Mercato consumer: il successo passa dalla rivoluzione dei dati e dell’AI

Anche il settore dei beni di largo consumo, un tempo caratterizzato da una crescita costante nel tempo, si è trovato ad affrontare ostacoli significativi negli ultimi anni. L’inflazione galoppante, la volatilità delle supply chain e il cambiamento del comportamento dei consumatori hanno eroso i profitti e rallentato la crescita. In aggiunta a queste sfide macroeconomiche, problematiche interne come la frammentazione dei dati e la complessità degli stack tecnologici stanno minando la produttività e la flessibilità. In questo contesto, sono molte le aziende che faticano ad avere una visione olistica del proprio business, con il risultato di campagne disallineate, spese inefficienti e incapacità di cogliere le opportunità.

Un settore pronto per la rivoluzione dei dati

Un problema comune è rappresentato dalla frammentazione dei dati: l’accesso limitato alle informazioni dei punti vendita, la difficoltà di integrare informazioni esterne e la presenza ricorrente di silos operativi creano zone d’ombra che portano a decisioni aziendali inadeguate, con gli effetti negativi che ne conseguono. Un team di marketing, ad esempio, potrebbe lanciare una campagna per un prodotto per poi scontrarsi con problematiche legate alla supply chain, causando spreco di budget e insoddisfazione dei clienti. Stack tecnologici eccessivamente complessi, sviluppati in modo frammentario nel corso del tempo, contribuiscono ad aumentare i costi e a complicare ulteriormente la situazione. È necessario, pertanto, che le aziende del settore agiscano in fretta per sbloccare il potere dei dati.

Nell’attuale contesto, le moderne soluzioni di dati offrono alle aziende che operano sul mercato consumer una piattaforma unificata per consolidare l’ecosistema dei dati e creare un’unica fonte di insight. Così facendo, si ottimizzano le operazioni, si facilita la collaborazione e si sblocca il grande potenziale dell’AI.

Ecco sei modi in cui le aziende di beni di largo consumo possono sfruttare i dati a loro vantaggio:

Ottimizzare il revenue growth management (RGM)

• Sfide: condizioni economiche altalenanti e l’evoluzione delle preferenze dei consumatori richiedono un approccio dinamico nei confronti di prezzi, promozioni e assortimento. La frammentazione dei dati rende difficile ottenere una visione olistica e ottimizzare le strategie di profitto.
• Soluzione: un RGM efficace richiede una piattaforma dati unificata in grado di integrare dati provenienti da varie fonti, compresi sistemi ERP e partner commerciali. In questo modo è possibile effettuare un’analisi completa di prezzi, promozioni e assortimento. Strumenti analitici avanzati possono poi aiutare a identificare le opportunità di crescita e a ottimizzare le strategie di guadagno.

2. Migliorare l’efficacia del marketing

• Sfide: la molteplicità di strumenti a disposizione rende più agevole che mai raggiungere i consumatori, ma per conquistarli è necessaria una conoscenza approfondita. Le aziende di beni di largo consumo spesso non possiedono dati granulari sui singoli clienti, cosa che complica la misurazione del ROI delle campagne e la personalizzazione delle comunicazioni.
• Soluzione: integrare dati di marketing e di acquisto provenienti da tutti i canali in un’unica piattaforma è fondamentale per comprendere le performance delle campagne e il comportamento dei clienti. Le funzionalità di acquisizione e trasformazione dei dati in tempo quasi reale consentono di adattare tempestivamente le campagne. In parallelo, strumenti di marketing automation e di analisi possono semplificare la creazione e misurazione delle campagne.

3. Rendere la supply chain più resiliente

• Sfide: le moderne supply chain sono complesse reti composte da molteplici partner interconnessi. La mancanza di visibilità end-to-end ostacola la capacità di prevedere le interruzioni e ottimizzare la gestione delle scorte.
• Soluzione: per ottenere una visibilità completa della supply chain è necessario collegare tra loro dati provenienti da diversi sistemi interni e partner esterni, al fine di gestire in modo proattivo i rischi e ottimizzare la pianificazione delle scorte. I modelli AI/ML possono essere utilizzati per prevedere la domanda e adattarsi dinamicamente ai cambiamenti delle condizioni, supportati da piattaforme di dati cloud-based e soluzioni specializzate per la supply chain.

