Data platform, un impulso alla customer experience e ai progetti IA

Le trasformazioni digitali più ambiziose hanno sempre al centro i dati e le piattaforme in cloud che li unificano, spezzando i silos aziendali e permettendo di monetizzare i dati di prima parte. Il CIO dovrà fare da coordinatore della data strategy e coinvolgere le line of business affinché diano impulso ai casi d’uso e agli investimenti.

Quando Carrefour Italia, la nota azienda della GDO, si è posta l’obiettivo di diventare, entro il 2026, una digital retail company, ovvero “un’azienda del retail capace di liberare il potenziale omnicanale grazie alla digitalizzazione”, il primo passo è stato intraprendere una “trasformazione digitale ambiziosa che ha al centro i dati e la data platform”, come afferma Alessandra Grendele, Direttrice IT, E-commerce, Marketing, Dati e Trasformazione Digitale di Carrefour Italia.

Questo percorso, che poggia sulla data strategy per modernizzare profondamente l’attività aziendale, accomuna diverse imprese che, nella loro trasformazione digitale fanno un salto evolutivo dalla data warehouse o dal data lake verso una vera e propria data platform, che accentra tutti i dati dell’organizzazione, di qualunque tipo e fonte, e include capacità di analisi e governance. Si tratta di una tappa avanzata della strategia dati, solitamente unita a una massiccia migrazione verso il cloud, che permette alle aziende di essere data-driven e su cui poggiano un netto miglioramento della customer experience e un’efficace applicazione delle tecnologie di intelligenza artificiale.

“Una digital company è anche una data company, un’azienda che basa le interazioni dei propri utenti sui dati”, afferma Davide Filizola, Chief Digital Officer di Sisal, uno dei principali operatori internazionali nel settore del gioco regolamentato. La sostenibilità, l’innovazione digitale e lo sviluppo internazionale sono i pilasti della strategia di Sisal, e si basano tutti sulla valorizzazione dei dati grazie a una data platform sviluppata in buona parte in house.

La data platform collega i dati al business

Per un gruppo della GDO un esempio lampante è quello che mette a confronto le interazioni in negozio e online con il classico volantino promozionale cartaceo lasciato nella cassetta della posta. Grendele di Carrefour spiega: il digitale produce dati (scontrini della spesa, navigazione su web e social, e così via) che permettono a Carrefour di conoscere il cliente, le sue abitudini e le sue esigenze. Questa conoscenza, a sua volta, guida le decisioni; per esempio, in merito ai prodotti da proporre e all’assortimento sugli scaffali nei singoli punti vendita.

“Sono dati for business, per soddisfare al meglio il cliente, ma anche dati as a business”, sottolinea Grendele, “perché i nostri sono dati di prima parte che possiamo monetizzare. Ovviamente, tutto questo non sarebbe possibile se i dati non fossero digitali. Per questo dico sempre che il volantino cartaceo esprime meno valore per noi: non sappiamo qual è la reazione del cliente. Invece, abbiamo bisogno di un dialogo a due sensi in cui possiamo raccogliere la percezione e la domanda dei consumatori. Con la piattaforma dati abbiamo non solo semplificato i processi, ma, soprattutto, prodotto innovazione, perché, grazie ai dati unificati, riusciamo ad analizzare al meglio gli andamenti dei prodotti e delle vendite nei negozi”.

In parallelo, l’azienda ha lavorato sulle architetture, usando le API per realizzare un ecosistema applicativo aperto a microservizi. Al momento Carrefour è in cloud al 65%, ma intende trasformare l’intero panorama applicativo portandolo totalmente sulla “nuvola”.

La data platform 100% in cloud è infatti, per Grendele, la base fondante del programma di trasformazione digitale: “Ci garantisce di poter utilizzare i dati con la frequenza e la velocità di aggiornamento necessari, a differenza di quanto accadrebbe con un data warehouse”, sottolinea la Direttrice IT.

Un’altra prassi in cui la manager, e Carrefour, credono molto è la collaborazione con le startup per continuare a fare innovazione.

“Siamo un team IT piccolo e integriamo tecnologie e competenze anche tramite le realtà esterne, ed investiamo molto sulle competenze sui dati. In particolare, abbiamo portato all’interno la Chief Data Officer, Teresa Meroni, e diversi data analyst, che sono essenziali per gestire la data platform”, evidenzia Grendele.

Il ruolo del cloud e dell’intelligenza artificiale

Anche nel caso di Sisal la piattaforma dati, sviluppata dal CDO Filizola col suo team, raccoglie i già menzionati dati di prima parte e si sposa con il modello cloud. Su questa data platform, infatti, convergono tutti i dati generati dagli utenti sui sistemi della società, ovviamente solo laddove abbiano dato il consenso previsto dalle norme per la privacy. La piattaforma poggia su un data lake in public cloud, su cui si innestano le tecnologie martech (ovvero i software per le attività di marketing) e gli analytics che, partendo dai dati, portano a un’azione funzionale agli obiettivi di business.

“Il primo uso strategico dei dati è dare supporto all’obiettivo della sostenibilità intesa come gioco sicuro”, sottolinea Filizola. “Perciò abbiamo sviluppato degli algoritmi, basati su intelligenza artificiale, che ci permettono di individuare gli utenti a rischio di dipendenza da gioco e di prevenire eventuali eccessi. Sulla base dei comportamenti degli utenti online, quindi, possono scattare delle azioni automatiche e proporzionate, dallo stop all’invio di email promozionali fino – in casi estremi – alla sospensione del conto”.

