Nell’era della digitalizzazione del retail, le sfide che una catena di negozi si trova ad affrontare nel 2020 sono in buona parte la conseguenza della moltiplicazione dei canali di vendita e del successo del modello omnicanale. Dare ai clienti la libertà di spaziare tra svariati touchpoint e di modellare il proprio percorso d’acquisto tra negozi, e-commerce, canali social e app è una vera e propria esigenza per chi vuole garantire una customer experience di alto livello, da cui derivano più vendite e fidelizzazione. Se dal punto di vista del cliente ciò rappresenta una gran comodità, per i retailer il modello omnicanale è una sfida delle più complesse, poiché richiede la massima organizzazione e gli strumenti adeguati.
Nel modello classico, la gestione della catena di negozi è un’attività lineare e centralizzata, che parte da un produttore, passa dai centri di distribuzione e giunge nei magazzini dei negozi in funzione della previsione della domanda, mentre gli ordini provenienti dal canale online vengono solitamente evasi dal centro di distribuzione.
Nell’era della digitalizzazione del retail e dell’omnicanalità, laddove il successo è determinato non solo dalla disponibilità dei prodotti ma anche dall’efficienza della logistica, si sta affermando come standard per gli acquisti online la consegna in 24-48 ore dall’ordine, con ulteriore possibilità della consegna on-demand. È palese il fatto che tutto ciò imponga un totale ripensamento delle logiche tradizionali: per garantire tale efficienza, la catena di negozi deve passare a un modello distribuito, in cui il singolo punto vendita si occupa anche delle spedizioni e può gestire autonomamente il click and collect (acquisto online, ritiro in negozio).
Come prevedibile, tutto ciò rappresenta una sfida non da poco per i retailer, che devono rivedere l’analisi della domanda tenendo conto di tali variabili, ma devono anche poter monitorare lo stock in tempo reale, valutare le richieste degli altri punti vendita e allinearsi alle prenotazioni dei prodotti che, nonostante siano state effettuate via e-commerce, devono essere evase tramite click and collect o con spedizione dallo specifico punto vendita poiché geograficamente vicino alla destinazione. È palese il fatto che, in una situazione del genere, i punti vendita debbano avere non solo visibilità sullo stock e sulla sua ubicazione tra i vari negozi, ma devono disporre di strumenti che agevolino una comunicazione continua sia con la sede che tra di loro, al fine di sviluppare una catena logistica efficace.
La digitalizzazione delle aziende retail attraverso strategie omnicanale rappresenta una necessità imprescindibile del panorama commerciale moderno. La trasformazione da un modello di vendita tradizionale a uno omnicanale richiede un considerevole investimento in strumenti digitali, poiché l’omnicanalità richiede una comunicazione continua e sinergica tra i canali coinvolti, nonché un flusso costante di informazioni e di dati.
Il digitale, però, non è tutto. L'adozione di strategie omnicanale richiede anche una significativa evoluzione di natura organizzativa e culturale all'interno dell'azienda, trattandosi a tutti gli effetti di una trasformazione importante del modo di fare business.
Nel capitolo delle sfide della digitalizzazione del retail legate al modello omnicanale c’è la necessità di garantire un’esperienza il più possibile personalizzata ai propri clienti e coerente sui vari canali online e in-store. La compresenza di punti vendita fisici e online rende quanto mai proficuo un approccio basato sulla raccolta e l’elaborazione di immensi volumi di dati: poste le naturali limitazioni legate alla privacy, i retailer possono così conoscere i propri clienti e adottare un trattamento personalizzato al 100%. Per esempio, possono fare in modo che la presentazione (online) dei prodotti dia risalto a quelli ritenuti maggiormente compatibili, possono inviare - tramite sistemi di marketing di prossimità – promozioni ad hoc sullo smartphone del cliente quando si trova in negozio, oppure accompagnarlo verso i prodotti più interessanti in funzione degli acquisti precedenti. Qui, il limite è la fantasia.
Il retailer che è in grado di adottare un approccio data-driven di questo tipo ottiene forti benefici a livello di loyalty, ma chiaramente ha bisogno di strumenti adeguati poiché è tutt’altro che semplice miscelare fonti disomogenee di dati quali lo storico degli acquisti, i trend social, le interazioni col customer care, gli interventi nella community ecc., al fine di una profilazione pressoché perfetta. Non è un’operazione facile, ma gli strumenti esistono e i benefici possono essere eccezionali: motivo più che sufficiente per imbarcarsi fin da subito nell’avventura del retail 4.0.
Il tema della digitalizzazione del retail è estremamente ampio e può essere affrontato in diversi modi, con un approccio sistemico volto a trasformare il modo in cui l’azienda porta avanti il proprio business o con iniziative più contenute e finalizzate alla massimizzazione dell’efficienza, nonché a garantire un’esperienza migliore ai propri interlocutori. Tra gli esempi di strategie per digitalizzare il retail, segnaliamo:
Una soluzione gestionale per catene di negozi è la pietra angolare nella digitalizzazione del retail. Essenzialmente, questa soluzione deve essere progettata per adattarsi al modello organizzativo aziendale e ai suoi processi, tenendo conto che il retail spazia da un singolo punto vendita ad ampie catene di negozi distribuiti anche a livello internazionale. Il gestionale, per sua stessa natura, deve supportare tutti i processi chiave del singolo punto vendita e dell’insegna, semplificando la comunicazione e i flussi informativi tra tutti gli elementi che formano l’ecosistema.
Un elemento da non sottovalutare è la capacità della soluzione di essere orientata al futuro. È molto importante, infatti, che esso permetta l'integrazione con frontend moderni e mobile, tenendo il passo con le aspettative in continua evoluzione dei clienti; inoltre, un punto di forza è l’apertura verso tecnologie innovative come l'Internet of Things (IoT), l'intelligenza artificiale (AI) e l'analisi avanzata dei dati.