MongoDB: supportare i retailer semplificando la gestione dei dati

Il retail sta attraversando un processo di trasformazione epocale, con la digitalizzazione che sta supportando tutti i processi interni delle aziende del settore. In questa evoluzione, le aziende si trovano a dover gestire enormi quantitativi di dati nella maniera più efficiente e rapida possibile per poter soddisfare le esigenze di un consumatore che ormai si aspetta un’esperienza d’acquisto fluida e personalizzata in tutti i touchpoint del suo customer journey. Genevieve Broadhead, global lead, retail solutions di MongoDB, ci aiuta a comprendere meglio quali sono le soluzioni tecnologiche più efficaci a supportare i retailer nella gestione dei dati.

Quali sono le principali sfide che i retailer devono affrontare oggi in un settore della vendita al dettaglio sempre più digitalizzato e omnicanale?

Durante l’eccezionale trasformazione che sta interessando questo comparto, caratterizzata da aspettative dei clienti in costante crescita, il divario tra i retailer dotati di tecnologie moderne e scalabili e quelli che lottano con le limitazioni dei sistemi legacy diventa sempre più evidente. Questa disparità non è solo una questione tecnologica: è un fattore determinante per l’esperienza del cliente, per la resilienza operativa e, infine, per il successo aziendale. Secondo Bain & Company, i leader del settore retail che investono di più in tecnologia per migliorare l’esperienza del cliente hanno il 17% di probabilità in più di superare altri retailer nella crescita organica delle vendite, ottenendo circa il 37% in più di ricavi dai canali digitali. Tuttavia, anche un piccolo problema di performance del sito web o un’interruzione, seppur breve, di un’app può comportare perdite di fatturato e, nel lungo termine, danni alla reputazione. I sistemi legacy pongono sfide critiche, soprattutto durante i periodi di alta richiesta come lo shopping natalizio oppure i saldi invernali. Questi sistemi spesso mancano della flessibilità e scalabilità necessarie per gestire picchi nella domanda. Il risultato? I team operano in stato di massima allerta, costretti a intervenire tempestivamente per tamponare falle, nella speranza che i sistemi reggano la pressione. Questo approccio reattivo lascia poco spazio all’innovazione, obbligando le aziende a concentrarsi sulla sopravvivenza invece che sulla crescita.

Come si declina l’offerta di MongoDB per i retailer e quali sono le principali caratteristiche delle soluzioni che proponete?

Offriamo soluzioni su misura per il settore retail, affrontando le principali sfide legate alla gestione di grandi dataset, alla creazione di esperienze personalizzate e alla modernizzazione dei workflow operativi. Il nostro database orientato ai documenti e l’architettura distribuita garantiscono ai retailer la scalabilità, la flessibilità e l’efficienza necessarie per soddisfare le crescenti aspettative dei consumatori e affrontare con successo il dinamico panorama digitale. Il cuore delle nostre soluzioni retail è MongoDB Atlas, una piattaforma di database fully managed, progettata per semplificare le operazioni con dati più complesse. Grazie alla capacità di ottenere una visione completa del cliente, i retailer possono consolidare fonti di dati eterogenee, come storici delle transazioni, programmi di fidelizzazione e comportamenti in negozio. Questo consente di creare un profilo cliente unificato, favorendo una personalizzazione avanzata e un engagement in tempo reale, sia sui canali digitali sia fisici. I retailer possono adattare dinamicamente i risultati di ricerca, proporre raccomandazioni di prodotto o creare contenuti di marketing personalizzati in base alle preferenze e ai comportamenti degli utenti. La ricerca e la personalizzazione sono ulteriormente potenziate da tecnologie come la ricerca vettoriale e l’analisi AI-driven. Utilizzando modelli linguistici di grandi dimensioni (Llm) e AI, la nostra piattaforma offre funzionalità di ricerca semantica capaci di comprendere l’intento dell’utente e fornire raccomandazioni di prodotto pertinenti e personalizzate. Inoltre, lo schema flessibile di MongoDB consente un’integrazione fluida di dati in tempo reale provenienti da piattaforme di e-commerce, dispositivi in-store e touchpoint, supportando un’esperienza omnicanale di alto livello. La piattaforma supporta anche l’efficienza operativa, grazie ad analitiche application-driven in tempo reale che consentono ai retailer di prendere decisioni più smart, ad esempio come ottimizzare i livelli di inventario per ridurre stock-out e overstock, prevedere la domanda e migliorare l’efficienza della supply chain.

Ci può raccontare un caso di studio tra i retailer vostri clienti in cui è stato sfruttato in maniera efficace il supporto di questa tecnologia?

Un esempio emblematico è quello di L’Oréal, leader mondiale nel settore beauty, che ha introdotto il concetto di “beauty tech” già nel 2018. Come parte della sua strategia per potenziare le capacità digitali e rispondere alla crescente domanda di esperienze utente sempre più fluide, L’Oréal aveva bisogno di una soluzione database in grado di gestire processi complessi in modo efficiente e con alte prestazioni. L’azienda affrontava difficoltà nel gestire calcoli su larga scala attraverso vasti dataset senza causare ritardi. Per risolvere queste problematiche, L’Oréal ha implementato MongoDB Atlas che ha offerto la flessibilità e la scalabilità necessarie per supportare le esigenze legate ai dati, semplificando allo stesso tempo le complessità nella gestione del database. Con la nostra piattaforma, L’Oréal è passata a un’architettura distribuita in grado di soddisfare i requisiti prestazionali e operativi. Inoltre, la latenza è diminuita da diversi secondi a soli 10 millisecondi, migliorando significativamente la velocità e la reattività delle applicazioni digitali dell’azienda. Questo ha permesso a L’Oréal di supportare meglio le pratiche di sviluppo agile, consentendo ai team di iterare e implementare nuove funzionalità in modo più efficiente. Il modello a documenti di MongoDB ha fornito l’adattabilità necessaria per gestire dataset diversificati ed evolutivi, senza la rigidità dei database relazionali tradizionali, e ha facilitato le operazioni globali di L’Oréal garantendo prestazioni consistenti in diverse regioni. Grazie alla sua natura distribuita, l’azienda è riuscita a scalare in modo efficace man mano che la presenza digitale cresceva, offrendo un’esperienza più fluida e affidabile agli utenti in tutto il mondo.