10 modi in cui i negozi di generi alimentari possono utilizzare gli analtyics dei dati

L’analisi dei dati è uno strumento sempre più importante per i retailer del settore grocery, che li aiuta a comprendere meglio i propri clienti e ad aumentare l’efficienza e la redditività dei loro punti vendita.

Innanzitutto, l’analisi dei dati offre ai retailer del settore alimentare informazioni preziose sul comportamento dei clienti. Analizzando i dati sui clienti, come la cronologia degli acquisti, i dati demografici e le attività sui social media, i rivenditori alimentari possono comprendere meglio cosa li motiva. I rivenditori di generi alimentari possono utilizzare queste informazioni per personalizzare le strategie di marketing e incrementare le vendite. Ad esempio, un negozio di alimentari può utilizzare l’analytics per scoprire che i suoi clienti più fedeli sono gli anziani e quindi creare una promozione speciale rivolta a loro per aumentare i ricavi.

I rivenditori di generi alimentari analizzano inoltre i dati di vendita per identificare i prodotti a bassa rotazione e adeguare di conseguenza l’inventario, contribuendo a ridurre al minimo i costi e massimizzare i profitti. Queste analisi dei dati sono particolarmente importanti per i beni deperibili, come latticini, uova e carne. I rivenditori di generi alimentari utilizzano inoltre gli analytics per valutare i processi di checkout e identificare aree di miglioramento. Ad esempio, un punto vendita può utilizzarlo per determinare il numero ottimale di casse o per identificare le aree in cui i cassieri potrebbero aver bisogno di ulteriore formazione.

Infine, analizzando i dati di vendita nei diversi punti vendita, i retailer del settore alimentare possono individuare le tendenze emergenti del settore e i cambiamenti nelle preferenze dei clienti. Queste analisi possono guidare il lancio di nuovi prodotti e le modifiche al mix di prodotti.

Che cos'è l'analisi dei dati nel settore grocery?

L’analisi dei dati nel settore grocery è il processo di analisi della cronologia degli acquisti, delle transazioni, delle scorte e di altri tipi di dati grezzi, utilizzando applicazioni software avanzate, per prendere decisioni migliori in ambito marketing, gestione delle scorte, merchandising, personale e altre aree.

Ad esempio, il software di analytics può utilizzare algoritmi applicati agli storici degli acquisti presenti nei record dei clienti per prevedere i tipi di prodotti che un acquirente online potrebbe voler acquistare in relazione a una ricerca online digitata. L'analisi può anche esaminare in profondità i log del call center e avvisare gli agenti del servizio clienti di un problema relativo a un determinato prodotto, fornendo loro una soluzione o un'alternativa per i clienti che chiamano al riguardo, magari trasformando l'esperienza del cliente da una situazione di frustrazione a una di sorpresa e soddisfazione. I negozi di generi alimentari utilizzano spesso software di analytics combinati con dati storici sulle vendite per prendere decisioni di acquisto più intelligenti per i propri punti vendita, aiutandoli a soddisfare la domanda dei clienti.

Concetti chiave

• I rivenditori alimentari utilizzano l’analisi dei dati per comprendere meglio il comportamento e le preferenze dei clienti, così da ottimizzare i prezzi, migliorare la gestione dell’inventario, analizzare l’efficacia dei programmi di marketing e migliorare il servizio clienti.
• Utilizzano l'analisi dei dati per personalizzare i consigli sui prodotti e offrire ai clienti promozioni più mirate, con maggiori probabilità di generare un aumento dei ricavi.
• I responsabili dei negozi di alimentari si affidano inoltre all'analisi dei dati per definire cadenze di acquisto più efficaci, ridurre il deterioramento degli alimenti, migliorare il controllo della temperatura in alcune aree del punto vendita, individuare tendenze sospette che potrebbero indicare furti o attività fraudolente e ridurre altri tipi di “dispersioni”.
• L’analisi dei dati aiuta i negozi di alimentari ad allocare meglio i cassieri in determinati momenti della giornata per ridurre al minimo i tempi di attesa alla cassa.

