Che cos'è l'analisi dei dati retail in tempo reale?

Grazie all'intelligenza dalla rete al cloud, i retailer stanno utilizzando i dati per comprendere i clienti, ottimizzare l'inventarioe molto altro.

Dalla cartellonistica digitale in grado di catturare le impression dei clienti nel negozo agli algoritmi basati su cloud in grado di dirvi in quale momento tenere in magazzino i prodotti più richiesti, le più recenti soluzioni di analisi dei dati retail vi aiutano a gestire meglio i vostri dati, in modo tale che possiate prendere decisioni migliori.

Per i retailer, i dati hanno innescato una nuova rivoluzione. Essi vi consentono di comprendere i vostri clienti e di fornire loro ciò che stanno cercando. Vi suggeriscono quali abbandoneranno gli scaffali e quando. Rendono possibile personalizzare esperienze e offerte, a prescindere dal fatto che il cliente acquisti nel negozio o online. Stando a un rapporto Microsoft, i retailer, analizzando i loro dati da diversi punti di contatto, sono potenzialmente in grado di catturare ulteriori 94 miliardi di dollari di fatturato.1

Tuttavia, mentre i dati possono contribuire ad aumentare le vendite e la fidelizzazione dei clienti a lungo termine, i retailer devono innanzitutto comprendere l'enorme quantità di dati disponibile all'interno della propria azienda. Con i nuovi dati provenienti da nuove fonti contemporaneamente, è fondamentale che i retailer godano di solide basi per l'analisi dei dati in grado di unificare il tutto e di consentire loro di creare nuove esperienze in maniera rapida e semplice.

Vantaggi dell'analisi dei dati retail

In assenza di dati, i retailer possono solo provare a indovinare cosa vogliono i loro clienti. Se immessi nelle giuste soluzioni di analisi dei dati retail, i dati vi offrono informazioni per migliorare le strategie di inventario, marketing e merchandising. Ecco solo alcuni dei modi in cui l'analisi dei dati aiuta i retailer:

  • Creare esperienze estremamente personalizzate. Circa il 77% dei consumatori sostiene che l'esperienza cliente sia importante quanto la qualità dei prodotti e dei servizi.2 Analizzando acquisti e reazioni precedenti dei consumatori in merito a campagne passate, potete creare esperienze e offerte su misura in base alle loro preferenze.
  • Trasformare negozi negozi fisici. L'analisi dei dati retail agevola un solido coinvolgmiento dei clienti in tempo reale. Pensate a una cartellonistica digitale reattiva in grado di fornire il messaggio giusto al target di pubblico di riferimento o ai sistemi POS e che si integra con programmi di fidelizzazione.
  • Svolgere campagne di marketing più efficaci. L'analisi predittiva dei dati consente a un retailer di identificare quali clienti acquisterebbero con maggiore probabilità un determinato prodotto nei prossimi mesi.
  • Ottimizzare la gestione dell'inventario e della catena di fornitura L'intelligenza artificiale (IA) e l'analisi predittiva dei dati nel settore retail consentono di prevedere quali prodotti o caratteristiche avranno maggiore popolarità. I robot dotati di intelligenza artificiale sono in grado di "capire" cosa si trova sugli scaffali al fine di ridurre gli eventi di mancanza di articoli in magazzino. L'analisi dei dati è in grado di prevedere i giusti ordini per nuove merci, facendo in modo che i negozi non si ritrovino con un numero di articoli troppo elevato o troppo scarso.
  • Miglioramento del merchandising e della collocazione del prodotto Utilizzando l'analisi dei dati per creare una mappa dei punti caldi di un negozio, è possibile prendere migliori decisioni in merito a dove collocare i prodotti in modo tale che i clienti possano notarli.
  • Promuovere una strategia omnicanale. L'analisi dei dati è l'ingrediente segreto del commercio unificato. Utilizzando i dati provenienti da tutti i canali disponibili, potete ottimizzare le operazioni di retail, migliorando al contempo le esperienze cliente.

L'analisi dei dati retail è possibile sia su cloud che alla periferia della rete. In alcuni casi, il cloud rappresenta un ambiente migliore per l'analisi dei dati, ad esempio, quando si raccolgono dati da fonti multiple. In altri casi, l'esecuzione dell'analisi dei dati alla periferia della rete, nel negozio stesso, è più sensata a causa dell'esigenza di una bassa latenza e della posizione dei dati.

Circa il 77% dei clienti ritiene che l'esperienza cliente sia importante quanto la qualità dei prodotti e dei servizi.2

Analisi dei dati e IA nel cloud

L'aggregazione e l'analisi dei dati nel cloud è la soluzione ideale per analisi predittiva dei dati, analisi dei dati di merchandising e per altre tipologie di analisi dei dati dei clienti. Queste strategie aiutano i retailer a comprendere le tendenze a lungo termine e a fare previsioni sul futuro. Ad esempio, i retailer possono inserire i dati in un software di analisi predittiva dei dati basato su cloud per avere informazioni sulle campagne di marketing localizzate e mirate, ottenere un'accurata pianificazione della domanda e comprendere le differenze tra le prestazioni e le preferenze da negozio a negozio.

