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Big data, BI e Advanced Analytics nel Fashion & Retail

Dal Trend forecasting all'ottimizzazione della supply chain, per migliorare l'esperienza di acquisto del cliente

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Stagione dopo stagione i fashion retailer e i top player della fashion industry creano collezioni che rispecchiano sempre di più i desideri e le esigenze dei propri clienti: colori, pattern, materiali e fitting sono i fattori che nelle mani dei Fashion designer danno vita a capi nuovi e distintivi in un mercato sempre più competitivo.  
Fino a qualche anno fa la creatività degli stilisti e la capacità distributiva su wholesales e retail erano le variabili decisive di successo, insieme all’analisi dello storico delle vendite.

Oggi non è più sufficiente: sapere anticipare i trend e analizzare i consumer insights attraverso l’analisi dei Big data nel mondo fashion fa la differenza tra avere un ruolo decisivo nell’andamento del settore o stare ai margini.

Ottimizzare la produzione e la vendita grazie all'analisi Big data

Big Data & Trend

Scoprire e far evolvere i trend è la linfa vitale del Fashion  e in passato lo storico delle vendite è stato tra le determinanti principali della popolarità delle tendenze 

Lo storico delle vendite non è più sufficiente, perché il cliente si aspetta sempre di più un’esperienza di acquisto personalizzata.
La Fashion industry utilizza i Big data sia per cercare nei dati di produzione e di vendita il forecast e le risposte che risolvono i problemi aziendali e possono invertire trend in declino, sia per disegnare nuovi modelli di business. 
Al centro di ogni sinergia tra Big Data e mondo fashion vi è naturalmente sempre il miglioramento della Customer Experience, raggiunto attraverso altri obiettivi collaterali, che vanno dall’area della customer satisfaction, a quella delle operation e della supply chain management, per consentire ai clienti di avere nel minor tempo possibile i modelli delle sfilate disponibili per l’acquisto omnichannel: 

  • Identificare il mercato e il target
  • Effettuare l’ analisi predittiva dei trend, per scoprire e sviluppare nuove tendenze e indirizzare nuovi design grazie ai dati raccolti nelle stagioni precedenti
  • Gestire e progettare store fisici che migliorino il coinvolgimento e l’esperienza dei consumatori, grazie all’analisi dei dati sul traffico e sul comportamento di acquisto all’interno del punto vendita, supportati dalle tecnologie RFID, Wi-Fi e Beacon
  • Misurare l’impatto degli influencer sull’awareness e sulle vendite dei brand
  • Migliorare il cross selling e le logiche promozionali, con proposte personalizzate in base agli interessi e al comportamento dei clienti sia in termini di prodotti che di contenuti, rendendo più efficaci e coinvolgenti le campagne di marketing 
  • Ottimizzare la gestione dell’inventory, attraverso la riduzione dell’over-inventory, il risparmio dei costi relativi a trasporti, stoccaggi e sovra-produzioni, grazie a una previsione della domanda più accurata fornita dall’analisi dei Big data. Sostenere processi di supply chain e fullfilment veloci e flessibili in base alle esigenze è una mission cruciale dell’analisi Big Data
  • Ridurre i resi, garantendo la taglia giusta anche attraverso la vendita online, grazie ad algoritmi di machine learning che individuano la forma del corpo o del piede attraverso un semplice scatto e definiscono la taglia più giusta per il cliente, insieme a data-driven insights raccolti dalle restituzioni e rimborsi che concorrono a migliorare le decisioni di produzione
  • Gestire dinamicamente i prezzi, grazie all'analisi dei Big Data sulle fluttuazioni valutarie e sui costi delle materie prime, analisi strategica soprattutto per i player del fast fashion

Big Data & Loyalty

L’analisi dei Big Data può essere cruciale per la capacità dei marchi di lusso di identificare, connettere, comprendere e costruire un impegno a lungo termine con i propri clienti

