Piattaforma di analisi dei dati di vendita al dettaglio

Le aziende di vendita al dettaglio hanno dovuto affrontare sfide significative a causa della dispersione dei dati su più fonti, come piattaforme online, negozi fisici e canali partner. Questa frammentazione ha reso difficile analizzare in modo completo le prestazioni complessive del marchio e prendere decisioni strategiche efficaci.

È stata creata una piattaforma software pensata per l'analisi con l'obiettivo di automatizzare la raccolta di dati da oltre 50 fonti di vendita al dettaglio in tempo reale. La piattaforma offriva funzioni di previsione basate su capacità di apprendimento automatico (ML).

Complessità multicanale

Il settore della vendita al dettaglio è diventato una rete complicata dove le aziende devono gestire le operazioni in diversi ambiti:

• •Negozi fisici
• •Siti web di e-commerce
• •Canali di social commerce
• •Mercati emergenti

Questi vari canali generano diversi tipi di dati e metriche di performance, rendendo difficile avere una visione unificata delle performance complessive del marchio.

Le esigenze del processo decisionale in tempo reale

I marchi al dettaglio devono gestire i budget di marketing su più piattaforme contemporaneamente e fare rapidi aggiustamenti alle campagne in base all'analisi dei dati di performance in tempo reale. Gli strumenti di business intelligence tradizionali non sono stati progettati per gestire la velocità e la portata dei dati al dettaglio moderni, il che spesso porta a:

• •Approfondimenti in ritardo
• •Opportunità di ottimizzazione perse
• •Pensa a strategie reattive piuttosto che proattive

Problemi di frammentazione dei dati

• •I dati di vendita sono sparsi su diversi sistemi, come i terminali POS e le piattaforme di e-commerce
• •Il lavoro manuale di consolidamento dei dati causa ritardi agli analisti
• •Difficoltà nel prendere decisioni veloci
• •Capacità di analisi storica limitate senza considerare le tendenze stagionali

Complessità della modellizzazione dell'attribuzione

L'aumento dei punti di interazione con i clienti ha reso più complicato il modello di attribuzione, rendendo difficile capire quali iniziative di marketing funzionano meglio per i vari gruppi di clienti e percorsi di acquisto.

Incoerenze nella misurazione delle prestazioni

I team di marketing hanno avuto difficoltà a valutare il successo delle campagne su diverse piattaforme, spesso rendendosi conto delle scarse prestazioni solo settimane dopo aver investito le risorse. Il successo sui vari canali è stato misurato usando metriche e KPI non allineati, rendendo difficile:

• •Stabilisci standard di prestazione unificati attraverso una consulenza professionale sulla blockchain.
• •Distribuisci le risorse in modo efficace
• •Adatta i sistemi di segnalazione in modo efficiente in termini di costi

Progettazione della fondazione

Il progetto della fondazione era incentrato su un sistema di dati basato su cloud in grado di elaborare e migliorare quasi istantaneamente informazioni provenienti da più fonti, concentrandosi su:

• •Scalabilità su diversi canali
• •Adattabilità alle espansioni senza grandi cambiamenti strutturali
• •Schema-on-read per gestire i formati API che cambiano
• •Elaborazione basata sugli eventi per aggiornamenti in tempo reale
• •Architettura a microservizi per un ridimensionamento indipendente

Componenti principali

Livello di acquisizione dei dati

• •Connettori attivati da eventi per API REST e endpoint webhook
• •Supporto per il caricamento di file e flussi di replica del database
• •Logica di riprova integrata e interruttori automatici
• •Raccogli i dati in modo affidabile dai sistemi di vendita al dettaglio

Sistema di elaborazione in tempo reale

• •Piattaforma di streaming distribuita per normalizzare gli eventi di dati
• •Capacità di gestire più di 500.000 eventi all'ora
• •Elaborazione a bassa latenza per gli aggiornamenti delle metriche importanti

Archiviazione Data Lake

• •Archiviazione di oggetti basata su cloud organizzata per data
• •Classificare per marchio e canale per rendere più veloce la ricerca
• •Politiche di conservazione che bilanciano i costi di archiviazione e la conformità

Pipeline di apprendimento automatico

• •Formazione e implementazione automatizzate per la previsione della domanda
• •Ottimizzazione dei prezzi e segmentazione dei clienti
• •Aggiornamenti settimanali del modello con apprendimento continuo
• •Adattamento alle variazioni stagionali

Fase 1 (mesi 1-3)

