Oggi la monetizzazione dei dati sembra essere il Santo Graal della crescita dei ricavi. Si prevede che il mercato globale della monetizzazione dei dati aumenterà dal valore stimato di 1,6 miliardi di dollari del 2020 fino a 4,1 miliardi di dollari entro il 2026

I retailer dispongono di una grande quantità di dati nei database dei loro clienti e nei programmi di fidelizzazione che gestiscono. Questi dati, se condivisi in modo sicuro e in conformità con le leggi sulla privacy dei consumatori, possono essere preziosi per molte aziende. I fornitori possono migliorare la pianificazione e la determinazione dei prezzi dell’inventario, gli inserzionisti possono indirizzare meglio i loro contenuti di marketing e le organizzazioni finanziarie e di assistenza e supporto possono offrire ai clienti servizi correlati, come finanziamenti e garanzie estese. 

La sfida consiste nel riuscire a isolare data set specifici e condividerli in modo semplice, sicuro e conforme. La tradizionale condivisione dei dati comporta la copia e lo spostamento dei dati, operazione spesso lenta, rischiosa e inefficiente.

Il Marketplace Snowflake semplifica la condivisione e la monetizzazione sicura di dati, servizi dati e applicazioni. I retailer possono scegliere quali data set condividere dai loro fornitori sul Data Cloud e pubblicarli immediatamente sul Marketplace Snowflake come set di dati aggiornati, controllati e di sola lettura. In questo modo si elimina la necessità di creare e mantenere API o pipeline di dati e si riducono i costi e gli sforzi associati ai processi ETL per la trasformazione e la consegna dei dati. Inoltre i retailer hanno il controllo dei propri dati e possono decidere quali dati condividere e monetizzare, e quando farlo.

Ecco come alcuni dei nostri clienti del settore retail utilizzano Snowflake per monetizzare i dati.

Sainsbury’s

Sainsbury’s ha scelto Snowflake Data Cloud per creare un’unica fonte di verità per i dati business-critical di tutti i suoi marchi. Ha anche implementato Data Vault, un metodo e un approccio di modellazione per data warehouse aziendali agili, flessibili e scalabili. Con Snowflake, Sainsbury’s è stata in grado di lanciare un servizio di product-matching che mette a confronto i propri prodotti con quelli della concorrenza. Si tratta di un servizio molto utilizzato sui suoi siti web. L’azienda ha creato modelli di business per calcolare i vantaggi aziendali derivanti dall’engine di data science su Snowflake. Prima di Snowflake, la gestione delle richieste correlate al Regolamento generale europeo sulla protezione dei dati (GDPR) e la generazione di report comportavano processi complessi che coinvolgevano più sistemi. Snowflake aiuta a eliminare le duplicazioni e la confusione: invece di sette o otto sistemi diversi, ora gli ingegneri devono osservarne solo uno.

Foursquare

Grazie al Marketplace Snowflake, i retailer possono accedere ai dati su visite e luoghi di Foursquare, leader del settore dei dati sulla posizione e partner di Snowflake. I clienti Snowflake possono rapidamente analizzare e utilizzare i set di dati Foursquare nel loro ambiente cloud preferito. Gli utenti accedono facilmente ai data set sui punti di interesse (Places) e ai dati sul comportamento dei consumatori nel mondo reale (Visits) di Foursquare. Utilizzando questi dati, i clienti di Foursquare e Snowflake non devono più dedicare tempo e risorse per impostare processi ETL che aumentano solo i costi di implementazione e ritardano il time to value.

Allergan Aesthetics

Allergan Aesthetics utilizza Snowflake e Segment per personalizzare l’offerta e ridurre i costi di acquisizione dei clienti. Allergan Aesthetics è impegnata nella creazione di un prototipo di canale Flash Rewards che propone offerte personalizzate ai clienti. L’azienda collabora con fornitori selezionati per facilitare queste offerte presso i loro studi. Con lo sguardo rivolto al futuro, Allergan Aesthetics sta valutando l’aggiunta della condivisione sicura dei dati di Snowflake e l’utilizzo del Marketplace Snowflake che consente all’azienda di interrogare fonti di dati esterne e unirle in modo trasparente ai propri dati.

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