Accenture lancia la piattaforma per supportare il trade marketing

Strategie
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Accenture lancia Accenture Analytics Applications Platform. Tra le applicazioni per il settore retail sono state sviluppate per supportare il trade marketing, la previsione della domanda e le strategie di rilevamento delle frodi

Accenture lancia Accenture Analytics Applications Platform, una piattaforma in grado di fornire applicazioni di advanced analytics specifiche per i diversi settori e le funzioni di business. La piattaforma permette agli utenti di prendere decisioni rapide basate sui dati.

Al momento sono disponibili quattro applicazioni di advanced analytics, configurate grazie alla piattaforma Accenture: per il settore retail sono state sviluppate applicazioni per supportare il trade marketing, la previsione della domanda e le strategie di rilevamento delle frodi, mentre per l’industria è disponibile un’applicazione per l’ottimizzazione delle scorte. marketing, partner program, canale, distribuzione

Queste applicazioni semplificano l’uso degli analytics essendo configurabili, riutilizzabili e adattabili per rispondere alle esigenze di ogni singola società e utente, dagli imprenditori agli analisti, fino ai data scientist.

Le applicazioni di advanced analytics per il settore retail comprendono:
Trade Marketing Impact Measurement – Misura l’impatto del trade marketing sulle vendite elaborando informazioni analitiche sulle attività promozionali, basandosi su storico delle vendite, volume di prodotto e frequenza di attività. Tali analisi possono essere dettagliate per trimestre, regione e marchio, in base alle richieste degli utenti.
Trade Marketing Activities Optimization – Fornisce raccomandazioni basate sui dati rispetto alle attività di trade marketing implementabili. Ad esempio, l’applicazione può indicare il numero di iniziative da attuare per ottenere risultati positivi e il mix migliore di iniziative.
Demand Forecast – Fornisce previsioni accurate della domanda basate su una metodologia di previsione sviluppata su ciclo di vita e dati del prodotto. I risultati consentono agli utenti di determinare la dimensione ottimale delle scorte necessarie per ridurre i tempi di consegna, pur mantenendo le scorte ad un livello ragionevole.
Fraud Detection –  Identifica il rischio di frodi ed i comportamenti che possono portare potenziali perdite. Con una combinazione di regole di business, rilevamento delle anomalie e analisi predittiva che identifica comportamenti a rischio, l’applicazione può assegnare un punteggio di rischio frode ad ogni evento.

Per aiutare i produttori a gestire le proprie scorte in modo più efficace, Accenture ha anche lanciato l’applicazione Spare Parts Inventory Optimization, che fornisce previsioni accurate della domanda per migliaia di parti di ricambio, prendendo in considerazione la quantità di prodotti stoccati, il tempo di consegna per ogni singolo componente, il ciclo di vita dei prodotti e altri fattori come le sostituzioni.

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“Una sfida importante che le aziende affrontano con le advanced analytics è quella di rendere fruibili i risultati in modo tale da prendere decisioni che aggiungono valore,” ha dichiarato Vincenzo Aloisio,  Managing Director,responsabile per Accenture Analytics, parte di Accenture Digital. “Tramite la Accenture Analytics Applications Platform, è possibile creare applicazioni in grado di aiutare utenti specifici, inclusi gli utenti di business – dagli analisti alla C-suite – a risolvere problemi particolari. Non è necessario essere un data scientist per realizzare dei cambiamenti basati sui dati. Quando i dati si trasformano in una risorsa tramite applicazioni di analytics, è possibile realizzare cambiamenti positivi sia per l’azienda che per i clienti.”

La Accenture Analytics Applications Platform facilita uno sviluppo agile di applicazioni di advanced analytics, facili da usare e chiavi in mano. Al fine di far fronte alle esigenze delle aziende, la piattaforma può essere utilizzata per configurare le applicazioni di advanced analytics sulla base dei loro specifici processi operativi e specifici requisiti utente, come ad esempio una minore granularità dei dati per gli utenti di business o un maggior dettaglio per i data scientist. A seconda di quanta personalizzazione si renda necessaria, le applicazioni possono essere pronte all’uso in un periodo che va da circa una settimana a 60 giorni.

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