L'ottimizzazione degli assortimenti è un tema molto sensibile nel retail alimentare, qualsiasi sia il canale di vendita, soprattutto in una fase come quella attuale di progressiva riduzione dei margini. La gdo è spinta alla massima focalizzazione verso i reali bisogni dei clienti, anche per ridurre al minimo gli spechi. L'assortimento impatta nelle relazioni con l'Idm e ha un grosso peso nella fidelizzazione dei clienti, ma è sempre più complesso da gestire a causa di continue innovazioni di prodotto, del bilanciamento tra mdd e Idm, delle iniziative promozionali, dell'omnicanalità. Ne parliamo con Carlo Giuliano, project manager Axiante.

Il parere di Axiante sul tema dell'ottimizzazione degli assortimenti

Guardando al mercato, quanta sensibilità c'è rispetto a questo tema?
Abbiamo registrato un grande interesse. I motivi sono tanti e rientrano tutti in un concetto di miglior gestione del negozio, così da avere maggiori ricavi, ridurre gli sprechi e migliorare rotazioni e flussi di cassa e anche migliorare l'esperienza del consumatore. C’è quindi tanta sensibilità da parte delle aziende, ma poca maturità: pochi retailer sono disposti a mettersi in gioco e avviare un progetto che abbraccia la gestione dell’assortimento con nuove logiche grazie alla tecnologia.

Come mai questa resistenza?
Direi più che altro a una percezione distorta: si tende a pensare che sia un percorso lungo e costoso, ad alto rischio. In realtà, si può agire in maniera graduale, e anche l'investimento non è così elevato come ci si potrebbe aspettare. Inoltre si tende ancora a sottovalutare come nell’attuale contesto – sempre più complesso e dinamico - soli i dati possono permettere ai retailer di allineare tempestivamente l'offerta alla domanda reale dei consumatori migliorando il fatturato, l’efficienza operativa e la redditività, oltre alla soddisfazione dei clienti. Per questo crediamo che qualsiasi progetto debba prevedere dei momenti di delivery nei quali i retailer possano valutare in tempi brevi, 4-6 mesi, l'efficacia dell’adozioni di soluzioni di assortment optimization.

Quali sono i punti critici reali di un progetto di ottimizzazione dell'assortimento?
I veri punti critici di un progetto di ottimizzazione dell'assortimento risiedono nel dover affrontare un cambiamento complesso su un ambito strategicamente centrale per il retailer. L'adozione di un approccio automatizzato e basato su software comporta infatti un salto organizzativo e culturale significativo, che genera comprensibili resistenze. A questo si aggiunge la necessità di raccogliere e aggregare efficacemente grandi volumi di dati per trasformarli in risultati concreti: una sfida che non tutti gli operatori si sentono pronti ad affrontare.

C'è un approccio sostenibile all'ottimizzazione degli assortimenti?
Sì, e inizia dal coinvolgimento concreto dei clienti. Il primo passo è definire obiettivi a breve termine tangibili e testarli sul campo: in questo modo, le insegne possono toccare con mano sia la fattibilità del progetto su larga scala che i benefici reali che porterà. Presentare dati, studi e metodologie non è sufficiente. Le aziende hanno bisogno di prove concrete che una piattaforma di assortment optimization crea valore nella loro realtà e rispetto a obiettivi che possono essere anche molto diversi da insegna a insegna.

Canale fisico e digitale, parliamo di gestione simultanea degli assortimenti
La gestione integrata dei due canali è una sfida non di oggi per la GD, che però solo di recente ha iniziato ad affrontare concretamente. Sebbene fisico e digitale possano generare sinergie significative, oggi emergono soprattutto i loro ostacoli strutturali, a cominciare dal controllo della disponibilità di merce rimane ancora parziale e frammentario. Alcuni retailer hanno risposto adottando magazzini dedicati all'eCommerce, una soluzione che accelera il picking e riduce i rischi di stockout. Tuttavia, il vero nodo critico riguarda il governo dei dati: aggiornamenti quasi in tempo reale permetterebbero di costruire previsioni della domanda – e quindi degli assortimenti - più accurate, ottimizzando l'allocazione degli stock tra i canali, riducendo l'invenduto e migliorando significativamente i livelli di servizio al cliente, con effetti positivi su tutta la rete. La soluzione quindi passa attraverso l'integrazione completa dei dati e l'adozione di un sistema previsionale unico e centralizzato, capace di governare simultaneamente la complessità di entrambi i canali.

