 Gruppo
Coin
Solidità e scalabilità:
la scelta di una soluzione di
business intelligence
Intervista a Bruno Cocchi, responsabile
dei sistemi informativi, e a Paolo
Fontanive, responsabile marketing
relazionale del gruppo Coin
Il gruppo Coin non ha bisogno
di presentazioni: leader del mercato italiano nel settore tessile
ed abbigliamento, è presente con due grandi insegne, la storica
Coin (84 punti vendita su tutto il territorio nazionale) e la più
giovane (nata nel 1972) Oviesse, presente in Italia con 233 negozi,
e con altri punti vendita in Svizzera e Germania. Si tratta di due
marchi molto noti, che presentano un posizionamento diverso. In
una realtà così complessa il governo delle informazioni
diventa strategico: per conoscere meglio le strategie e le scelte
operative in merito alla gestione dei dati abbiamo parlato con Bruno
Cocchi, responsabile dei sistemi informativi, e con Paolo Fontanive,
responsabile marketing relazionale del gruppo Coin.
La business intelligence è un elemento fondamentale
del gruppo Coin. Quando l’avete introdotta in azienda?
Bruno Cocchi: Il primo progetto risale al 1997.
Ma questa prima esperienza non ha avuto successo: la tecnologia
(sia hardware che software) allora scelta si è rivelata inadeguata
rispetto ai volumi, più che significativi, da noi gestiti.
A fine ’99 pertanto ci siamo trovati con un sistema utilizzato
da pochi e con tempi di aggiornamento e di consultazione dei dati
eccessivi. Nel 2000 abbiamo quindi deciso di ricominciare praticamente
dal principio, ed abbiamo strutturato – con l’aiuto
di una società di consulenza – un progetto ex novo,
che riguarda sia il back end che il front end. Il back end e la
banca dati sono nati su ambiente mainframe - DB2 e attualmente sono
stati migrati su server Unix – DB2-Udb, (tutto questo unicamente
allo scopo di ridurre i costi); il front end poggia tutto su BusinessObjects.
In questi anni il volume dei dati da gestire è sicuramente
aumentato…
Attualmente gestiamo un miliardo e 300 milioni di record. Il data
warehouse è composto da nove universi, con un parco di oltre
500 report preconfezionati e disponibili nel repository di BusinessObjects.
Gli utilizzatori sono ad oggi circa 150, e gli accessi ai report
circa 2000 al mese, in costante aumento.
Le modalità di sviluppo del progetto di front end:
qual è stato il contributo del management del business, e
quanto tempo è occorso?
Ci sono voluti da quattro a sei mesi per analizzare la situazione
e disegnare l’architettura della base dati. L’implementazione
ha richiesto un paio di mesi per ogni singolo data mart (più
il caricamento dei dati pregressi). Abbiamo iniziato con il data
mart più complesso, ma anche più significativo per
noi: quello della gestione merci (vendite, stock, immissioni, etc.).
Siamo partiti da Coin, che, con i suoi 200 milioni di record di
allora, aveva una dimensione pari alla metà di quella di
Oviesse: questo ci ha permesso di testare le logiche del data warehouse
e di fare un po’ di tuning sullo strumento. Siamo quindi passati
agli altri data mart.
La collaborazione con il business è stata strettissima nella
definizione degli obiettivi dei report e del loro layout. Le modalità
operative si sono svolte in fasi successive. La prima attività
è stata la raccolta e la mappatura della reportistica già
presente in azienda: abbiamo costruito una matrice che classificava
la tipologia di report sulla base degli indicatori e dei livelli
gerarchici. Successivamente, grazie ad una serie di interviste ai
key user, siamo stati in grado di integrare l’esistente con
le richieste dei futuri utilizzatori.
Perché avete scelto Business Objects?
Cercavamo un prodotto che, oltre a “sopportare” volumi
ingenti di dati, ci garantisse la scalabilità, cioè
la possibilità di crescita. Una scalabilità che fosse
anche “orizzontale”, cioè la possibilità
di aumentare all’infinito il numero di utilizzatori, quindi
il numero di pc collegati al sistema. Utilizzando lo schedulatore,
infatti, i dati aggregati nei cubi BusinessObjects vengono trasmessi
ai pc degli utenti: questo significa che un aumento di utilizzatori
client-server non mette in crisi il server-dati, che viene impattato
solo in caso di richiesta di aggiornamento estemporaneo.
Cosa diversa per la piattaforma WebIntelligence, oggi anch’essa
utilizzata in azienda, dove la presentazione di report personalizzati
e parametrizzati in maniera diversificata per ogni negozio richiede
il refresh da parte dell’utilizzatore stesso. Questa esigenza,
comunque, non ha creato particolare impatto sull’architettura
dati e le performance di esecuzione.
