Mapowanie danych jest konieczne do optymalizacji kanału omnichannel. Dane zebrane online i offline zapewniają unikalny wgląd w zachowania klientów. Jednak firmy zorientowane na konsumentów efektywnie wykorzystują analizy danych także w celu optymalizacji cen i wydatków handlowych, zarządzania wydajnością łańcucha dostaw oraz produkcji, zaawansowanego modelowania zapasów czy automatyzacji procesów, prowadząc jednocześnie do poprawy doświadczeń zakupowych klientów. To z kolei zwiększa konwersję oraz zyski w całym łańcuchu wartości.
Pierwszym i najważniejszym krokiem w interakcji sprzedawców z klientami jest wychwycenie informacji od nabywców. Dane te, zebrane za pośrednictwem strony internetowej, sklepu stacjonarnego czy social media, powinny obejmować wszystkie aspekty ścieżki klienta do momentu zakupu, dając wgląd w to, kim on jest i co skłoniło go do zakupu. Brak takich danych utrudnia pełnowartościową interakcję z klientem.
Aby osiągnąć ten cel, należy zbudować infrastrukturę, która zintegruje kanały online i offline. Dzięki temu połączone doświadczenia tworzą wzajemnie uzupełniający się, atrakcyjny dla konsumentów system. Omnichannel z prawdziwego zdarzenia wykracza jednak poza powszechnie znane podejście marketingowe. W środowisku wielokanałowym rozwiązania automatyzacji muszą obejmować wewnętrzny proces biznesowy, od logistyki po wybór aplikacji biznesowych. Takie podejście oznacza, że procesy wewnętrzne, np. wymiana czy analityka danych w czasie rzeczywistym, przebiegają tak bezproblemowo, jak komunikacja personelu i aplikacji sprzedażowych z klientami.
GS1 od kilku lat zajmuje się standaryzacją danych produktowych, skupiając się na procesach odpowiedzialnych za poprawę jakości informacji. Z naszych badań wynika, że dane muszą być nie tylko aktualne, kompletne i pełne, ale powinny odpowiadać także na dodatkowe pytania, istotne z punktu widzenia użytkownika końcowego.
Na nowoczesnym rynku, który wykorzystuje równolegle wszystkie kanały sprzedaży, klienci nie odczuwają już, gdzie proces zakupowy został rozpoczęty, a w którym kanale się zakończył. Dlatego ich naturalnym oczekiwaniem jest, że interakcja z firmą w jednym kanale będzie odnotowana w innym. W takim wypadku dane muszą być traktowane całościowo, niezależnie od tego, czy mają charakter typowo logistyczny, B2B (Business to Business), czy e-commerce-owy – wykorzystywany w sprzedaży internetowej. Synergia danych produktowych umożliwia powszechne udostępnienie ujednoliconego, pełnego opisu danego wyrobu.
Globalne Modele Danych Produktowych GS1 powstały, aby ułatwić uczestnikom łańcucha dostaw prawidłowe zrozumienie i późniejsze wykorzystywanie danych produktowych, dzieląc cechy opisowe na
ustandaryzowane atrybuty. W ich centrum znajdują się wymagane atrybuty o charakterze uniwersalnym, np. zawartość netto wyrobu (masa lub objętość), a w następnej kolejności atrybuty globalne o charakterze branżowym, np. Food, Near Food itd. oraz np. dotyczące składników czy informacji żywieniowych wyrobu. Dwie ostatnie warstwy to opis uwarunkowań regionalnych, np. europejskich, oraz atrybuty lokalne, np. typowo polskie.
Dobrej jakości dane pozwalają firmom w sposób świadomy i zrównoważony zarządzać zarówno produkcją, łańcuchem dostaw, a także cyklem życia towarów.
Stworzone przez grono wybranych dostawców i sieci handlowych, skupionych w Grupach Roboczych GS1, modele danych są traktowane jako wzorcowe listy atrybutów i stanowią podstawę do właściwego przygotowania wszystkich uczestników rynku. Obecnie stanowią one wręcz podstawę do harmonizowania potrzeb poszczególnych rynków.
Lepsza jakość i bardziej spójne dane produktowe wpływają na łatwiejsze wyszukiwanie i ocenę produktów oraz podejmowanie korzystniejszych decyzji. Według naszych szacunków, po wdrożeniu systemu można zauważyć 5-10-procentowy wzrost sprzedaży online. Więcej informacji oznacza także mniej zwrotów oraz szybsze wprowadzanie produktów na rynek. Inwestycja w dane zapewnia potężną przewagę konkurencyjną, taką jak spersonalizowane oferty i dynamiczna wycena.
Standardowy model podnosi wydajność operacyjną organizacji dzięki szybszemu, łatwiejszemu, tańszemu zarządzaniu i wymianie danych podstawowych. Zarządzanie danymi staje się prostsze, a sieci, podobnie jak właściciele marek, mogą wykorzystać bardziej jednolite dane, aby znaleźć nowe, cenniejsze informacje i wykorzystać możliwości, które dają im zaawansowane analizy.