Spiegazione dell’analisi dei dati per i retailer alimentari

Il settore della vendita al dettaglio di generi alimentari sta diventando sempre più complesso e competitivo. I negozi di alimentari devono identificare rapidamente le nuove tendenze dei consumatori, come la maggiore consapevolezza delle allergie alimentari e delle diete, nonché la domanda di prodotti biologici e coltivati in modo sostenibile, il tutto in un contesto di inflazione dei prezzi, continue interruzioni della supply chain, cambiamento climatico e cambiamenti nel comportamento dei clienti a seguito della pandemia di COVID-19.

Il software di analisi dei dati fornisce ai retailer alimentari gli strumenti necessari per vagliare e correlare grandi quantità di dati empirici e prendere decisioni aziendali migliori in modo tempestivo. L’analisi cambia il ruolo dei dati: da semplice mezzo per spiegare le performance finanziarie di un retailer alimentare nella settimana, nel mese o nel trimestre precedente, a strumento per prevedere il futuro e definire le azioni necessarie a massimizzare le opportunità. Ad esempio, l’analisi dei dati può aiutare i rivenditori di generi alimentari a rilevare lievi variazioni nei modelli di acquisto dei consumatori in sedi specifiche, come un improvviso aumento della domanda di pizza al cavolfiore nei punti vendita vicino alle università, e suggerire a tali punti vendita di tenere una maggiore quantità di quei prodotti rispetto ad altre sedi.

10 modi in cui i negozi di generi alimentari possono utilizzare gli analtyics dei dati

I rivenditori di generi alimentari utilizzano l’analisi dei dati in modo ciclico, raccogliendo dati da fonti interne ed esterne sullo stato delle merci quando entrano in magazzino, sui livelli di inventario quando le merci vengono vendute o restituite ai fornitori, sui tipi di consumatori che acquistano nei loro punti vendita e sui prezzi praticati dai concorrenti. I retailer alimentari arricchiscono continuamente questi dati e applicano analisi per perfezionare le loro offerte di marketing e promozionali, i livelli di prezzo, i riordini, i resi e altro ancora.

1. Gestire il magazzino

La gestione dell'inventario è uno degli aspetti più complessi del settore alimentare a causa dell'enorme volume di merci deperibili. L’analisi dei dati aiuta i retailer del settore alimentare a garantire scorte sufficienti di latticini, carne, pesce e altri prodotti deperibili; inoltre, li aiuta a determinare quando ritirare i prodotti dagli scaffali.

L’analytics aiuta inoltre i negozi di alimentari a ridurre i costi di magazzino determinando quali centri di distribuzione utilizzare e i percorsi di trasporto su camion più efficienti. Inoltre, l’analisi dei dati aiuta i retailer alimentari a gestire le scorte di articoli non alimentari e a garantire che i prodotti stagionali, come le decorazioni per le festività, siano disponibili per l’esposizione al momento giusto.

2. Rileva frodi e furti

I retailer del settore grocery utilizzano l’analisi dei dati per rilevare frodi e furti identificando modelli anomali negli acquisti dei clienti e monitorando i livelli di inventario. Ad esempio, le analisi basate sui dati dei punti vendita possono aiutare i rivenditori di generi alimentari a individuare i clienti che effettuano acquisti insolitamente elevati o resi frequenti, comportamenti che potrebbero indicare un tentativo di commettere frodi sui rimborsi. L’analisi può anche mostrare se un cassiere collude con un amico o un parente per commettere una frode applicando sconti impropri ad alcuni prodotti (pratica nota come “sweethearting”). I negozi di alimentari utilizzano inoltre l’analisi dei dati per identificare eventuali discrepanze tra i livelli di inventario effettivi e l’inventario registrato nel sistema del punto vendita.

3. Migliore controllo del deterioramento

Gli strumenti di analisi dei dati generano modelli predittivi che possono aiutare i rivenditori di generi alimentari ad anticipare quando determinati alimenti, bevande e altri articoli potrebbero deteriorarsi, consentendo loro di intervenire per evitare o ridurre al minimo il deterioramento. I retailer alimentari analizzano inoltre i dati per identificare le aree in cui si verificano deterioramenti, ad esempio durante il trasporto, con una determinata azienda di logistica o in una specifica area di un particolare punto vendita, così da poter mitigare tali eventi. Inoltre, l’analisi dei dati fornisce ai dettaglianti alimentari insight sui fattori che contribuiscono al deterioramento, come temperatura, umidità e luce, indicando modifiche al modo in cui conservano ed espongono i prodotti alimentari.