Una tendenza in crescita è rappresentata dall'uso dell'IA per ottenere informazioni da big data nel settore retail al fine di migliorare sia le esperienze cliente che le operazioni aziendali. L'IA aiuta i retailer a segmentare i clienti o a fare raccomandazioni dei prodotti in base all'analisi dei dati dei clienti. Essa traccia i dati provenienti dalle interazioni del cliente con i canali online al fine di migliorare le strategie di e-commerce. Sul versante operativo, l'IA individua e corregge l’inaccuratezza degli inventari, ottimizza le catene di fornitura o migliora lo sviluppo del prodotto.

Analisi dei dati e IA alla periferia della rete

Attualmente non è necessario fare affidamento esclusivamente sul cloud affinché la potenza possa svolgere analisi dei dati retail. Le più recenti tecnologie informatiche stanno portando l'analisi dei dati e l'IA nei negozi fisici. L'analisi dei dati nel negozio offre ai retailer la capacità di usare nuove tipologie di dati che finora solo i cloud dei canali online erano in grado di raccogliere, ad esempio, il modo in cui i clienti consultano i prodotti e quali messaggi di marketing catturano il loro interesse.

Vantaggi dell'edge computing

Con l'edge computing, i dati vengono raccolti, immagazzinati e analizzati a livello locale. Ciò offre diversi vantaggi. Innanzitutto, mantiene i dati sensibili sulla propria fonte o nelle vicinanze. Ciò consente ai retailer di rispettare le normative relative alla posizione e alla riservatezza dei dati come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) UE. In secondo luogo, riduce i costi della banda larga per la trasmissione di dati su ampia scala al cloud. Infine, l'edge computing riduce la latenza, consentendo risposte in tempo reale.

Visione artificiale alla periferia della rete

Una delle tecnologie più importanti per l'analisi dei dati è la visione artificiale, una tipologia di IA che "vede" e interpreta i dati visivi. Questa tecnologia sta consentendo una gamma di nuovi entusiasmanti casi d'uso. Grazie alla visione artificiale integrata nella cartellonistica digitale, i retailer sono in grado di catturare impression della clientela, valutando quali tipologie di clienti hanno guardato il messaggio di marketing e per quanto tempo. Le telecamere intelligenti intorno al negozio sono in grado di catturare il traffico pedonale, i movimenti dei prodotti e altre attività dei clienti. I sistemi di inventario possono servirsi della visione artificiale per ottenere un conteggio accurato degli articoli sugli scaffali del negozio.

All'evento NRF 2020, Intel ha mostrato un caso d'uso basato sui dati per la prevenzione intelligente delle perdite di Flooid e altri partner. La soluzione si serve della visione artificiale e di dati provenienti da sensori diversi per identificare accuratamente il prodotto che sta acquistando un cliente alla cassa automatica. Essa integra componenti di diversi fornitori, compreso un registro delle transazioni in tempo del punto vendita, rilevamento oggetti basato sulla visione artificiale e funzionalità RFID. Un un middleware opern source di EdgeX Foundry fornisce il quadro comune necessario per integrare i dati provenienti da questi diversi componenti.

Più analisi dei dati per migliori risultati

I retailer possono amplificare la propria trasformazione digitale applicando l'analisi dei dati in diversi punti di contatto. Così facendo, creeranno un numero maggiore di esperienze personalizzate e saranno ricompensati con un quadro più completo della propria azienda.

Ad esempio, l'esperienza di vendita retail intelligente dimostra in che modo le tecnologie dalla periferia della rete al cloud sono in grado di aiutare i retailer a fornire migliori esperienze, ottenendo al contempo informazioni in tempo reale. Una volta nell'ambiente, un Microsoft Surface Studio con processore Intel® Core™ i7 rileva se una persona è un vecchio o nuovo cliente e quindi è in grado di personalizzare immediatamente l'esperienza. Per l'interferenza dell'intelligenza artificiale, il sistema è supportato da un dispositivo Azure Stack Edge con processori scalabili Intel® Xeon® e FPGA Intel®.

Al momento dell'acquisto, un sistema POS mobile dotato di software di fidelizzazione clienti cattura informazioni aggiuntive che possono essere usate per personalizzare visite future. In background, le telecamere raccolgono dati di traffico e inventario del negozio, i quali sono condivisi con il cloud, in modo tale che i responsabili possano vedere cosa accade in diversi negozi.

Tecnologie Intel® per l'analisi dei dati retail

In definitiva, il software rappresenta il cervello alla base dell'analisi dei dati retail. Tuttavia, prima che i retailer possano usare i software, devono essere in grado di raccogliere, archiviare ed elaborarne i dati, spesso provenienti da diverse fonti.

