L’analisi dei dati di vendita, soprattutto nel Retail, permette di avere a disposizione un insieme di informazioni preziosissime per le decisioni aziendali. Si tratta di un’opportunità che molte organizzazioni stanno cercando di attuare, anche se la strada della Data Strategy è ancora lunga da percorrere. Infatti, secondo l’ultima edizione dell’Osservatorio Innovazione Digitale nel Retail realizzata dal Politecnico di Milano, in Italia due retailer su tre raccolgono i dati sui diversi canali, ma mancano di un sistema in grado di armonizzarli e integrarli. Eppure le tecnologie digitali oggi disponibili sono capaci non solo di estrarre insight dall’analisi dei dati di vendita, ma anche di organizzarli e classificarli in funzione di svariati criteri di indagine. Grazie a questi sistemi, ciò che solitamente viene definita con l’espressione Business Intelligence può portare un vantaggio competitivo alle organizzazioni. Motivo per il quale è bene sapere come farla al meglio e quali strumenti utilizzare allo scopo.
La piattaforma che serve per l’analisi dei dati di vendita
Anzitutto, nella scelta della piattaforma con cui condurre l’analisi dei dati di vendita, bisogna partire dal presupposto che è necessario adottare un software che copra l’intero ciclo di vendita. Questo perché, prima di essere analizzati, i dati devono essere raccolti. Di conseguenza, il medesimo software adoperato dal personale addetto in negozio o per gestire l’e-commerce deve rappresentare la fonte principale (non l’unica) dei dati da esaminare.
Inoltre, poiché i dati servono a generare la documentazione contabile, cioè scontrini fiscali e fatture, la piattaforma deve potersi integrare con l’ufficio amministrativo ad esempio connettendosi al gestionale ERP. Questo vale anche per la parte logistica e di magazzino, giacché qualsiasi analisi dei dati di vendita non può prescindere da numeri fondamentali come quelli che riportano la quantità di merce presente, la sua rotazione e la sua effettiva disponibilità. Su queste basi si possono creare innumerevoli report statistici con cui leggere accuratamente l’andamento dell’attività commerciale.
Le voci da considerare nell’analisi dei dati di vendita
Nell’ambito del retail, vi sono alcune richieste di analisi dei dati di vendita che si possono considerare classiche e che riguardano l’analisi delle seguenti voci:
- venduto nel suo complesso;
- venduto per linea, prodotto, marchio ecc.
- rapporto tra venduto e acquistato;
- calcolo dei ricarichi;
- calcolo della rotazione del magazzino per periodi definiti;
- prodotti meno venduti;
- calcolo delle marginalità;
- calcolo della redditività per articolo, negozio, cliente, fidelity card ecc.
L’elenco delle possibili metriche KPI (Key Performance Indicator), se non infinito, è certamente molto più lungo di quello riportato sopra. L’importante è che il sistema consenta un’analisi dei dati di vendita su vari livelli di dettaglio, mettendo in condizione i decisori aziendali di appurare l’eventuale scostamento dei risultati rispetto a quanto preventivato. Le azioni correttive, l’avvio di campagne promozionali ad hoc, la scelta di approvvigionarsi maggiormente di un tipo di prodotto piuttosto che di un altro saranno la diretta conseguenza.
Semplicità di consultazione e livello di accesso ai dati
Le soluzioni tecnologiche per l’analisi dei dati di vendita devono possedere anche un’ulteriore caratteristica, vale a dire la semplicità della consultazione tramite dashboard intuitive. I cosiddetti “cruscotti” non solo devono poter essere consultati facilmente, ma anche l’esportazione dei report riepilogativi deve avvenire nei principali formati quali Excel, Word, PDF, e-mail ecc. Queste peculiarità devono poi essere associate anche a livelli di accesso diversificati in base alla tipologia di utente.
Il top management deve poter attingere a tutti i dati, senza alcuna preclusione, anche perché le decisioni strategiche sul futuro si nutrono dei trend di mercato e dell’osservazione sui comportamenti d’acquisto della propria base clienti. Agli store manager, invece, va data la possibilità di controllare i dati inerenti il negozio di cui hanno la responsabilità, in maniera tale da pianificare le politiche di riassortimento. Politiche alle quali anche gli addetti alle vendite possono partecipare attivamente se una parte dei dati non gli è preclusa.