• •Costruisci un'infrastruttura di base che includa un sistema di data lake con un'architettura blockchain aziendale
• •Piattaforma di streaming affermata
• •Connessioni API di base integrate per cinque canali di vendita al dettaglio leader
• •Implementato il framework di sicurezza
• •Abbiamo creato delle pipeline CI/CD per l'implementazione automatica

Fase 2 (mesi 4-6)

• •Configura il motore di analisi con la pipeline di feature engineering
• •Modelli di machine learning creati apposta per prevedere la domanda
• •Abbiamo lanciato una dashboard beta con visualizzazioni dei KPI
• •Abbiamo inserito i primi dieci marchi dei clienti per la convalida

Fase 3 (mesi 7-8)

• •Abbiamo aggiunto più di 45 connettori di canale
• •Aggiunte tecniche di modellazione dell'attribuzione
• •Abbiamo lanciato algoritmi di previsione super sofisticati
• •Configura un'infrastruttura con ridimensionamento automatico

Miglioramenti delle prestazioni

Creazione di valore aziendale

• •Valore del ciclo di vita del cliente: aumento del 40% grazie a un modello di attribuzione unificato
• •ROI di marketing: aumento del 23% grazie a una migliore distribuzione dei fondi
• •Tassi di conversione: miglioramento del 15% grazie ai test A/B in tempo reale
• •Valore dell'ordine: aumento del 12% su tutte le piattaforme
• •Riduzione dei costi: eliminati tre posti di analista a tempo pieno

Successo nell'adozione da parte dei clienti

L'accettazione da parte dei clienti ha superato le aspettative, con l'85% degli utenti in prova che è passato a un abbonamento premium entro 60 giorni. Il Net Promoter Score è aumentato del 109%, raggiungendo 67 punti.

Prestazioni del sistema

• •Tempo di caricamento della dashboard: meno di 2 secondi (95° percentile)
• •Onboarding dei clienti: da fare entro 3 giorni
• •Rilevamento delle anomalie: 2-4 giorni più veloce rispetto alla revisione manuale
• •Prevenzione della perdita di entrate attraverso adeguamenti proattivi delle scorte

Efficienza operativa

Gestione dell'evoluzione delle API

La complessità delle API in continua evoluzione senza la necessità di retrocompatibilità:

• •Strategie solide per la gestione delle versioni dello schema
• •Approcci di degrado graduale
• •Implementazione precoce dei registri degli schemi
• •Prevenzione dei problemi relativi alla qualità dei dati

Gestione dei volumi stagionali

I dati di vendita al dettaglio mostrano fluttuazioni significative, con un picco di attività durante il Black Friday pari a 20 volte il volume normale. È stato necessario gestire i costi mantenendo le prestazioni:

• •Strategie efficienti di ridimensionamento automatico
• •Allocazione dinamica delle risorse
• •Ottimizzazione delle prestazioni durante i periodi di picco

Garanzia della qualità dei dati

Le incongruenze nella qualità dei dati tra i vari canali hanno causato problemi di analisi a valle. Le soluzioni includevano:

• •Profilazione automatica dei dati
• •Sistemi di valutazione della qualità
• •Evita errori nei modelli ML causati da dati di input scadenti

Componenti dell'infrastruttura

• •Orchestrazione dei container: Kubernetes
• •Gestione dell'infrastruttura: Terraform
• •Monitoraggio: metriche Prometheus e dashboard Grafana
• •Avvisi: integrazione con PagerDuty
• •Sicurezza: gestione dei segreti Vault, AWS IAM con controlli di sicurezza completi
• •Crittografia: protezione dei dati sia quando sono fermi che in transito

L'equilibrio tra la complessità delle funzionalità e l'usabilità è stato fondamentale nello sviluppo della dashboard. I progetti iniziali, pieni di metriche, confondevano gli utenti, ma le ricerche sugli utenti hanno mostrato che l'80% del valore veniva da solo sei KPI principali. Questo ha portato a:

• •Visualizzazioni predefinite semplificate
• •Opzioni avanzate disponibili su richiesta
• •Miglioramento dell'esperienza utente e dei tassi di adozione

Gestione della privacy e dell'identità

Per gestire le complessità dell'attribuzione dei canali, serve un'accurata riconciliazione dell'identità dei clienti su tutte le piattaforme, soprattutto considerando:

• •Limiti dei cookie e regole sulla privacy
• •Serve un metodo di corrispondenza probabilistico per le connessioni definitive
• •Segui le regole sulla protezione dei dati che cambiano di tanto in tanto

Il successo della piattaforma mostra quanto sia potente l'analisi unificata dei dati nel settore retail, che permette di prendere decisioni basate sui dati e di creare un bel po' di valore per le aziende in tutto l'ecosistema retail.