4. Gestisci gli ordini digitali

L'analisi dei dati può aiutare i rivenditori del settore alimentare a misurare le prestazioni dei loro sistemi di ordinazione digitale. Questa analisi include il monitoraggio del numero di ordini elaborati e della rapidità con cui vengono evasi, nonché dei punteggi di soddisfazione dei clienti. Inoltre, l’analisi dei dati aiuta i retailer alimentari a identificare modelli nei comportamenti degli ordini online, consentendo loro di adeguare di conseguenza processi e offerte.

5. Migliora la produttività dei dipendenti

I responsabili dei supermercati utilizzano l'analisi dei dati per individuare gli orari di maggiore e minore affluenza, così da sapere quando spostare il personale da attività a basso traffico, come il rifornimento degli scaffali e la pulizia delle corsie, ad attività con maggiore affluenza, come il checkout dei clienti.

Utilizzano inoltre gli analytics per migliorare la gestione dell'inventario, identificando a livello granulare dove e quando impiegare il personale per rifornire articoli specifici, un aspetto particolarmente importante nei supercenter e in altri negozi di generi alimentari con superfici molto estese.

6. Personalizza le attività di marketing e promozionali

I supermercati utilizzano programmi fedeltà per raccogliere dati sui clienti sia nei punti vendita fisici sia tramite iscrizioni online, quindi analizzano tali dati per generare coupon personalizzati e altre promozioni. Questi programmi di fidelizzazione sono estremamente apprezzati dai clienti: solo l'11% dei clienti intervistati afferma che tali programmi li influenzano raramente o mai. L'analisi dei dati aiuta inoltre i retailer alimentari a correlare le affinità per promuovere in modo incrociato prodotti che vengono spesso acquistati insieme, in particolare da persone appartenenti allo stesso gruppo demografico. Ad esempio, le analisi potrebbero rivelare che chi acquista caffè premium tende anche ad acquistare burro biologico, spingendo i rivenditori alimentari a raggruppare le promozioni di questi articoli ad alto margine.

7. Ottimizza le operazioni

Fornendo informazioni approfondite su quali prodotti si vendono bene e quali no, l’analisi dei dati aiuta i retailer ad adeguare di conseguenza inventari e prezzi, migliorando l’efficienza operativa complessiva. L’analisi dei dati aiuta inoltre i rivenditori di generi alimentari a ottimizzare i livelli di organico (vedi la sezione sulla produttività dei dipendenti sopra) e i layout dei negozi per utilizzare lo spazio nel modo più efficiente. Ad esempio, i report generati dal software di analisi possono visualizzare mappe di calore che mostrano dove i clienti si soffermano più a lungo. Inoltre, i retailer alimentari possono utilizzare l'analisi dei dati per identificare opportunità di risparmio sui costi, ad esempio ambiti in cui ridurre gli sprechi e il consumo energetico.

8. Gestisci prezzi

L’analisi dei dati può aiutare i retailer alimentari ad adeguare i prezzi fornendo informazioni dettagliate sul comportamento dei consumatori, sulle tendenze dei prezzi e sui prezzi praticati dai concorrenti diretti. L’analisi dei dati aiuta inoltre i retailer alimentari a comprendere l’impatto di sconti e altre attività promozionali sui profitti.

9. Ottieni visibilità sull'intera supply chain

L’analisi dei dati può aiutare i rivenditori di generi alimentari a ottenere visibilità sulle loro supply chain, fornendo insight sui livelli di inventario, sulle tendenze della domanda e sui colli di bottiglia nelle rotte di approvvigionamento. L’analisi dei dati può inoltre aiutare i rivenditori alimentari a individuare opportunità per ridurre i costi della supply chain e accelerare le consegne ottimizzando i percorsi di trasporto. Inoltre, i negozi di generi alimentari possono analizzare i dati per rilevare frodi nella supply chain, inclusa la non conformità alla provenienza dei prodotti e ad altre normative.

