La tua compagnia aerea di fiducia sta aumentando i “supplementi carburante” sui biglietti? Il tuo fornitore di prodotti all’ingrosso ha incrementato del 10% il prezzo delle materie prime? I costi dell’assicurazione aziendale aumentano in media dal 10% al 20% ogni anno?
Non solo le grandi organizzazioni, ma anche le piccole e medie imprese risentono dell’aumento dei prezzi, soprattutto in questo periodo.
Il controllo delle spese aziendali è diventato più importante che mai!
Gli unici modi con cui un’organizzazione può costruire un bilancio solido sono: guadagnare o risparmiare denaro.
Una strategia ottimizzata prevede lo sviluppo di profitti e la riduzione delle spese.
L’analisi dei dati svolge un ruolo fondamentale per consentire alle aziende di prendere questa direzione.
Riduzione strategica dei costi
I dati, o meglio i Big Data, vengono considerati oggi come generatori di entrate, sviluppatori di mercato, e analizzatori principali del comportamento dei consumatori.
Adesso hanno anche aperto la strada alla riduzione dei costi operativi.
Le aziende che dipendono da strategie basate sui dati possono raccogliere informazioni più rapidamente per aumentare i ricavi complessivi e ridurre le spese.
Oggi il 65% dei grandi marchi utilizza i dati per stare al passo con la concorrenza.
Il 40% delle aziende che li analizzano sta godendo di diversi vantaggi, come una migliore comprensione del comportamento dei consumatori (52%), una maggiore capacità di prendere decisioni strategiche (69%), e la riduzione dei costi (47%).
Qualsiasi organizzazione, grazie all’analisi dei dati, può quindi ottimizzare il lavoro:
1. Riducendo le spese logistiche
Le spedizioni possono rivelarsi un collo di bottiglia finanziario critico, in particolare per le imprese attive nel mercato digitale.
I Big Data e l’analisi dei dati possono avvantaggiare un’azienda riducendo i costi legati al trasferimento di una spedizione dal punto A al punto B.
I dati ottenuti in tempo reale rispetto ai dati storici sono fondamentali, e il loro facile accesso aiuta a ottimizzare i processi e scoprire nuove opportunità per ridurre i costi, per una catena di approvvigionamento più conveniente.
Prendi ad esempio Amazon. Offre la consegna gratuita in un giorno agli abbonati che utilizzano “Prime”.
Con l’intento di evadere gli ordini rapidamente, si collega con i produttori e tiene traccia dell’inventario.
Quindi analizza i dati per scegliere il magazzino più vicino sia al venditore che al cliente, aiutando chi produce a ridurre i costi di spedizione in media dal 10% al 40%.
Inoltre, utilizzando la “Teoria dei grafi”, riduce ulteriormente le spese, migliorando il programma di consegne e il raggruppamento dei prodotti.
I dati aiutano Amazon anche a risparmiare sulla restituzione del materiale.
In media, il costo del reso è 1,5 volte il costo di spedizione effettivo: sfruttando l’analisi dei dati, Amazon valuta la probabilità che un prodotto venga restituito, così da adottare le misure appropriate per ridurre queste spese.
I dati poi aiutano Amazon a scoprire in quali città hanno il massimo rendimento certi prodotti, o da che segmento specifico di clientela vengono acquistati.
Ciò consente di adottare un approccio proattivo, chiamando i clienti e ottenendo da loro feedback che permettono ad esempio di ridurre i costi di trasporto e logistica.
2. Riducendo i costi di marketing
Il marketing è un aspetto cardine della gestione aziendale.
Utilizzando i dati si possono prendere decisioni utili per eliminare i costi indesiderati, identificando le strategie che hanno maggiori probabilità di portare un vantaggio.
I dati aiutano a identificare il miglior canale di marketing che condurrà i clienti o i prospect verso una conversione o una vendita.
L’implementazione dell’analisi dei dati è un vantaggio per le aziende, che possono strutturare campagne di marketing multicanale mirate a costi ridotti.
Dopotutto, la capacità di un marketer di identificare il canale giusto per il cliente giusto può far risparmiare un sacco di soldi!
Ad esempio, una compagnia di assicurazioni auto ha scoperto che i dati degli utenti di oltre l’80% del totale delle 100.000 famiglie a cui avevano inviato delle email non erano corretti.
Dopo aver utilizzato la Data Science, trovando incongruenze e correggendole, la compagnia ha notato un tasso di risposta dieci volte superiore, riducendo drasticamente i costi di marketing sfruttando campagne dirette.
3. Riducendo le frodi e risparmiando denaro aziendale
Le frodi sono dilaganti, ma si possono combattere anche con l’aiuto dei dati.
A seconda del tipo e della portata, la frode può comportare un danno per un’impresa in qualsiasi contesto: vendita al dettaglio, finanza, assicurazioni o altro.
I dati, combinati con la Data Science, possono aiutare le organizzazioni a raccogliere informazioni utili per prevenire i casi di frode e limitarne gli effetti.
Diamo un’occhiata a un esempio di come i dati possono aiutare a combattere le frodi nel settore della vendita al dettaglio.
Le organizzazioni più strutturate hanno una politica dei resi che crea un legame di fiducia fra il rivenditore e l’acquirente.
Ad esempio, se una persona ha una prova d’acquisto e scrive una spiegazione del motivo per cui desidera restituire un prodotto, questa è sufficiente per elaborare il reso dello stesso.
I rivenditori, con l’aiuto dei Big Data, stanno identificando i casi in cui i clienti potrebbero effettuare delle restituzioni senza motivi accertati.
Se si hanno informazioni sul comportamento “normale” dei clienti che acquistano un numero specifico di prodotti l’anno, si possono facilmente identificare e inserire nella lista nera le persone che tentano di effettuare questo tipo di frode.
Supponiamo che la maggior parte delle persone che acquistano almeno 30 prodotti in un anno ne restituiscano non più di quattro.
Quando un cliente si comporta in modo non “ideale”, i rivenditori possono inserirlo nella lista nera e vietargli di fare nuovi acquisti.
Un sondaggio del 2018 ha rilevato che il 42% dei rivenditori online ha notato un aumento esorbitante dell’attività di restituzione seriale.
Attingere ai dati può aiutare chi vende a valutare se una persona sta semplicemente falsificando i motivi per restituire un prodotto acquistato, invece di accettare ciecamente la motivazione del cliente.
Conclusioni
Queste sono le aree di business più comuni in cui le aziende possono sfruttare la potenza dell’analisi dei dati per ridurre le spese.
Da quanto detto è evidente come i dati abbiano un grande potenziale per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni strategiche.
I Big Data e le relative tecnologie – dall’analisi dei dati, alla business intelligence all’intelligenza artificiale – sono strumenti finalizzati a trasformare radicalmente il mondo degli affari.
Il nostro obiettivo è quello di aiutare le aziende a padroneggiare i Big Data, per un vantaggio competitivo ottenibile tramite processi completi di analisi dei dati e scienza dei dati, abbinate alle esigenze specifiche di ognuno.
Noi di Karon possiamo aiutarti a creare un progetto di Intelligenza Artificiale strutturato, che sfrutti al massimo la tecnologia e consenta di ridurre i costi aziendali.
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