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Oct 31, 2023

Con l’intensificarsi della concorrenza tra i marchi dei negozi, un nuovo strumento automatizzato consente ai rivenditori di confrontare i prodotti

Datasembly has lately been receiving more frequent requests from retailers for

Ultimamente Datasembly ha ricevuto richieste più frequenti da parte dei rivenditori di modi per acquisire informazioni più granulari sulla concorrenza che devono affrontare: una tendenza che Reich ha attribuito al ruolo crescente che i prodotti a marchio del distributore stanno giocando mentre i negozi di alimentari si confrontano per attrarre e acquisire clienti.

"Qualcosa di semplice come l'abbinamento dei prodotti (identificare quando un prodotto è uguale a un altro o è un concorrente del marchio del distributore di quel prodotto) non è affatto banale su larga scala. Ed è proprio qui che molti dei nostri clienti hanno difficoltà quando vogliono capire il panorama competitivo e quando vogliono monitorare la concorrenza," ha detto Reich.

Il sistema di corrispondenza dei prodotti funziona esaminando la crescente raccolta di dati di Datasembly sui prodotti offerti dai rivenditori, inclusi titoli dei prodotti, descrizioni e dettagli delle categorie. Datasembly utilizza tali attributi e capacità di apprendimento automatico per generare ipotesi su ciò che secondo gli acquirenti rende i prodotti comparabili tra loro, aiutando i rivenditori a posizionare e prezzare gli articoli in modo da riflettere le reali preferenze delle persone.

"L'ascesa del marchio del distributore... ha completamente cambiato le dinamiche del mercato in molte categorie, e non è più il caso che l'alternativa al marchio del distributore sia solo il marchio economico che viene acquistato solo da coloro che non possono permettersi il marchio nazionale, "disse Reich. "Questo tipo di cambiamento epocale nel modo in cui viene percepito il marchio del distributore significa che i rivenditori devono monitorare queste dinamiche con un livello crescente di frequenza e granularità."

Capri Brixey, vicepresidente esecutivo della consulenza strategica presso Insite AI, che utilizza l'intelligenza artificiale per aiutare le aziende di beni di largo consumo nella gestione delle categorie, ha osservato che la tecnologia di data mining può aiutare i rivenditori a eliminare l'errore umano mentre affrontano domande relative alla creazione delle loro operazioni di marchio del distributore, come quali prodotti vendere con i propri marchi.

"Quanto marchio del distributore metti sullo scaffale o quanto spazio sugli scaffali dedichi al marchio del distributore toglie ad altri marchi. Se non prendi correttamente la decisione sull'elasticità di base, stai lasciando soldi sul tavolo in un ambiente di margini ristretti", ha detto in un'intervista Brixey, che è stato assistente responsabile di categoria presso Food Lion e più recentemente ha ricoperto il ruolo di vicepresidente delle vendite e della leadership dei clienti presso Coca-Cola. Brixey è entrato a far parte di Insite AI all'inizio di quest'anno.

I rivenditori che utilizzano il servizio di Datasembly possono personalizzare le loro definizioni di ciò che rende determinati prodotti simili tra loro, ha affermato Reich, aggiungendo che l'azienda sta cercando di migliorare la propria capacità di guidare i rivenditori nell'impilare i loro prodotti con le offerte dei concorrenti.

"Ci sono così tanti attributi che determinano ciò che costituisce un prodotto e ciò che influenza un consumatore a pensare che tali prodotti siano competitivi, incluso il marchio, la dimensione, gli ingredienti, attributi accessori come il biologico e altri descrittori", ha affermato Reich. "Poiché raccogliamo così tante informazioni sui prodotti e le monitoriamo anche nel tempo, il sistema è in grado di diventare sempre più intelligente man mano che il tempo passa e le ipotesi diventano sempre più accurate."

Reich ha osservato che il servizio di Datasembly può tracciare e confrontare i prodotti a livello di negozio per negozio, una capacità che può aiutare i rivenditori a mettere a punto il loro mix di prodotti in risposta diretta alle condizioni locali. Datasembly non fornisce la tecnologia di intelligenza artificiale alla base del sistema, ma si affida invece agli algoritmi esistenti per analizzare i dettagli su decine di migliaia di prodotti che ha accumulato.