Capgemini, valore ai dati Consumer Products & Retail

Capgemini ha recentemente pubblicato una ricerca, intitolata The Age of Insight, condotta dal prestigioso Capgemini Research Institute su un campione globale di circa 200 aziende attive in tutto il mondo, Italia inclusa, nei settori Consumer Products & Retail (ndr nel seguito CPR). La ricerca, che ha coinvolto sia figure tecniche sia executive business, ha l’obiettivo di fare il punto sulle capacità delle organizzazioni del comparto CPR nel valorizzare il proprio patrimonio di dati e, quindi, le nuove tendenze delle “data strategy” nel settore. Per Capgemini, questo è un tema di fondamentale importanza come dimostrato dalle 15.000 risorse che a livello globale, di cui più di 400 in Italia, lavorano su progetti volti a trasformare i dati in vantaggio competitivo sostenibile.

Profonda trasformazione di consumatori e prodotti

La ricerca di Capgemini si inserisce nello scenario di profonda trasformazione che sta investendo il mondo del consumo: comportamenti dei consumatori e prodotti.

I consumatori vivono sempre più esperienze di consumo e di servizio attraverso la dimensione digitale e richiedono che la loro user experience sia personalizzata, contestuale e consistente attraverso i canali; pur rimanendo attenti alla convenienza sono sempre più sensibili a temi più profondi, come ad esempio il “purpose” l’impatto sociale e sostenibilità, il benessere. Sono consapevoli del valore dei loro dati, desiderano – quindi – che siano gestiti e utilizzati con attenzione e coscienza, esprimono un’ampia gamma di identità diverse a seconda dei prodotti acquistati, sono interessati a limitare i punti di contatto fisici e danno differenti valori di servizio al “prodotto” punto vendita, in primis, quello di ritiro dei prodotti.

Allo stesso tempo, i prodotti e i punti vendita si sovrappongono al concetto di servizio per il cliente e diventano punti di contatto con il consumatore all’interno di un journey molto più esteso; le Supply Chain poggiano sulla nascita di un’ampia gamma di ecosistemi e devono, quindi, essere rafforzate e rese meno fragili, soprattutto alla luce di una domanda che è sempre meno prevedibile e dei modelli di Hybrid Commerce che si stanno imponendo.

Strategicità dei dati: attivazione ed applicazione

In questo contesto, la raccolta di dati, la possibilità di sfruttarli e di valorizzarli rappresenta, per le aziende, un’opportunità concreta per migliorare il proprio posizionamento, per ridurre la distanza che le separa dai consumatori, per ottimizzare le proprie operation, per lanciare rapidamente nuovi prodotti/servizi.

Consumatore e prodotto rappresentano i due poli che attraggono volumi sempre più elevati di dati. I dati relativi al consumatore (dati transazionali e demografici, dati di localizzazione, etc.) e i dati relativi al prodotto (identificazione e localizzazione degli stock, posizione in tempo reale, etc.) sono i due poli che catalizzano i maggiori Data Hub finalizzati alla raccolta dei dati. I dati sono sempre più granulari, possono essere strutturati o destrutturati, interni o esterni all’azienda, e – a seconda della loro strutturazione e provenienza – sono raccolti in specifici Data Hub ed arricchiti nel contesto dei Data Ecosystem.

A fronte di questo scenario, è importante che le organizzazioni lavorino per valorizzare i dati, per attivarli ai fini delle strategie aziendali. Le aree principali di attivazione dei dati, di loro monetizzazione, sono tre.

Innovazione: ovvero lo sviluppo di nuovi prodotti/servizi e riduzione del time to market per veicolare sul mercato nuove offerte; l’utilizzo dei dati per innovare il modello di business; lo sfruttamento degli ecosistemi di dati per migliorare il contenuto informativo dei dati a disposizione.

