Ho passato un sacco di tempo in riunioni con i dirigenti del settore retail a parlare dei risultati dei negozi. E c’è una cosa che ho notato: le conversazioni più difficili da affrontare sono quelle in cui i leader hanno smesso di fidarsi dei propri dati.
Di solito tutto inizia con un problema legato ai dati sul traffico.
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I costi evidenti di un’interruzione dei servizi di dati
Quando un sistema di analisi del traffico smette di funzionare, l’impatto è immediato. I conteggi orari si interrompono. I dashboard diventano vuoti. I report settimanali vengono archiviati con asterischi e avvertenze. Qualcuno del team di analisi manda un’e-mail per spiegare la lacuna. È frustrante. Ma non è questo il vero costo.
Il vero costo sta in quello che succede dopo. Le decisioni che vengono comunque prese, solo che senza i dati su cui avrebbero dovuto basarsi.
Cosa si decide nell’oscurità
I dati sul traffico in negozio sono fondamentali. Sono alla base di un numero sorprendente di decisioni aziendali che, a prima vista, sembrano riguardare reparti completamente diversi.
Personale
I modelli di pianificazione del personale si basano sui modelli di traffico. Quando questi modelli mancano o sono imprecisi, i manager finiscono per assumere troppo personale, riducendo i margini, oppure troppo poco, compromettendo l’esperienza del cliente. Nessuno dei due esiti è recuperabile. Non puoi rimediare a un disservizio a posteriori, e la riduzione dei margini si riflette nei risultati molto prima che qualcuno riesca a ricondurla a una lacuna nei dati.
Analisi del tasso di conversione
La conversione si calcola dividendo le transazioni per il traffico. Se il dato sul traffico è sbagliato, anche quello sulla conversione lo è. Questo significa che ogni conclusione tratta dai dati sulla conversione durante un periodo di blackout è inaffidabile. Quali negozi stanno andando male? Quali invece stanno andando bene? Non lo sai. E se hai presentato quei numeri alla dirigenza, oltre al problema dei dati hai anche un problema di credibilità.
Valutazione promozionale
I rivenditori investono molto in campagne, eventi e iniziative nei punti vendita. I dati sul traffico sono il modo per capire se tutto questo ha funzionato. Un’interruzione del servizio durante un periodo promozionale chiave non significa solo perdere dei dati. Significa perdere la possibilità di valutare la spesa già sostenuta e perdere il punto di riferimento necessario per pianificare efficacemente la prossima campagna.
Decisioni immobiliari
È qui che la posta in gioco è più alta, ed è qui che i dati errati causano i danni più duraturi. Rinnovi dei contratti di locazione, ampliamenti dei negozi e consolidamenti: queste decisioni comportano ingenti investimenti di capitale e impegni pluriennali. Dovrebbero basarsi sull’andamento del traffico, sui parametri di riferimento delle prestazioni e su analisi comparative a livello di portafoglio. Quando ci sono lacune in quei dati storici, i modelli su cui si basano queste decisioni diventano meno affidabili in modi difficili da individuare. Un negozio che sembrava andare male durante un periodo in cui mancavano i dati potrebbe in realtà aver avuto un trimestre ottimo. Una sede segnalata per la chiusura sulla base di dati di affluenza incompleti potrebbe essere stata interpretata completamente in modo errato. Spesso la dirigenza se ne accorge solo molto tempo dopo che la decisione è stata presa, e a quel punto il contratto di locazione è già stato firmato o la chiusura è stata annunciata.
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Il problema che si aggrava
Un singolo blackout è un problema. Una serie di dati inaffidabili è tutta un’altra cosa.
Col passare del tempo, le lacune ricorrenti nei dati sul traffico hanno un effetto insidioso: inducono le persone a non usarli. E questa è la conseguenza più costosa di tutte, perché non compare in nessun rapporto. Si vede invece nel modo in cui le persone lavorano.
Ho visto team di analisi dedicare più energie a spiegare le anomalie nei dati che ad analizzare effettivamente le prestazioni. Ho visto responsabili operativi dei negozi affidarsi d’istinto al loro intuito perché sono stati delusi troppe volte da numeri che poi si sono rivelati sbagliati. Ho visto team finanziari ignorare le analisi basate sul traffico nei cicli di pianificazione perché i dati storici erano troppo frammentari per costruire un modello affidabile.
Lo schema è sempre lo stesso. Prima la gente inizia a fare riserve. Poi smette di citare i dati durante le riunioni. E alla fine smette del tutto di guardarli. A quel punto, l’investimento nell’analisi del traffico è ancora in bilancio, ma ha smesso di funzionare come strumento decisionale. Il sistema tecnicamente funziona, ma semplicemente non viene usato.
Ricostruire quella fiducia richiede molto più tempo che sistemare la tecnologia alla base. Ci vogliono mesi di dati puliti e coerenti, uno sforzo congiunto per reintrodurre l’analisi dei dati nelle discussioni sulla pianificazione e una leadership disposta a sostenerne nuovamente l’importanza. Si tratta di un costo organizzativo significativo che raramente viene attribuito al guasto iniziale dell’infrastruttura.
La domanda che vale la pena porsi
La maggior parte delle aziende, quando valuta la propria infrastruttura di analisi del traffico, si chiede: "È abbastanza buona?". La domanda giusta da porsi è invece: "Cosa decidiamo sulla base di questi dati, e cosa succede se sono sbagliati?".
Prova a fare questo esercizio in modo onesto per quanto riguarda la manodopera, la conversione, le promozioni e il settore immobiliare. Somma l’esposizione complessiva. La cifra è di solito abbastanza alta da cambiare completamente la prospettiva della discussione. I dati affidabili sul traffico smettono di essere una semplice voce di bilancio e diventano uno strumento di mitigazione del rischio. L’accuratezza e l’operatività smettono di essere semplici requisiti tecnici e diventano standard fondamentali per il business.
Una nota sugli standard della piattaforma
I rivenditori di grandi dimensioni meritano un’infrastruttura all’altezza delle decisioni che devono prendere. Questo non significa solo sensori che contano con precisione, ma piattaforme dotate di ridondanza, monitoraggio e sistemi di supporto per garantire la continuità dei dati anche quando le condizioni si fanno difficili.
Noi di RetailNext consideriamo l’affidabilità come lo standard minimo a cui ci atteniamo, perché sappiamo bene cosa c’è in gioco quando viene meno. Se la tua organizzazione sta valutando di rinnovare la propria infrastruttura di analisi del traffico quest’anno, ti consiglio di iniziare ponendo al tuo attuale fornitore una semplice domanda: qual è il tuo record documentato di uptime e come gestisci il recupero dei dati quando i sistemi vanno offline?
La risposta ti dirà molto sul fatto che tu abbia un partner o solo un fornitore.
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