mette a disposizione strumenti unici, arrivando a suggerire anche azioni correttive come variazioni di prezzo, lanci di promozioni o l’introduzione di nuove linee per soddisfare la domanda dei clienti. Il passo successivo a queste importanti ottimizzazioni della pianificazione operativa è rappresentato dalla modellazione attiva della domanda. In sostanza, in funzione dei dati di inventario e delle previsioni formulate, si consigliano i prodotti ai potenziali clienti, dirigendo in questo modo la richiesta verso gli articoli già disponibili in magazzino.
La Data Science a supporto del sourcing
Molti retailer raccolgono dati su fornitori e volumi di approvvigionamento solo per tenere sotto controllo una voce di spesa che normalmente incide in modo pesante sui propri conti economici. In realtà, grazie alla Data Science questi dati possono offrire molto di più, fornendo spunti interessanti anche per altri tipi di analisi. In particolare, il monitoring in tempo reale dei processi di fornitura può aiutare a identificare deviazioni da normali schemi di sourcing e, quindi, aiutare a gestire in modo predittivo il rischio, evitando interruzioni negli approvvigionamenti. L’analisi avanzata di questi dati può, poi, aiutare a prendere decisioni strategiche, valutando i fornitori in funzione di alcuni indicatori chiave come la reddittività, i tempi di consegna o i reclami da parte dei clienti: Key Performance Indicator che possono essere controllati in real time, impostandoli in modo da generare alert automatici se si superano determinate soglie.
La Data Science per ottimizzare i trasporti
Per il trasporto della merce i retailer si appoggiamo normalmente a società di logistica che fanno ampio uso dell’analisi dei dati. Uno studio che permette un servizio sempre migliore, con tempi di consegna molto più precisi grazie all’elaborazione in tempo reale di informazioni relative alla geolocalizzazione dei mezzi, della situazione meteo e del traffico. L’analisi di questi dati offre naturalmente benefici anche alle società di logistica: i sistemi integrati di navigazione su strada consentono, infatti, di ottimizzare le rotte, risparmiando sul carburante e rendendo molto più efficienti le consegne. Parallelamente i retailer possono avvantaggiarsi di un servizio di trasporto migliore, acquisendo visibilità in tempo reale su tutte le spedizioni.
La Data Science ridisegna le attività di magazzino
All’interno del magazzino la Data Science sta offrendo da tempo un aiuto prezioso per quanto riguarda l’ottimizzazione degli spazi, dando a fine giornata utili indicazioni sul rimescolamento dei pallet in funzione delle attività in programma il giorno successivo. A questo l’analisi dei dati in tempo reale aggiunge la capacità di fornire indicazioni su eventuali errori di picking, rendendo il processo di prelievo della merce molto più efficiente. Le difficoltà nella gestione di questa attività sono evidenti soprattutto nelle grosse realtà: non a caso la grande distribuzione si è mossa da tempo adottando strumenti automatizzati in grado di velocizzare l’intero processo. Per renderlo anche più affidabile corrono in aiuto gli strumenti di Data Science, che non solo permettono di aggregare dati provenienti da più fonti (ordini, inventario e tempistica di picking) per averne piena visibilità, ma anche di analizzarli, offrendo suggerimenti di progressiva ottimizzazione.
La Data Science nel punto vendita
I retailer tradizionali sono spesso sotto pressione a causa della forte concorrenza degli store online, realtà nate avvantaggiandosi da subito di strumenti digitali per intercettare e rispondere al meglio alle richieste dei potenziali clienti. Questi strumenti di analisi sono ovviamente utili anche per supportare il business dei negozianti con classico punto vendita, cui possono offrire suggerimenti importanti per l’ottimizzazione degli spazi sugli scaffali o la riduzione di prezzo di certi prodotti. L’utilizzo di algoritmi avanzati può, poi, consigliare quale merce mettere in posizioni a maggior visibilità all’interno dei negozi o segnalare la mancanza di prodotti esposti, avvertendo sull’urgenza di un riassortimento. In sostanza, la Data Science è in grado di aiutare il retailer a gestire al meglio l’approvvigionamento anche nei punti vendita, correlando informazioni che contribuiscono a valorizzare al massimo alcuni aspetti unici dei negozi tradizionali.
La Data Science per una Supply chain personalizzata
Oggi i clienti sono alla ricerca di prodotti e servizi sempre più calati sulle proprie esigenze. Attraverso la Data Science i retailer possono analizzare i contatti avuti con loro attraverso tutti i canali, dal web allo store, e verificarne le preferenze per offrire esattamente ciò che stanno cercando. Per farlo è fondamentale segmentare le tipologie di clienti e la supply chain che andrà a soddisfare le loro richieste. Segmentazioni che la Data Science aiuta a elaborare, facendo corrispondere in tempo reale i prodotti disponibili con le fasce di clientela definite. Alcuni potrebbero essere, infatti, più interessati alla configurabilità dei prodotti, mentre altri più inclini ad acquistarli in abbinamento a servizi a valore aggiunto. L’analisi avanzata delle loro preferenze aiuta a raggruppare le tipologie di clienti, offrendo loro esattamente ciò che stanno cercando.