Continuità digitale: ovvero la connessione – grazie alla disponibilità pervasiva di dati – delle diverse attività business all’interno dell’organizzazione. A partire dai dati sui comportamenti dei consumatori, le aziende possono attivare meccanismi previsionali e introdurli in molteplici sistemi e, allo stesso tempo, innovare diversi processi. Le attività più impattate sono le seguenti:

• Category Management;
• Pricing & Promotions;
• Sourcing, Procurement & Manufacturing;
• Packaging, Distribution & Logistics;
• In-store Analytics;
• Assortment & Space Planning;
• Fulfilment;
• Customer Experience & Feedback.

Sostenibilità: ovvero utilizzare i dati per costruire processi circolari di logistica e consumo, per rendere sostenibili i processi di approvvigionamento di commodity così come l’utilizzo dei prodotti. Ikea e Unilever sono tra le multinazionali più sensibili a questa tematica.

L’importanza di essere Data Master

Le aziende che riescono realmente ad attivare e valorizzare i dati, a monetizzarli si configurano come Data Master. Sono cinque le dimensioni che ne guidano la data strategy e che consentono alle organizzazioni di metterla in atto.

Una dimensione è riconducibile alla sfera comportamentale dell’azienda, ovvero alla presenza – al suo interno – di una cultura e di un set di skill legati ai dati. Un’organizzazione con una buona cultura dei dati consente a tutte le risorse un facile accesso ai dati, opera con processi decisionali basati sui dati e coltiva le competenze legate alla gestione e al trattamento dei dati. 

Le altre dimensioni fanno riferimento ad una serie di aspetti tecnologici con un valore aggiunto di business via via crescente; in dettaglio:

• Piattaforme dati moderne e di intelligenza artificiale: ovvero la disponibilità di apparati storage scalabili, potenza di calcolo, strumenti di BI, di visualizzazione e analisi di dati, di intelligenza artificiale, componenti di automazione e standardizzazione;
• Chiari principi nella gestione dei dati: ovvero la capacità di progettare e sviluppare principi guida relativi all’accesso ai dati, al loro utilizzo, alla loro sicurezza, alla loro sostenibilità e ad altre questioni etiche;
• Identificazione e raccolta dati: ovvero l’abilità di identificare tutti i set di dati interni ed esterni così come di progettare prodotti e processi per creare e acquisire nuovi dati nonché di automatizzare i processi per raccogliere dati in modo efficace;
• Attivazione dei dati: ovvero l’abilità di incorporare dati e approfondimenti nei processi di core business, di utilizzare i dati per raggiungere obiettivi aziendali o di monetizzare i dati, di riconoscere il valore dei dati finanziari, di sfruttare i dati esterni, per un vantaggio competitivo.

Un Data Master è un’organizzazione che mostra un posizionamento da leader in relazione a tutte e cinque le dimensioni sopra descritte.

Data Mastery nei settori Consumer Products e Retail

Dalla ricerca “The Age of Insight” emerge che nel comparto CPR l’incidenza di Data Master – limitata in generale – appare particolarmente contenuta, pari al 16% nel settore Consumer Products e al 6% nel Retail. Ciò spiega la scarsa diffusione, nei due settori, di organizzazioni in cui i processi decisionali sono interamente data-powered. Data una media complessiva del 50%, solo il 44% delle imprese Consumer Products e il 43% dei Retailer ha dichiarato di essere in grado di sfruttare i dati a loro disposizione per poter prendere decisioni business in modo rapido ed efficace.

Tra le motivazioni alla base di questa situazione, spicca la limitata capacità delle realtà del comparto CPR di governare il dato e di controllarlo, ovvero di trasformare i dati in modo semanticamente coerente, di eseguirne rapidamente la pulizia o di combinandone diverse tipologie a supporto di analisi funzionali ai processi decisionali.

