Processi Data Driven per trasformare
la tua azienda in un’Impresa Intelligente
Miglioramento dell’esperienza di acquisto B2B con raccomandazioni d’acquisto powered by HANA
Profilo Azienda
Azienda Multinazionale Leader nella distribuzione di materiale elettrico e professionale Building & Constructions
Situazione
- Miglioramento dei livelli di servizio ai propri clienti B2B attraverso lo sviluppo di capacità propositiva multicanale, per raccomandare al personale di frontend e ai clienti sia prodotti da acquistare (che negli ordini più voluminosi sono delle vere proprie BOM con decine e decine di prodotti tra loro in correlazione di compatibilità tecnica), sia le quantità di acquisto per evitare disservizi al cliente stesso verso il suo cliente finale in fase di esecuzione.
- Supporto agli addetti vendite affinche eseguano attività di cross selling su prodotti “consumabili” di esecuzione non in BOM, per evitare discontinuità di servizio in cantiere e perdita di fatturato.
Azioni
- Analisi, modellazione, integrazione e pulizia dei dati, individuazione dei pattern utili su un dataset di 10 milioni di items utili (su DB da 76 MIL)
- Discretizzazione delle variabili continue, scaling su alcune caratteristiche, creazione di alcuni indicatori di correlazione per category prodotti, per referenze e per quantità catagory
- Generazione di regole associative con diversi livelli e combinazioni di antecedenti (fino a 7) per raccomandare prodotti a completamento delle BOM di vendita.
- Analisi ed identificazione dei valori soglia di quantità dei conseguenti eventuali consumabili
- Attivazione API di interrogazione multicanale
IMPATTI E KPI
- Probabilità del 85% di aumentare il valore dell’ordine per cross selling in un range 0,5-2,8%
- Probabilità del 92% di ridurre di almeno una volta i disservizi per mancanza materiale
- Generazione di circa 50 Milioni di regole associative in HANA, fine tuning da 500K a 1 MIL di regole
- Riduzione dei tempi di elaborazione da 3/4 giorni su architettura Server R a 3/4 ore su architettura SAP HANA in Memory PAL/APL
- Tempo di risposta interrogazione API di 3,2 millisecondi su 50 Milioni di regole in HANA
- È stata osservata la possibilità di ridurre fino ad 1/3 il “time -to-market” in riferimento allo sviluppo della capacità propositiva esperienziale dei nuovi addetti.
Settore Industriale
Consumer Goods, GDO, GDS, Machinery & Components
Servizi e Tech
BO, Data Service, Lumira, PAL APL, R, SAP HANA
Processo
Marketing, Sales, Servizio