Altri usi dei dati sono la previsione del rischio di abbandono degli utenti (churn prediction) e il suggerimento della next best action nelle attività di marketing e assistenza.

“La data platform è per noi un elemento abilitante e l’abbiamo realizzata con componenti acquistate sul mercato su cui viene svolto un lavoro di system integration, in parte interno e in parte con società esterne”, indica Filizola. “Sulla data platform facciamo girare gli algoritmi di machine learning; alcuni li sviluppiamo in house con le nostre risorse, altri li realizziamo usando componenti esterne che assembliamo, con un approccio composable”.

Anche per Carrefour la data platform fornisce la base di partenza per implementare l’intelligenza artificiale. “L’IA non si fa senza i dati, la data platform e il cloud”, evidenzia Grendele. “Altrimenti, i dati restano sparsi, non si ha scalabilità e non si produce utilità per il business”.

Un esempio è quanto realizzato nell’area processi, dove il team di Grendele ha sviluppato una soluzione che automatizza la scelta dell’assortimento nel negozio, a supporto del lavoro dei category manager.

“Questa soluzione IA ci permette di cogliere le opportunità locali al meglio, visto che ogni punto vendita è diverso e gli scaffali devono presentare prodotti diversi”, evidenzia Grendele. “Il nostro obiettivo è portare all’80% l’impiego dell’automazione funzionale al business”.

I dati per la valorizzazione della customer experience

L’IA viene usata da Carrefour Italia anche per migliorare la customer experience. Per esempio, nell’e-commerce il team di Grendele (insieme alla startup Digitiamo) ha creato un modello IA che analizza i dati storici sui trend di vendita e li incrocia con altri parametri, come le ricorrenze in calendario che possono influenzare la disponibilità dei prodotti (per esempio, Natale e Pasqua), e produce delle previsioni sull’effettiva presenza nel punto vendita del prodotto ordinato online. Così i negozianti possono essere più sicuri che, nel momento in cui dovranno preparare le buste per il cliente dell’e-commerce, i prodotti acquistati saranno effettivamente in store e non saranno stati nel frattempo esauriti dai clienti offline.

“Questo modello IA ci ha permesso di migliorare il nostro net promoter score di circa il 20% e di aumentare le vendite online del 10%”, riferisce Grendele. “Ha anche ridotto del 33% il tempo dedicato al riordino dei prodotti e alla gestione del magazzino”.

A questo primo progetto con l’IA per la Customer Experience è seguita una seconda iniziativa (anche questa realizzata insieme a una startup).

“In questo caso abbiamo creato un modello di machine learning che genera per il cliente online delle promozioni personalizzate”, prosegue Grendele. “Partiamo analizzando il comportamento dei clienti indecisi che navigano sui nostri canali digitali e inviamo di conseguenza dei coupon mirati per evitare l’abbandono del percorso di acquisto. Il risultato è stato molto buono: il 10% dei nuovi clienti sono attratti dai coupon personalizzati e 2 clienti su 3 che hanno ricevuto e usato la promozione hanno fatto almeno un altro acquisto in una sessione online successiva.In questo modo aumentiamo la redditività e riduciamo anche il costo dell’attività e-commerce, perché non eroghiamo coupon a pioggia, ma con target precisi”.

Anche Sisal, facendo leva sulla piattaforma dati, l’IA e la composability, porta all’utente un’esperienza più personalizzata, parte integrante della proposta dell’azienda sul mercato. Anzi, siccome un sito come quello di Sisal deve avere un funzionamento e una reattività real time, l’IT ha implementato flussi di dati che lavorano in tempo reale, dalla raccolta all’actionability, e la scelta dell’infrastruttura cloud su cui poggia la data platform sostiene questo tipo di operatività.

“Questo fa la vera differenza nella User Experience, perché la personalizzazione e le raccomandazioni avvengono in tempo reale”, afferma Filizola.

Investire nella data platform: il CIO deve coinvolgere l’intera azienda

IDC ha definito “Data Thrivers” le organizzazioni che sono mature nella data strategy e, quindi, generano valore dai dati. Ciò che distingue queste aziende è che hanno reso la data strategy parte delle loro operazioni aziendali: tutto il top management è coinvolto nella strategia e dà impulso attivo alle iniziative ad essa legate, includendo la data governance e la conformità, la cultura dei dati e l’uso delle piattaforme su cloud.

Perciò, visto che i dati sono un asset di valenza strategica che appartiene all’intera organizzazione, il CIO che vuole spingere la data strategy della sua azienda non può procedere da solo. Infatti, i dati for business implicano che ogni persona in azienda possa usare le informazioni per prendere decisioni e che tutte le line of business suggeriscano casi d’uso e investimenti, sottolinea IDC. Le aziende mature sulla data strategy si sono allontanate da un approccio che fa dell’IT il solo protagonista delle strategie sui dati per coinvolgere tutti i team, dal CEO ai direttori delle Operations.

Il CIO ha, tuttavia, il fondamentale compito di coordinare la C-suite sulle strategie che ruotano intorno ai dati. Per farlo, è importante portare al Finance e al CEO gli indicatori delle prestazioni (KPI) dei progetti e i numeri sul ritorno dell’investimento (ROI) previsto e realizzato, tappa dopo tappa. Come sottolinea Grendele: “Partire sempre dai bisogni concreti del business ribadisce il ruolo strategico dell’IT”.

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