CPR, come accelerare la Data Mastery 

Sono quattro gli ambiti su cui le organizzazioni del comparto CPR possono e devono impegnarsi per poter migliorare la loro Data Mastery:

• aumento della partecipazione a ecosistemi di dati esterni per poter arrichire i dati, abilitando nuovi modelli di business e comprendere a fondo il comportamento dei consumatori e le caratteristiche delle operation;
• rafforzamento della fiducia nei dati, grazie ad un focus su etica e governance dei dati;
• promozione di una cultura basata sui dati e, allo stesso tempo, potenziamento dei team che operano con i dati nei punti nevralgici aziendali;
• modernizzazione della piattaforma dati per un’implementazione più rapida degli insight.

Per un’impresa, partecipare ad ecosistemi di dati significa unirsi ad altre organizzazioni per poter scambiare valore, ovvero – in altre parole – per aumentare la conoscenza condivisa e migliorare il valore dei diversi set di dati che ogni azienda ha a disposizione. Per trarre un valore reale dalla partecipazione a ecosistemi di dati, le organizzazioni devono concentrarsi sulle seguenti azioni:

• definire figure dedicate alla gestione di dati esterni: disporre di figure aziendali che riportano al Chief Digital Officer consente di identificare opportunità di partnership. Tali figure adottano, infatti, un approccio di sistema e hanno in genere una piena visibilità di tutte le parti della catena del valore aziendale, inclusi fornitori, consumatori, canali, etc.
• pensare in termini di valore per tutti: per sostenere e far scalare le partnership sui dati, le organizzazioni devono lavorare per aggiungere e dare valore a tutte le parti coinvolte;
• impostare processi diretti all’integrazione dei dati esterni: i sistemi interni devono essere preparati in modo che possano far fronte a un massiccio afflusso di dati in tempo reale e in modo sicuro. Le organizzazioni devono, quindi, impostare processi per l’acquisizione, la preparazione, l’elaborazione e la valorizzazione dei dati fornendoli in tempo reale agli utenti aziendali. È importante anche istituire sistemi di governance per implementare protocolli chiari di condivisione dei dati, in termini di formati, validità temporale, diritti di elaborazione, etc.;
• utilizzare i dati per ottenere risultati che siano positivi per tutti: le partnership basate su dati esterni possono aiutare le organizzazioni a creare marchi che siano chiaramente identificati con i loro obiettivi e ad ampliare l’impatto positivo per tutte le parti interessate.

La fiducia nei dati è di particolare importanza relativamente alle relazioni tra aziende e consumatori. Per promuovere la trasparenza e la fiducia nei dati, è necessario agire internamente all’azienda applicando, in prima battuta, specifici principi di etica. La gestione dei dati deve, infatti, essere equa, trasparente, spiegabile e verificabile. E per ovviare al disallineamento che esiste tra responsabili business e figure tecniche sui dati che possono essere considerati attendibili e su quelli che non possono essere ritenuti affidabili, occorrerebbe che gli algoritmi siano fossero dotati di una sorta di “scatola nera” che registri la loro struttura ed eventuali modifiche intercorse nel tempo. Inoltre, sarebbe necessario che il funzionamento degli algoritmi fosse attentamente supervisionato da una componente umana.

Secondariamente, le aziende devono focalizzarsi sulla semplificazione della governance dei dati per creare il giusto livello di fiducia nelle iniziative basate sui dati. Ciò può avvenire seguendo due approcci:

• da un lato, nominando figure di livello gerarchico elevato che possano garantire che i dati siano disponibili e applicati quando necessario;
• dall’altro, allineando la data strategy con la visione aziendale complessiva e rendendola operativa con un modello operativo hub-and-spoke.

