Secondo recenti report e statistiche, circa il 20% delle aziende europee che attiva promozioni su specifici articoli in vendita, non ottiene un profitto dalla stessa promo. Un trend dovuto alle oggettive difficoltà di valutazione su ROI e tempi, sempre più diffuse e frequenti.
I principali obiettivi di una promo sono da individuare prettamente nell’acquisizione di nuovi clienti, la vendita di prodotti correlati (o più in generale altri prodotti legati a all’oggetto della promo), le cosiddette visite di ritorno e, ovviamente, il ritorno dell’investimento. Obiettivi chiari e ben definiti, raggiungibili solo tramite una attenta analisi della consistente quantità di variabili che è tipica delle promo.
Basti pensare alla complessa analisi dei costi e dei tempi di durata di una promo, alla panoramica sulle azioni dei competitor e ai rischi insiti in una promozione, come la cannibalizzazione del prodotto. Un rapido esempio: se un centro commerciale decide di attuare una promo su una determinata marca di acqua, è possibile che quella stessa acqua sia acquistata dai clienti in gran quantità, per approfittare del prezzo favorevole. Quei clienti, quindi, per le settimane od i mesi successivi, non avranno più bisogno di comprare quella stessa acqua, che invece avrebbero regolarmente acquistato a prezzo pieno. Fattori da analizzare a valutare nel dettaglio, perché una buona promo si basa su prospettive e schemi affidabili, e in tempi rapidi, perché il fattore temporale risulta determinante.
La Soluzione Akeron
Akeron, software house leader del mercato, propone all’interno della soluzione RGM (Revenue Growth Management) funzionalità basate su Artificial Intelligence e Machine Learning per supportare le operazioni di analisi, programmazione, realizzazione e monitoraggio di una promo. L’intelligenza artificiale imita di fatto i meccanismi e le funzioni cognitive umane, simulando quindi le azioni del cervello. Il Machine Learning è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale, che processa i dati storici di un’attività elaborando in tempi molto brevi prospettive e previsioni di grande precisione. Funzionalità e algoritmi fortemente richiesti dalle aziende di tutto il mondo, che intuiscono sempre più le grandi potenzialità e le opportunità rappresentate da queste soluzioni.
Sono diverse le applicazioni in ambito retail degli algoritmi di Artificial Intelligence e Machine Learning, tra cui: valutazione accurata dei lead; profilazione e segmentazione clientela; individuazione fasce di prezzo; dettagli di ciclo del prodotto; pianificazione domanda e produzione scorte di magazzino; stime future, budget e finance.
La soluzione Akeron consente infatti una analisi completa e approfondita della profittabilità su tutte le dimensioni e leve del business, migliorando in modo sostanziale le stime di budget & forecast aziendali grazie all’integrazione di tutti i costi e ricavi analitici commerciali.
Dalla simulazione della promo alla massimizzazione del ROI
Maggiori sono i dati inseriti, maggiore è l’affidabilità di una piattaforma intuitiva e di facile utilizzo, che consente, senza la necessità di skills specifiche o tecniche, di stimare costi della promo, volumi promozionali e previsione/domanda di vendita. Operazioni che richiederebbero giorni di lavoro tra analisi e calcoli, totalmente automatizzate per pianificare la massimizzazione del ROI in solo poche ore.
Dalla pianificazione, alla simulazione e approvazione delle promozioni, attraverso il flusso di lavoro operativo e collaborativo, fino alla ricezione di indicazioni strategiche chiave grazie ad analisi e report all’avanguardia realizzati su un data-hub unificato e completo di tutte le fonti necessarie.
Tutto questo in una soluzione che sta garantendo a numerose realtà del settore retail una pianificazione delle promo consapevole e lungimirante, con benefici che parlano di un 8% di miglioramento dei margini di vendita sulle promozioni, di un 20% di risparmio sui costi amministrativi e di una maggiore efficienza produttiva grazie alla previsione continua dei volumi di vendita.