Cosa si intende per un sistema previsionale centralizzato?
È innanzitutto una soluzione informatizzata - fogli excel non sono sufficienti per gestire questa complessità - e deve aggregare tutti i dati rilevanti sui canali fisico e digitale per tradurli in previsioni di domanda coerenti e affidabili. Un sistema in grado di mettere anche queste informazioni a disposizione di tutta l'organizzazione in tempo reale, permettendo ai diversi team—dal merchandising al supply chain, dal marketing alla logistica — di operare sulla base degli stessi numeri. In questo modo, le decisioni sugli assortimenti non sono prese sulla base della sola esperienza e dello storico né più isolate per canale, ma coordinate e ottimizzate considerando la domanda complessiva e i vincoli di stock disponibile. Il risultato è una gestione che riduce gli sbilanciamenti tra i canali e minimizza l'invenduto e garantisce una disponibilità di prodotto più efficiente.

Quanto storico occorre per avere delle previsioni assortimentali attendibili?
Due anni, così da poter calcolare l'elasticità della domanda soprattutto in funzione del prezzo e gli effetti di cannibalizzazione, ma è anche vero che ormai in due anni molte cose possono cambiare e quindi si tende a considerare un arco temporale quanto meno di un anno. Un aspetto ancora più importante è avere dati precisi.

Sono attività che i retailer fanno già, e che si possono migliorare con la tecnologia.
Esattamente, i category manager da sempre ragionano sugli assortimenti e la loro ottimizzazione ma questo tipo di piattaforme potenziano questo processo fornendo un supporto decisionale basato su dati. Invece di ipotizzare quale assortimento funzioni, il category manager può ora analizzare pattern di vendita, preferenze clienti, stagionalità, correlazioni tra prodotti e simulare scenari. La tecnologia consente di testare virtualmente diverse configurazioni di assortimento e prevedere l'impatto in termini di fatturato, margine e rotazione così come di fare valutazioni una volta adottati certi cambiamenti.

Questi strumenti abilitano una collaborazione più spinta con l'Idm?
Sì, decisamente. Industria e distribuzione stanno comprendendo sempre di più che la vera collaborazione non riguarda più solo prezzi e promozioni, ma si gioca a livello organizzativo e strategico. Le piattaforme di ottimizzazione degli assortimenti facilitano questo cambiamento permettendo di condividere in tempo reale le informazioni sulla pianificazione della domanda. Quando entrambi gli attori hanno visibilità sulle previsioni e sui trend di consumo, riescono a organizzarsi in modo più efficiente, riducendo i disallineamenti e rispondendo con maggiore agilità e precisione alle esigenze dei consumatori.

Cosa sta succedendo con l'intelligenza artificiale? C'è già qualche progetto reale?
La AI è una tecnologia che si sta affacciando anche su questo tipo di software, con potenziali vantaggi soprattutto in ottica previsionale e di automazione. Il problema non è la tecnologia in sé, ma l'infrastruttura: soluzioni cloud integrate richiedono investimenti molto elevati e masse critiche di dati. Per ora restano alla portata dei colossi internazionali, anche se non manca l’interesse di alcuni retailer a sondare l’impiego dell’AI ma in ambiti più ristretti.

Quali sono gli aspetti chiave che permettono a un retailer food in Italia di fare un salto di qualità nell'affrontare il tema degli assortimenti?
L’aspetto centrale sono i dati: più sono accurati e attuali, più le previsioni sono attendibili. Quindi occorre un sistema in grado di raccogliere, elaborare e integrare centralmente le informazioni il più velocemente possibile. La velocità di reazione oggi è imprescindibile e avere previsioni attendibili è la chiave. Ormai la raccolta dei dati non è più un problema, mentre la criticità è a livello di integrazione delle informazioni: sistemi differenti, codifiche diverse, tempistiche diverse.

Come si risolve il problema dell'integrazione dei dati?
Affrontando l'integrazione dati con un approccio graduale che non interrompa l'operatività.

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