La promozione di una cultura basata sui dati richiede che ogni elemento della strategia aziendale sia fortemente centrata sui dati. Le aziende hanno bisogno di rivisitare i propri processi decisionali e di permearli con una forte attenzione sui dati. Qualsiasi domanda e ipotesi deve essere avvalorata attraverso la disponibilità di dati nella dimensione digitale dell’azienda. In dettaglio, per far sì che la cultura delle aziende e le capacità delle loro persone siano basate sui dati, è necessario compiere alcuni passi fondamentali:

• usare dati digitali per valutare l’implementazione di attività analitiche: l’uso estensivo di molteplici fonti di dati digitali richiede la formalizzazione di nuovi ruoli di leadership e di altri cambiamenti centrati sulle persone. Lo sfruttamento dei dati per ogni decisione chiave richiede l’impegno di tutte le prime linee gerarchiche. Inoltre, le organizzazioni basate sui dati testano ogni implementazione di attività analitiche utilizzando dati in tempo reale o quasi;
• creare team interfunzionali per trasformare i flussi di lavoro attraverso i dati e rendere disponibili attività analitiche self-service che non richiedono il supporto di data expert o di data scientist.

Infine, la modernizzazione della piattaforma dati può essere accelerata focalizzandosi su tre priorità tecnologiche:

• migrare al Cloud: il Cloud è una tecnologia fondamentale non solo per archiviare, integrare, elaborare e rendere operativi dati e algoritmi, ma anche per guidare l’innovazione in tutta l’azienda. Tuttavia, solo il 33% di aziende attive nel settore dei Consumer Products e il 40% dei retailer hanno ampliato l’uso del Cloud Computing relativamente a strumenti di business intelligence e a soluzioni di analytics;
• sfruttare componenti di intelligenza artificiale e automazione nelle fasi di raccolta dati e di data management;
• sganciarsi dai sistemi legacy attraverso uno strato di API per costruire i data service, mappando le diverse fonti di dati nei Data Hub e mantenendo separati i Customer Data Hub e le Customer Engagement Platform.

Ispirarsi ai Data Master del comparto CPR

I dati stanno, dunque, ridefinendo il panorama concorrenziale del comparto CPR mettendo in luce il vantaggio competitivo delle aziende che sono nelle condizioni di sfruttarli e valorizzarli. Da un lato, le organizzazioni emergenti (e-commerce di nicchia e marchi direct-to-consumer), particolarmente abili nell’usare i dati a loro disposizione, possono evitare di condurre ampie ricerche di mercato per testare e lanciare prodotti o servizi; riescono a passare dall’idea al prodotto in pochi giorni; sono in grado di percepire e rispondere ai cambiamenti dei comportamenti dei consumatori piuttosto che limitarsi a reagire ad essi. Dall’altro, le realtà più consolidate che sono in grado di attingere al vasto patrimonio di dati del settore hanno margini operativi superiori del 30% rispetto alla media, formulano strategie più articolate, offrono prodotti e servizi più personalizzati, prendono decisioni migliori e più rapide e misurano le prestazioni in modo più efficace.

Per le aziende che non hanno ancora raggiunto elevati livelli di padronanza dei dati diventa, quindi, cruciale lasciarsi ispirare ai Data Master. Spicca in tal senso l’esempio di Unilever che ha collaborato con Capgemini per creare il People Data Center (PDC), una piattaforma tecnologica, organizzativa e  di servizio, che permette di meglio comprendere i consumatori nel contesto del lancio di nuovi prodotti (influencer marketing, geolocation marketing), nella percezione del brand (sentiment analysis, reputation management), nel migliorare la qualità dei prodotti (quality & product development), nell’identificare le possibili evoluzioni dei prodotti (research & development).

Grazie all’approccio PDC, Unilever ha lanciato nuovi prodotti (ad esempio il Tea Lipton Matcha), ha meglio compreso i gusti e la percezione dei consumatori rispetto a specifici prodotti e brand del suo portafoglio (ad esempio Ben & Jerry’s e Marmite).

Capgemini è al fianco di quelle realtà che vogliano essere Data Master, che credono nella potenza e nella ricchezza dei dati per sostenere la loro strategia di crescita. Il supporto di Capgemini è concreto: aiuta le aziende ad innovare i propri sistemi ed il proprio approccio di business in linea con un’ampia gamma di casi studio seguiti anche a livello internazionale ed portando nelle aziende le tecnologie  e gli approcci più avanzati ed efficaci.

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