Grazie alle tecnologie di elaborazione, archiviazione e rete dalla periferia della rete al cloud, Intel offre un mondo incentrato sui dati in grado di consentire ai retailer di raccogliere e gestire i dati da qualsiasi punto di contatto, sia in negozio che online. Le nostre tecnologie consentono ai retailer di analizzare i dati sul posto, nel punti in cui sono generati, o di riunirli in un solo punto. I risultati? Esperienze estremamente curate, efficienze di inventario e della catena di fornitura e capacità dei clienti di ottenere ciò che desiderano, ovunque e con meno ostacoli.

Le tecnologie Intel® consentono analisi dei dati potenti
Processori scalabili Intel® Xeon®
I processori scalabili Intel® Xeon® offrono le fondamenta dell'analisi dei dati nel cloud o nel data center, con funzionalità integrate per accelerare l'intelligenza artificiale.
Processori Intel® Core™ e Intel Atom®
Questi processori sono disponibili in una gamma di opzioni al fine di fornirvi il livello di prestazioni adeguato dove ne avete bisogno. Ideali per soluzioni retail alla periferia della rete, tra cui, cartellonistica digitale, robotica, sistemi POS e chioschi interattivi.
Piattaforma Intel vPro®
La piattaforma Intel vPro® offre prestazioni, funzionalità integrate e funzionalità di gestione remota al fine di garantire l'uptime per i vostri dispositivi retail fondamentali.
Intel® RFID Sensor Platform (Intel® RSP)
Intel® RSP vi aiuta a implementare molteplici lettori nell'intero negozio e a trasformare le informazioni del sensore non elaborate in preziosi dati di inventario.
VPU Intel® Movidius™ e distribuzione Intel® di OpenVINO™ toolkit
Intel offre sia hardware che software per le applicazioni di computer vision. Le VPU Intel® Movidius™ offrono accelerazione a basso consumo per la visione artificiale alla periferia della rete. Il toolkit Intel® Distribution of OpenVINO™ accelera lo sviluppo di applicazioni di visione sulle piattaforme Intel, tra cui, VPU, CPU, e altro.3
Tecnologia Intel® RealSense™
La tecnologia Intel® RealSense™ offre soluzioni basate sulla visione ideate per aiutarvi a comprendere l'ambiente retail in 3D.

Per trovare le soluzioni affidabili nell'ecosistema partner di Intel, potete esplorare il Mercato di soluzioni Intel®.

Analisi dei dati grazie all'iniziativa Open Retail

Sebbene l'analisi dei dati retail abbia il potenziale di creare nuovo valore d'impresa, le sfide dell'interoperabilità rendono spesso difficile l'implementazione di nuove soluzioni da parte dei retailer.

Intel è a capo dell'iniziativa Open Retail (ORI) volta a incoraggiare un framework comune, aperto, in grado di consentire un ecosistema di componenti intercambiabili e soluzioni retail accessibili. L'obiettivo dell'ORI è di accelerare l'implementazione scalabile di soluzioni ad alto contenuto di dati ottimizzate per il retail fisico, dalla periferia della rete al cloud. Ciò rende più facile per i retailer utilizzare i propri dati e sfruttare il pieno potenziale dell'analisi dei dati e dell'IA da diverse applicazioni.

Trasformazione guidata dai dati per il settore retail

Ora più che mai, i dati possono fornire ai retailer un vantaggio competitivo in un mercato saturo. Una base flessibile per l'analisi dei dati basata su standard aperti permette ai retailer di consolidare i dati da molte fonti, in modo tale che possano essere utilizzati al massimo potenziale. Le soluzioni basate su Intel® alla periferia della rete e nel cloud aiutano i retailer a raccogliere, spostare, archiviare e analizzare dati nei posti giusti, al momento giusto, per preziose informazioni.

Ulteriori informazioni sull'analisi dei dati retail

Scoprite maggiori risorse che vi aiutano a ottenere il massimo dall'analisi dei dati e dall'IA nel settore retail.

Tecnologie Intel® per il settore retail

Scoprite in che modo Intel è in grado di aiutare i rivenditori a trasformare notevoli quantità di dati in informazioni attuabili.

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Avvisi e limitazioni alla responsabilità

Le tecnologie Intel® potrebbero richiedere hardware abilitato, software specifico o l'attivazione di servizi.

Nessun prodotto o componente è totalmente sicuro.

Costi e risultati possono variare.

Intel non controlla né verifica dati di terze parti. È necessario consultare altre fonti per valutare la precisione.

Informazioni su prodotti e prestazioni

1“Reinventare la vendita al dettaglio nell'era digitale ", Microsoft, 2018, ​​​​​​http://info.microsoft.com/rs/157-GQE-382/images/Reimagining%20retail_2018.PDF​​​.
2“Dimostrare il valore di CX ”, Forbes Insights, 2020, forbes.com/forbes-insights/our-work/proving_the_value_of_cx/.
3Per maggiori informazioni relative alle scelte di prestazione e ottimizzazione nei prodotti software Intel, consultare la pagina ​​​​​​http://software.intel.com/en-us/articles/optimization-notice​​​​​​.