Shopping e Social Media e i Big Data..

Chi di voi nel proprio portafoglio non ha almeno una carta fedeltà di qualche Mega Store?

Sfruculiando nel mio mi accordo di avere: Esselunga Fidaty Card, tessera Coop, tessera OVS, tessera MediaWorld, Tessera EGEA,  tessera Saturn, tessera Fnac, Alitalia millemiglia e tessera Trenitalia, Feltrinelli Card. Ciascuna di queste fidelity card o se vogliamo Loyalty programs,  in cambio di accumulare punti,  permette alle aziende di capire i consumi e  le preferenze di acquisto dei propri consumatori.

E questo fenomeno non è certamente una novità e permette ai grandi retailer di costruire una base di conoscenza, strutturata e nel tempo, della propria customer base. Ma come cambiano le opportunità e quali sono gli impatti dei Social Media? Scorrendo i contenuti pubblicati in questa infografica di  Monetate, troviamo alcuni dati degni di nota:

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Dati di fatto attuali:

1. è un fenomeno emergente: il 90% dei dati mondiali è stato creato negli ultimi 2 anni
2. 87%  della popolazione mondiale  (ossia 6 miliardi) è abbonato ai servizi mobile
3. 604 milioni di utenti Facebook si collegano da mobile (su più di 1 miliardo di utenti)
4. 84 milioni di utenti Facebook si colega da device mobili (rispetto ai 400 miloni di utenti Twitter)

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Le previsioni

1. nel 2016 il 61% dei collegamenti avverrà tramite i device mobile
2. 87%  della popolazione mondiale  (ossia 6 miliardi) è abbonato ai servizi mobile

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Le Stato dell’arte per i Big data:

1. difficoltà a gestire un flusso di dati che ha 3 caratteristiche fondamentali: è Voluminoso, è veloce, fluido, è eterogeneo (dati non strutturati) Volume, Varietà e Velocità sono le 3 V su cui ormai tutti gli analisti sono d’accordo per descrivere i Big Data
2. il 33% circa dei retailer afferma di non conoscere il volume dei Big data della propria azienda,  32,8% dice d avere meno di 50 TeraByte, solo l’1,6% ha un volume considerevole di dati (da 500 a 999 terabyte)
3. Solo il 25 % conosce la misura di quanto il dato sia non strutturato

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Le Sfide per i Big data:

1. 51% dice che la mancanza di condividere i dati è un grosso ostacolo per il calcolo del ROI
2. il 45% ammette di non usare i big data in maniera efficace per personalizzare le conversazioni di marketing
3. 42% ammette di non riuscire a coagulare e mettere insieme tutti i dati (strutturati e non strutturati) associabili al singolo individuo (manca una visionata unificata delle 2 facce del cliente, quella tradizionale e quella Social, ossia si torna al tema di come integrare i dati Social con il CRM aziendale)
4. Per il 39% i dati sono raccolti poco frequentemente e non sufficientemente  velocemente
5. Per il 29% l’informazione ricavata relativa al consumatore /Cliente è troppo poca

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Obiettivi per usare i Big Data

I dettaglianti vorrebbero pianificare le prossime iniziative usando i big data su:

1. Merchandising (62%)
2. Marketing (60%)
3. Ecommerce /Multi Channel (44%)
4. Supply Chain (29%)
5. Store Operations (25%)
6. Operations (14%)

Anche se si aspettano di implementare il loro primo progetto basato sui Big Data per altri scopi:

1. Marketing (29,6%)
2. Ecommerce/multichannel (20,4%)
3. Merhandising (20,4%)
4. Store Operations (13%)
5. Supply Chain (9,3%)
6. Operations (3,7%)

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Infine  nell’infografica sono illustrati 7 punti per impostare un piano basati sui Big Data che proverò a commentare in un prossimo post.

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