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Quando si tratta di big data, i rivenditori hanno più informazioni di quanto la maggior parte delle organizzazioni. Tuttavia, Julian Burnett, CIO al rivenditore House of Fraser, riconosce la quantità di informazioni che non sempre corrisponde un livello di comprensione.
“Vendita al dettaglio è un settore che si è iniziato a fare trading sul suo istinto per un bel po’ di tempo,” dice. “Essere in grado di eseguire le vostre decisioni con evidenza delle cose che il lavoro è fondamentale. Sono molto fiducioso che ci stiamo facendo il nostro set di dati che ci consentano di informare adeguatamente i nostri dipendenti durante i loro processi decisionali.”
Qui, Burnett si spiega come egli ha posto la business intelligence (BI) anteriore e il centro della House of Fraser e offerte best practice consigli per Cio circa lo sviluppo di una strategia, affinare le capacità e valorizzare l’innovazione, compresa l’intelligenza artificiale (AI).
1. Creare una strategia efficace per il consumo di dati
Burnett dice che la sua azienda investimento in BI consente di prendere decisioni sulla base di prove, piuttosto che l’istinto.
Come parte della costruzione il team di tecnologia, Burnett, che è entrato House of Fraser nel mese di ottobre 2015-si è concentrata su BI capacità e assunto specialista di persone con significativa esperienza. Mentre l’azienda era già utilizzando MicroStrategy software di BI, non era il massimo di tecnologia.
Burnett dice di aver usato una domanda di prova quando è arrivato nel ruolo. “Quante persone consumano come molti rapporti di ogni giorno?” dice, riferendosi alla query ha posato per il resto dell’azienda. “La risposta a questa domanda che dà un’indicazione di come le cose complicate sono, e nel nostro caso, ci sono stati circa 800 gli utenti attivi nel centro che consumano circa 18.000 rapporti di ogni giorno. Che sembrava un sacco di informazioni e probabilmente non era consumata in modo efficace.”
Burnett ha detto che la realizzazione ha permesso di definire una significativa opportunità circa la creazione di conoscenza. Ha avviato un processo di consolidamento e miglioramento dei flussi di dati aziendali, mentre anche pensando a come l’organizzazione può presentare le proprie informazioni in modo più soddisfacente, anche se i dati di strumenti di visualizzazione che di MicroStrategy.
“Far parte di un approccio che filtrano attraverso le attività per vedere che cosa sarebbe successo”, dice. “L’avvio è stato drammatico. Abbiamo accompagnato la strategia di una campagna di incoraggiamento e di sostegno, compreso il webinar che la gente potesse entrare. Ci sono state regolarmente 200 o 250 persone che vogliono sapere come si potrebbe ottenere l’accesso a nuove forme di informazione e di che cosa si potrebbe fare con l’intuizione che una volta avevano.”
2. Vista la business intelligence come un work in progress
House of Fraser continua ad affinare la sua strategia in materia di dati. L’azienda ha iniziato la sperimentazione di MicroStrategy 10 verso la fine del 2016. La versione aggiornata della tecnologia fornisce ai lavoratori l’accesso alla dashboard interattivi. La maggior parte del lavoro di implementazione è stata completata nel primo trimestre di quest’anno, ma Burnett dice progetti di BI rimangono sempre un work in progress.
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“La mia ambizione è quella di ridurre drasticamente il numero dei report creati”, dice. “Voglio dare alle persone un modo molto più dinamico piattaforma di informazioni di richiesta e per alimentare l’insaziabile curiosità di rivenditori. Il Retail è un dati molto affamati di settore e, se posso fornire gli strumenti per attivare la curiosità, che sarebbe grande.”
Burnett dice la realizzazione della BI ha già prodotto una serie di vantaggi per l’azienda. La diffusa adozione e l’utilizzo di strumenti di visualizzazione, ha permesso di lavoratori all’organizzazione di sviluppare una più chiara visione di prestazioni in settori chiave, quali la disponibilità di magazzino e dei resi.
L’iniziativa, inoltre, utilizza self-service per l’individuazione dei dati per dare la possibilità agli utenti di creare cruscotti interattivi in appena 20 minuti. Burnett dice questo focus sulla responsabilizzazione dei dipendenti con il potenziale di visualizzare i dati in modo rapido e di trovare modi innovativi per migliorare l’esperienza del cliente.
“La trasformazione passa attraverso tutti in azienda, cercando di migliorare le loro prestazioni”, dice. “Così, abbiamo tenuto un paio di questi esemplare iniziative, in cui abbiamo raccolto dati, utilizzati strumenti di analisi, e ha dimostrato miglioramenti possono essere fatti e misurare i risultati. Che davvero la potenza di questi strumenti.”
3. Utilizzare algoritmi per aumentare il vostro in-house di dati capacità di
Burnett dà l’esempio di come lo studio ha utilizzato BI a supporto dell’analisi dei dati in una diminuzione della strategia di ottimizzazione. Come tutti i commercianti, House of Fraser cerca di evitare di attualizzazione il più a lungo possibile. Quando questi sconti, l’obiettivo è quello di essere un sapiente possibile, dice Burnett, e per massimizzare il profitto da ogni vendita.
“C’è un po’ di scienza e creatività dietro a questo approccio, egli dice. “Di recente abbiamo messo insieme una competizione tra un AI basati su macchina, i nostri acquirenti. Abbiamo accumulato una grande storico del set di dati di prezzo e di promozione di dati. Abbiamo inserito questo prezzi di sconto e informazioni per un algoritmo.”
Burnett ha ricevuto una relazione sulla prima e dopo gli effetti di utilizzare i big data per migliorare la ditta markdown strategia. Ha presentato le informazioni per il consiglio e dice che la differenza tra umani e AI prestazioni è notevole. In alcuni casi, gli algoritmi di produrre come un 20 al 25% di prestazioni in più.
“Il set di dati è un accumulo di azioni passate del nostro personale”, dice. “Si tratta di un test contro un insieme relativamente piccolo di prodotti, ma fornisce ai dipendenti le informazioni per andare e migliorare le loro prestazioni. Quello che abbiamo è di alcuni dati storici che punta al modo in cui il personale si sono esibiti in passato e che potrebbe essere utilizzato per migliorare le azioni future.’
Anche se i potenziali benefici sono significativi, Burnett dice che è importante riconoscere una serie di fattori-e non solo di prezzo — influenzano il successo di un markdown strategia. Emozioni umane, riveste ancora un ruolo chiave nel rendere il diritto chiamate di giudizio e, per questo motivo, l’algoritmo di-powered AI non devono essere considerate come lavoro di killer.
“I dati prodotti dall’algoritmo è un aumento per il popolo e per il riempimento di questi ruoli, non una sostituzione,” dice Burnett. “E’ un miglioramento, piuttosto che una situazione in cui si deve aver paura — e il posizionamento dei benefici in che modo è stato utile.”
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