4. Potenziare la business intelligence facendo leva sull’intelligenza artificiale

• Sfide: le dashboard di business intelligence tradizionali spesso mancano della flessibilità necessaria per soddisfare specifiche esigenze di business, richiedendo l’intervento di data analyst e rallentando le operazioni. Anche il processo di estrazione di informazioni da dati non strutturati, come contratti e report pubblicitari, è un’attività manuale che richiede tempo.
• Soluzione: i moderni strumenti di business intelligence devono offrire funzionalità di analisi flessibili e self-service che consentano agli utenti business di analizzare i dati e rispondere alle proprie richieste, in modo ancor più semplice grazie all’elaborazione del linguaggio naturale e a interfacce di conversazione. Grazie all’elaborazione dei documenti basata sull’intelligenza artificiale è possibile automatizzare l’estrazione dei dati da fonti non strutturate.

5. Favorire una collaborazione trasparente sui dati

• Sfide: condividere i dati con i partner commerciali e con altri stakeholder può essere un processo complesso e costoso, soprattutto se eseguito con metodi tradizionali, che comportano trasferimenti manuali di dati e problematiche di sicurezza.
• Soluzione: le piattaforme sicure per la condivisione dei dati consentono una collaborazione efficiente tra team interni e partner esterni senza dover necessariamente trasferire i dati. Le data clean room forniscono, inoltre, un ambiente protetto per l’analisi congiunta. Si consiglia quindi di cercare soluzioni che diano priorità a sicurezza dei dati, governance e facilità d’uso.

6. Privilegiare la sicurezza e la governance dei dati

• Sfide: la migrazione al cloud solleva nuovi problemi di sicurezza e governance, con la necessità di dover gestire l’accesso a grandi quantità di dati e rispettare normative differenti.
• Soluzione: per proteggere i dati sensibili nel cloud sono essenziali solide misure di sicurezza e di governance. Il controllo degli accessi in base ai ruoli, abbinato a crittografia dei dati e funzionalità di auditing, aiuta a garantire la conformità alle normative. Cloud provider e fornitori di soluzioni di sicurezza offrono una serie di strumenti e servizi per soddisfare queste esigenze.

Esempi concreti di trasformazione incentrata sui dati

Le principali aziende di beni di largo consumo stanno già sfruttando i dati e l’intelligenza artificiale per ottenere significativi vantaggi di business. Ad esempio, Bayer utilizza il nostro Snowflake AI Data Cloud per alimentare un’applicazione di AI conversazionale che permette agli utenti di accedere ai dati aziendali e di ottenere informazioni in tempo reale anche in assenza di competenze tecniche. Similmente, Kraft Heinz utilizza le nostre funzionalità di condivisione dei dati per promuovere una collaborazione costante con i propri partner commerciali, per pianificare congiuntamente le offerte e ottenere una supply chain più reattiva. Questi esempi dimostrano concretamente come la potenza dei dati e dell’intelligenza artificiale possano trasformare le operazioni e migliorare i risultati aziendali.

Conclusione

Nello scenario attuale, caratterizzato da una forte dinamicità del mercato, una solida strategia dei dati non è più un lusso per le aziende di beni di largo consumo, ma una reale necessità. Le pressioni macroeconomiche, l’evoluzione delle aspettative dei consumatori e una concorrenza sempre più intensa richiedono livelli del tutto nuovi di flessibilità e conoscenza del mercato. Grazie all’adozione di soluzioni di dati moderne e con informazioni alimentate dall’intelligenza artificiale, le aziende del settore possono non solo limitarsi a reagire ai cambiamenti del mercato, ma plasmare in modo proattivo il proprio futuro. Questo significa ottimizzare le operazioni lungo tutta la catena del valore, dalla gestione della crescita alle attività di marketing mirato, passando per la resilienza della supply chain, sino ad arrivare a un processo decisionale basato sui dati. Promuovere una cultura della data collaboration, sia internamente che con i partner esterni, sblocca nuove opportunità di innovazione e creazione di valore. Infine, anche dare la giusta priorità alla sicurezza e alla governance dei dati è fondamentale, per garantire una gestione responsabile degli stessi e mantenere la fiducia dei consumatori.

Andando a definire e implementare una strategia completa incentrata sui dati, le aziende di beni di largo consumo possono affrontare le complessità di oggi e prepararsi a una crescita sostenibile per gli anni che verranno.

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