Gestione dell'intero ciclo di vita del dato

Dalla mappatura delle sorgenti dei dati, alla definizione dei kpi con il Business, l'analisi dei Big data segue fasi definite:

Assessment & Advisory

  • Definizione dei requisiti IT e di Business, analisi dei sistemi fonte dei dati, per estrarre i dati più significativi e i KPI in base ai processi specifici del settore , per raccogliere i dati corretti di vendita e produzione
  • Consulenza sui migliori sistemi e soluzioni, security checks, ottimizzazioni performance e sulla migrazione al cloud

Data ingestion & Data repository

  • Mappatura dei requisiti sui sistemi sorgente, conversione dei requisiti in specifiche tecniche e data mapping
  • Data modeling,  definizione della struttura e standardizzazione del data warehouse o data lake, in base al desiderata di visualizzazione dei dati, puntando alla migliore performance sia nel caricamento che nella fruizione del dato, per esporre il dato sui tool di BI nella dashboard per il Business
  • Sviluppo ETL: ingegnerizzazione dell’analisi effettuata in termini di flussi e modellazione processi, strutturazione di job template a supporto dello sviluppo per facilitare un’ingestion in real time e la solidità del software rilasciato

Data science

Analisi dello storico dati per comprendere le dinamiche di consumo e orientare le strategie aziendali di produzione e vendita, con:

  • Servizi di Machine learning &AI
  • Data preparation e Data Discovery per identificare pattern e valori anomali dalla visualizzazione dei dati o dall’advanaced analytics

Data visualization

Focus sulla migliore architettura e sistemi a garanzia della performance per la fruizione del dato da parte del Business 

Data governance

  • Mappatura della fonte e del percorso di ogni dato (data lineage) e di tutte le entità collegate, grazie a strumenti di data catalog 
  • Scelta di componenti e modalità di implementazione integrabili in strumenti di data governance, per garantire l’evoluzione dell’ambiente di BI 
  • Definizione dei processi e dei template che il team di sviluppo deve seguire
  • Data quality con definizione di regole definite per impostare logiche  di automation e alerting in caso di errori sui dati
  • Data protection & data compliance

Lutech Big Data Fashion & Retail Expertise

Il team di Big data, BI e Advanced Analytics di Lutech è in grado di occuparsi della gestione end-to-end del ciclo di vita del dato nel mondo Fashion & Retail,  grazie alla conoscenza verticale del settore e a expertise e conoscenze consolidate su:

  • I principali sistemi transazionali utilizzati nel mondo Retail (SAP,  Stealth, Salesforce, navision, jde, sistemi di cassa…)
  • I processi aziendali specifici del settore,  con progetti completi sul ciclo passivo e attivo
  • I principali database on-premise (oracle, sqlserver, postgresql, greenplum), cloud (redshit, bigquery) e dell’universo rivolto ai big data (Cloudera) 
  • I maggiori tool ETL / ELT  (Informatica, Talend, Oracle ODI, IBM Datastage, Microsoft SSIS/data factory)
  • Il settore Fashion&Retail le logiche di big data analysis,  price, sales, demand forecasting, upsell opportunity analysis, in ottica predittiva
  • Le migliori soluzioni di AI & machine learning, di advanced analytics e linguaggi relativi: Dataiku, LoopAI, Tensorflow, jupyter, python, …
  • I principali tool di BI (Qlickview, Tableau, Oracle BI, PowerBI) e delle tecniche di alimentazione in real time in presenza di strumenti in- memory 
  • Delivery su piattaforme BI top di mercato, in contesti enterprise "data-intensive"
  • Tematiche relative ai dati sensibili dei clienti e dei dati di vendita (anonimizzazione, vincoli alla profilazione, al tempo di conservazione...)  
  • Controllo efficace del dato per l’esposizione al Business


Contatta il team di Big Data, Business Intelligence e Advanced Analytics di Lutech

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