Il fashion retail basato sulle collezioni è un business estremamente competitivo, in cui il più piccolo vantaggio può fare un’enorme differenza. Nextail si spinge molto oltre. Scopri come, costruendo la propria piattaforma per l’ottimizzazione del merchandising su Snowflake Data Cloud, Nextail accelera di otto volte il time-to-decision.
Prendere le decisioni di merchandising giuste al momento giusto può essere decisivo per i ricavi e la reputazione del marchio. È per questo che i periodi di picco, come Black Friday, festività invernali e cambi di stagione, spesso possono trasformare radicalmente il destino di un brand.
Nextail lo sa meglio di chiunque altro. La sua piattaforma per l’ottimizzazione del merchandising basata sull’AI è progettata per fornire ai retailer le risposte giuste alle domande più incalzanti basandosi su dati storici e in tempo reale. In combinazione con i suoi modelli AI, consente ai retailer di accedere a insight intelligenti che crescono insieme alle loro attività.
“Il mondo del retail è sottoposto a pressioni enormi; bisogna prendere decisioni difficili e, quando si sbaglia, si rischia di comunicare che non si capisce il proprio business”, dice Carlos Seguin-Lozano, Product Marketing Director di Nextail. “Molti retailer hanno a disposizione i dati giusti, ma spesso faticano a trovare lo strumento migliore per sfruttarli su ampia scala. La nostra piattaforma stabilisce relazioni tra i dati per identificare schemi nascosti, portando alla luce nuove opportunità di merchandising con effetti positivi sul bilancio.”
Con la crescita della domanda di elaborazione di volumi sempre maggiori di dati da parte dei clienti, tuttavia, Nextail aveva bisogno di espandere le proprie funzionalità per offrire la scalabilità e le prestazioni necessarie. Inoltre, voleva dimostrare il valore della piattaforma e accrescere la fiducia dei propri clienti, quindi cercava un modo per eseguire le POC in tempi più rapidi.
“Ci serviva un metodo per caricare dati da più fonti e su vasta scala: l’obiettivo era la scalabilità”, spiega Seguin-Lozano. “In più, volevamo semplificare il nostro ambiente di data science, riducendo la complessità e consentendo ai nostri data scientist di concentrarsi su attività di maggiore impatto.”
Milioni di prodotti con innumerevoli variabili analizzati in pochi minuti
“Osserviamo sempre con attenzione il mercato della tecnologia e valutiamo regolarmente i nostri sistemi, quindi conoscevamo già Snowflake Data Cloud e le sue funzionalità”, afferma Seguin-Lozano. “In un progetto pilota con la piattaforma Snowflake abbiamo elaborato e analizzato un milione di prodotti, ciascuno con i propri attributi, ottenendo immediatamente un miglioramento del 90% del tempo di elaborazione (da 12 ore a pochi minuti). Questo ci consente di simulare istantaneamente innumerevoli scenari e prendere decisioni informate riguardo all’assortimento, agli acquisti e alla distribuzione. È stata una rivelazione: ci siamo resi conto di avere trovato qualcosa di veramente speciale!”
Tra i primi membri del programma Powered by Snowflake, inizialmente Nextail ha tratto vantaggio dall’accesso a risorse che si sono rivelate preziose per pianificare e costruire la sua piattaforma su Snowflake Data Cloud. Inoltre, grazie al programma, Nextail si presenta al mercato come partner Snowflake, proponendo la piattaforma a migliaia di clienti attuali e potenziali di Snowflake nel settore retail.
Per migrare la sua piattaforma esistente al Data Cloud di Snowflake, Nextail ha suddiviso il suo ambiente dati in moduli diversi che rispecchiano le fasi del merchandising, trasferendo ciascun modulo così com’è per consentire confronti ed elasticità. L’azienda ha già automatizzato innumerevoli regole e vincoli aziendali per i dati dei suoi clienti, contribuendo a eliminare le operazioni manuali e il rischio di errore umano.
Dal supporto dei formati di dati JSON e XML ai connettori per i driver JDBC, oggi Nextail è una piattaforma flessibile con molteplici potenzialità. Ad esempio, utilizza la funzione Time Travel di Snowflake per interrogare rapidamente i dati storici. “La capacità di esaminare i dati andando indietro nel tempo è preziosa per noi”, dice Seguin-Lozano. “L’accesso rapido a dati marcati temporalmente supporta la nostra vision e abbatte i silos complessi. Senza Snowflake, ottenere insight di tale profondità avrebbe presentato difficoltà insormontabili.”
Integrazione veloce dei dati per un impatto più rapido sui clienti
Poiché ciascuno dei clienti di Nextail dispone di volumi significativi di dati, la velocità di elaborazione, su qualsiasi scala, è fondamentale per il successo della piattaforma. In più, come spiega Seguin-Lozano, garantisce ai clienti che il loro asset più prezioso venga trattato in modo adeguato: “Caricare grandi data set in una piattaforma può essere un processo faticoso. Il Data Cloud di Snowflake ora gestisce tutta la complessità delle operazioni, compresa l’ottimizzazione di SQL. Ora possiamo dimostrare il valore della piattaforma molto più rapidamente, in pochi giorni anziché mesi. Grazie alla qualità dei dati, le integrazioni dei dati sono trasparenti e richiedono pochissime risorse IT. E per i nostri clienti che usano Snowflake, condividiamo i dati in tempo reale tra istanze di Snowflake senza bisogno di integrazioni.”
Seguin-Lozano aggiunge: “Snowflake aumenta l’efficienza operativa dei nostri team di data science, che adesso possono dedicare più tempo ad attività che aggiungono valore, migliorando la nostra agilità nel rispondere alle esigenze dei clienti e il nostro impatto sul loro business”.
Per quanto riguarda i controlli di qualità dei dati, Nextail esegue il mapping dei dati dei clienti utilizzando dbt integrato con Snowflake per dimostrare esattamente ciò che intende fare con i dati dei clienti. Ora Nextail può completare il processo di trasformazione e analisi di tre anni di dati dei clienti otto volte più velocemente rispetto all’infrastruttura precedente, offrendo ai clienti un accesso rapido agli insight.
Nextail sfrutta inoltre un ventaglio di integrazioni con altri fornitori leader, come Domo per la business intelligence e Dagster per l’orchestrazione dei processi. “Ora siamo convinti di poter gestire qualsiasi quantità di dati e di poter offrire ai nostri clienti una scalabilità quasi infinita”, afferma Seguin-Lozano. “Oggi acquisiamo clienti molto più grandi rispetto al passato e offriamo loro un’esperienza migliore che altrimenti non sarebbe stata possibile.”
Il futuro è molto promettente grazie all’AI
Dall’ottimizzazione dei costi alla capacità dei magazzini e all’assistenza nei punti vendita, Nextail vuole integrare l’intelligenza artificiale in ogni aspetto del merchandising. In quanto partner Powered by Snowflake, Nextail potrà essere una risorsa strategica per molti clienti di Snowflake.
“Più dati vengono inseriti nella nostra piattaforma, più accurati diventano gli insight”, afferma Seguin-Lozano. “Con Snowflake, possiamo arricchire velocemente i nostri modelli con nuovi dati interni ed esterni e migliorare quindi istantaneamente le decisioni relative al merchandising e ai prodotti dei nostri clienti. Combinando Snowflake con i nostri modelli AI e altri componenti nella nostra piattaforma, operazioni che prima richiedevano mesi oggi richiedono solo pochi giorni.”