ShippyPro coniuga nei suoi servizi data analysis e logistica per adottare strategie sempre più ottimizzate per le aziende.
La logistica è una componente cruciale di qualsiasi azienda che desideri operare in modo efficiente e competitivo.
L’ottimizzazione dei flussi è fondamentale per garantire la soddisfazione del cliente, la riduzione dei costi e il mantenimento di una posizione di vantaggio sul mercato. In questo contesto, l’analisi dei dati ha acquisito un ruolo centrale nella logistica moderna, consentendo alle aziende di prendere decisioni informate e di adottare strategie più efficaci.
Cosa significa fare data analysis in ambito logistico?
La data analysis nella logistica è il processo di raccolta, elaborazione e interpretazione dei dati per migliorare l’efficienza delle operazioni logistiche.
Questa pratica si basa sull’utilizzo di strumenti software avanzati e algoritmi statistici per analizzare una vasta gamma di dati, tra cui informazioni sulle spedizioni, dati su fornitori, ordini trasporti e molto altro.
L’obiettivo principale è ottimizzare la gestione dei materiali, delle rotte di trasporto, dell’inventario e dei processi di distribuzione al fine di ridurre i costi, migliorare i tempi di consegna, ridurre gli errori e soddisfare al meglio le esigenze dei clienti.
Sfide nell’implementazione della data analysis nella logistica
L’implementazione di sistemi di data analysis rappresenta una sfida tecnologica in tutti i settori. In particolare, in quello logistico, risulta complesso il dialogo infrastrutturale tra vecchi sistemi gestionali e i nuovi software di data tracking e analytics.
Di seguito, alcune delle sfide principali nell’implementazione di strumenti per l’analisi dati nel settore.
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Visibilità e accessibilità dei dati
I dati occorre raccoglierli, vero, ma anche distribuirli in modo efficace: tutti i team devono avere a disposizione le informazioni per portare a termine il proprio compito al meglio delle loro capacità.
Alcuni dati è bene che siano completamente trasparenti, ovvero disponibili alla maggior parte del personale. Tra questi troviamo:
- Dati sull’inventario: numero di articoli in tempo reale, posizione, SKU, ordini…
- Dati sulle spedizioni: numeri di tracking, previsioni di consegna…
- Dati sulle vendite: frequenza degli ordini, vendite in tempo reale, storico ordini…
Integrazione dei sistemi
Come già accennato in apertura, i reparti logistici si affidano spesso a gestionali di vecchia data o strumenti costruiti ad hoc per le esigenze dell’azienda. Questo rende complessa l’integrazione tra gli strumenti di raccolta dati e lo stack tecnologico attualmente presente.
Esistono diverse soluzioni e strategie che le aziende possono adottare per affrontare questa sfida in modo efficace:
- API e Middleware
- Passaggio agli ERP
- Standardizzazione dei dati
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Costi iniziali
Una grossa e costante barriera alla trasformazione digitale (e non solo in ambito analytics) è rappresentata dai costi.
Nell’introduzione di sistemi per l’analisi dati c’è sicuramente una prima parte di investimento che spaventa molte aziende: molte non comprendono i vantaggi nell’adozione di soluzioni di questo tipo e quindi non hanno idea del rapporto costo-beneficio; altre molto semplicemente non se la sentono di accollarsi un’ulteriore spesa.
Insomma, le motivazioni possono essere diverse.
Oltre ai costi monetari, inoltre, dobbiamo contare anche i costi legati alla formazione del personale e al tempo per l’onboarding di nuove soluzioni tecnologiche.
Un aspetto da considerare è anche la gestione dei dati stessi. La raccolta, l’archiviazione e la protezione dei dati richiedono infatti investimenti in termini di sicurezza informatica e conformità normativa.
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I vantaggi della data analysis in ambito logistico
Dal momento che non tutti i player comprendono i benefici che l’analisi dati può portare alle aziende se applicata anche alla logistica, ecco una carrellata di vantaggi.
- Aiuta a identificare e ridurre le inefficienze nella catena di approvvigionamento: tenendo sotto traccia i propri KPI si possono calcolare i propri benchmark attuali per poi cercare di migliorarli e identificare anomalie tempestivamente (limitando danni ed errori);
- Migliora la collaborazione e semplifica il processo decisionale: prendere decisioni senza dati a disposizione è come tirare con l’arco in una galleria senza luci. Per decisioni informate serve vedere il proprio bersaglio e i dati forniscono la direzione verso cui puntare;
- Ottimizza i margini di profittabilità: grazie all’analisi dei dati è possibile ottimizzare tutti i processi all’interno della supply chain arrivando a ridurre i costi nei vari anelli della catena. Tra gli elementi su cui si può intervenire:
- Riduzione dei costi operativi
- Miglioramento dell’efficienza (ad esempio con l’ottimizzazione dei tempi di evasione di un ordine)
- Identificazione dei fornitori più efficienti
- Ottimizzazione del servizio al cliente (prevedendo la domanda e fornendo dati storici sulla relazione azienda-consumatore).
- Offre un vantaggio competitivo: la trasformazione digitale è un processo ancora da avviare per molte aziende. Iniziare oggi significa avere un vantaggio sulla propria concorrenza nell’identificazione dei gap di mercato
ShippyPro e data analysis per la logistica: strumenti e vantaggi
ShippyPro è l’hub di spedizione completo che aiuta i brand di tutto il mondo a gestire spedizioni, tracking e resi dei loro ordini, offrendo una piattaforma all-in-one per semplificare ed automatizzare il processo di spedizione.
Tra le soluzioni tecnologiche della suite, c’è ShippyPro Analytics: un add-on in grado di supportare le aziende nell’analisi dei dati per sfruttare al meglio la propria logistica integrata.
Grazie a questo strumento è possibile analizzare dati sui costi di corrieri e spedizioni. Tra le metriche monitorabili: average order value, total shipment cost e average transit time.
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Data Analysis con ShippyPro
La logistica oggi è lontana dalla stasi di un tempo: il settore è in fermento e sta cercando di adeguarsi alle esigenze contemporanee. Tra le rivoluzioni in atto con la trasformazione digitale, c’è il passaggio a realtà data-first in cui le decisioni vengono prese numeri alla mano.
Realtà come ShippyPro supportano le aziende in questa fase di transizione tecnologica fornendo strumenti semplici non solo da usare ma anche integrare all’interno dello stack attuale rendendo il processo di trasformazione più fluido e senza intoppi.
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