10. Migliora la redditività

I retailer del settore alimentare utilizzano l’analisi dei dati sia sul fronte dei ricavi sia su quello dei costi per migliorare la redditività. Fornendo informazioni dettagliate sul comportamento e sulle preferenze dei clienti, l’analisi dei dati aiuta i retailer alimentari a sviluppare strategie di marketing mirate per incrementare le vendite. L’analytics aiuta inoltre i retailer alimentari a identificare le categorie di prodotti più redditizie, orientando potenziali modifiche al loro assortimento di prodotti. Sul fronte dei costi, gli analytics possono aiutare i retailer del settore alimentare a identificare opportunità per migliorare l’efficienza della supply chain (vedere la sezione 9) e individuare fornitori a costi inferiori, nonché a ridurre le spese per energia, manodopera, materiali e altri input.

Software di analisi dei dati per il settore alimentare

Il software di analisi dei dati per il settore alimentare raccoglie, archivia e analizza i dati del settore. I retailer alimentari lo usano per comprendere meglio il comportamento dei clienti, le tendenze dei prodotti e i modelli di acquisto. I supermercati utilizzano inoltre il software per analizzare la cronologia degli acquisti dei clienti e identificare opportunità di cross-selling, nonché per analizzare i dati demografici dei clienti e segmentare i mercati target. Inoltre, i retailer del settore alimentare utilizzano software di analisi per monitorare le vendite dei prodotti e determinare le esigenze di inventario. Altri utilizzi includono il monitoraggio delle prestazioni di vendita, l’analisi delle strategie di prezzo dei concorrenti e la valutazione dell’efficacia promozionale.

Le soluzioni di analytics di Oracle semplificano ogni attività, dalle previsioni al riassortimento

Il software di analytics Oracle Retail offre informazioni approfondite sul comportamento dei clienti, aiutando i retailer del settore alimentare a prendere decisioni migliori in materia di prezzi e merchandising. Li aiuta a individuare tendenze e opportunità di vendita, a prevedere la domanda, a segmentare i clienti in diversi gruppi target e a ottimizzare i livelli di inventario. Il software offre inoltre visibilità sulle prestazioni delle operazioni dei punti vendita, aiutando i retailer del settore alimentare a migliorare aree come il servizio clienti e il layout dei negozi.

I rivenditori alimentari utilizzano le applicazioni Oracle Cloud ERP per sfruttare le funzionalità di analytics di Oracle che li aiutano a personalizzare offerte, prezzi e assortimenti, fidelizzare i clienti attraverso un uso strategico dei programmi fedeltà e persino assegnare il numero giusto di punti vendita per area geografica. Le applicazioni aiutano inoltre i retailer del settore alimentare a comprendere in che modo i clienti prendono decisioni di acquisto, così da formulare previsioni utili e suggerimenti prescrittivi.

Domande frequenti sull'analisi dei dati per la vendita di generi alimentari

In che modo i negozi di alimentari utilizzano i big data?

I negozi di alimentari analizzano i big data per identificare le esigenze e le preferenze dei clienti, adeguare i prezzi, comunicare le promozioni, migliorare il servizio clienti e personalizzare le offerte. Raccogliendo e analizzando dati provenienti da diverse fonti, tra cui carte fedeltà dei clienti, sondaggi, siti web, sistemi point-of-sale (POS) e video a livello di punto vendita, i grocery retailer ottengono insight sui comportamenti dei clienti e sui modelli di acquisto. Queste informazioni aiutano i negozianti alimentari a determinare quali prodotti offrire, in quali quantità tenerli a magazzino e come promuoverli ed esporli al meglio.

Quali metodi di raccolta dei dati utilizzano i supermercati?

I supermercati utilizzano una varietà di metodi e sistemi per raccogliere dati, inclusi sondaggi online e via email, sistemi POS, programmi fedeltà, cookie dei siti web, sistemi video, analisi dei social media e fornitori di dati di terze parti.

Come si usa l'analisi dei dati nel retail?

I retailer utilizzano l’analisi dei dati per comprendere meglio le preferenze dei clienti, ottimizzare prezzi e promozioni, migliorare la gestione dell’inventario, analizzare l’efficacia dei programmi di marketing e dei layout dei punti vendita e migliorare il servizio clienti.

In che modo i negozi di alimentari utilizzano i dati delle transazioni dei clienti?

I negozi di generi alimentari utilizzano i dati sulle transazioni dei clienti per ottimizzare le promozioni, identificare nuove opportunità di prodotto, sviluppare campagne di marketing mirate, adeguare i prezzi e gestire le scorte.