Presentazione di PowerPoint...DS 1 DS 2 DS 3 ANALISI CONSUMI ASSORTIMENTI Problemi nel trattamento...

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Data discovery, analisi predittiva

e soluzioni in-memory:

dai Big Data il valore aggiunto per il business

Diego Gobbo

CIO Unicomm

Diego Sossai

Presidente Méthode

GDO experience

Cloud, SaaS, Mobile, App

SAP HANA IQ Hadoop

BUSINESS

INTELLIGENCE

DASHBOAR

D REPORT PREDICTIVE

ANALYTICS

DATA

DISCOVER

Y

CPM

+ +

+

+

ADVANCED ANALYTICS

+

Il Gruppo Unicomm

Con oltre 7.000 collaboratori e 1,7 billion/€ di fatturato,

opera in Veneto, Friuli Venezia Giulia, Emilia Romagna, Umbria, Toscana, Marche e

Lazio anche attraverso le società controllate Arca Spa, GMF Spa e M. Guarnier Spa,

con una rete diretta di 220 tra ipermercati, superstore e supermercati, cash and carry,

discount, oltre a 400 affiliati.

Unicomm – lo scenario

Azienda 1 Azienda 2 Azienda n

Anagrafiche, Intercompany, Contratti,

Piano mktg

Ca

nale

di V

en

dit

a

Re

te 2

Assortimento

Pricing

Movimenti

Re

te 3

Re

te m

Front end

2

Front end

k

Store mgmt

Fro

nt

en

d 1

DWH

Se

de

SAP Business

Objects

Datawarehouse

Business

users

FR

ON

T E

ND

B

AC

K E

ND

D

AT

A S

OU

RC

E

Il landscape di partenza

Tempi e costi

di risposta

non in linea

con il business

Dato non disponibile

direttamente

inefficienze

DS 1 DS 2 DS 3 ANALISI

CONSUMI

ASSORTIMENTI

Problemi

nel trattamento

di moli di dati

Obiettivi

Portare valore in azienda, consegnandolo al business

Abilitare intelligence dove serve

Analisi

consumi

End to end

analysis

Category

management

+ Performance

+ Possibilità

Promo mirate

+ Focus sul cliente

+ Stima del ROI

+Controllo su marginalità

Fidelity card

Consolidare il rapporto

con il cliente

Datawarehouse

FR

ON

T E

ND

B

AC

K E

ND

D

AT

A S

OU

RC

E

Il landscape di arrivo

SAP HANA

Quantità

di dati disponibili

Velocità

di ottenimento

informazioni

risultati

Business

users

Autonomia

del business

+

Business and

Advanced Analytics

+

DS 1 DS 2 DS 3 ANALISI

CONSUMI

ASSORTIMENTI

+

scontrinato

400mln

record/anno

assortimento

10 mln

record /anno

SAP HANA

Platform

upload

+60% speed

interrogazioni

LIVE sub second

Performance

vendite

120mln

record/anno

Autonomia

del business 3 anni di dati in linea

Risultati raggiunti - Customer analysis

Dimensioni di business

a disposizione del manager • Confronto fra periodi

• Gerarchia di rete/insegna/pdv

• Gerarchia merceologica

• Paniere di articoli

• Paniere di tessere clienti

Comprendere il cliente

Ottimizzare le azioni

commerciali

Massimizzare la loyalty

Next Step

Primo step

Aumentare le vendite

Adozione di modelli

di propensione all’acquisto

dei prodotti in promozione

Secondo step

Aumentare il valore

del singolo cliente

Attivazione di logiche di next best,

suggerendo l’acquisto di prodotti

correlati a quelli già acquistati

Advanced Analytics

Il cliente al centro

Innovazione e semplificazione

Innescare

un cambiamento

Valori

Metodo

Evoluzione

dell’approccio «promozionale»

in ottica customer focused

Strumenti, soluzioni

facili da usare,

innovativi nell’approccio Analisi Descrittiva

Data Discovery

Analisi Prescrittiva

ROI

Piattaforma App

Innovation Roadmap: terzo step

Anagrafica sempre aggiornata

Massima interazione

Promo in real time

Single customer focused

L’innovazione tecnologica abilita nuovi modelli di business

Fidelity card

Mario Rossi

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