Vista la completezza del sistema di front end, facciamo
una panoramica dei singoli universi: quali informazioni forniscono,
a chi e a quale livello di dettaglio?
Gli universi sono nove, e gestiscono nel complesso tutti
i dati di business.
- L’universo Clienti serviti
ha una doppia alimentazione: una raccolta di informazioni qualitative
inserite dal personale di negozio, e il sistema Vendite finanziarie,
che fornisce informazioni relative al numero di scontrini emessi
su scala settimanale. Attraverso il front end Business Objects
l’utente della direzione vendite può rielaborare
i dati e fornire report settimanali, oggetto di discussione durante
gli incontri di analisi dell’andamento vendite.
- L’universo Prefatturazione affiliati
fornisce report su fatturato, IVA, vendite ad affiliati e analisi
utile. L’ambiente è utilizzato dall’utente
Process Controller della contabilità merci, oltre che dalla
Direzione Franchising.
- Dal database Analisi Stock & Rotazione
(ASR), attraverso Business Objects, l’utente genera
report in cui si possono incrociare le variabili prodotto, geografia
e tempo fino al minimo livello di “funzione” (un particolare
tipo di aggregato merceologico), filiale, mese.
- Nell’universo Coin Card
sono memorizzate informazioni di venduto a livello di singola
card, navigabili per negozio, giorno, articolo. I dati sono alimentati
dal database Coin Card/scontrini delle vendite e sono confrontabili
con il venduto totale della Divisione Coin per avere l’incidenza
delle fidelity card.
- Con frequenza giornaliera, l’applicazione
Pianificazione Oviesse alimenta l’universo Collezione
Oviesse con i dati di pianificazione e lista della spesa
per articolo, modello, taglia e colore.
- Contratti fornitori contiene
informazioni relative al volume acquisti presso fornitori, al
fine di produrre in output, via Business Objects, report su sconti
e premi di fine anno.
- Il Data Warehouse Merci riceve
un input giornaliero relativamente ai dati di venduto, stock,
immesso, trasferimenti merce, svalorizzazioni. L’aggregazione
dei dati è a livello di settimana/negozio/articolo. Si
tratta del più grande data warehouse del gruppo Coin (oltre
1,2 miliardi di record), e contiene dati a partire dal 1999.
- L’universo Ordini è
alimentato giornalmente dall’applicazione Ordini e consente
analisi su volumi merce ordinata, arrivata a fronte d’ordine,
distribuita.
- Il Sistema Informativo di Marketing
(SIM) consente analisi di confronto tra l’andamento
delle divisioni del gruppo ed il mercato.
Entriamo allora nell’area
marketing / customer relationship management. Che cosa significa
gestire il marketing relazionale per un grande gruppo come Coin?
In che modo vengono utilizzati i tanti dati a vostra disposizione?
Paolo Fontanive: Il mio ruolo ha un carattere strategico
e uno operativo. Quello strategico prevede un orientamento sempre
più preciso del business verso il consumatore, che viene
posto al centro dell’attenzione. Quello operativo consiste
nella comprensione dei comportamenti e dei processi d’acquisto
dei nostri consumatori, al fine di aumentare il valore del cliente
per il gruppo, e al tempo stesso il valore del nostro marchio per
il cliente stesso.
Io dico sempre che agiamo in tre aree diverse: l’area dei
fenomeni, quella delle azioni e quella dei fatti. La prima è
quella relativa al data mining. In questa fase la tecnologia è
già consolidata, di strumenti ce ne sono molti e molto specializzati,
e io ritengo che il valore della persona, del data miner sia molto
più importante delle funzionalità degli strumenti
informatici. La seconda fase, quella delle azioni, è quella
in cui, sulla base delle analisi svolte, definiamo le azioni di
marketing personalizzate e differenziate, e finalizzate a modificare
i comportamenti di consumo. Un esempio tipico è la nostre
recente campagna “Solo per te” in cui abbiamo distribuito
ai possessori di carta fedeltà un coupon con sconti esclusivi
sulle categorie merceologiche che generalmente non acquista. Poi
c’è la terza fase, quella in cui valutiamo i fatti,
ed abbiamo bisogno di report precisi e differenziati per categorie
di utenti. I report analizzano, a diversi livelli di dettaglio,
i risultati: i dati del venduto aggregato e per filiale, per categoria
merceologica, per campagne ecc, e sono disponibili per tutti gli
utenti a diverso livello di aggregazione.
Quali sono i principali canali di raccolta informazioni?
La carta fedeltà è senza dubbio la fonte migliore
perché ci permette di associare all’anagrafica del
cliente tutti i dati relativi ai suoi comportamenti d’acquisto.
Poi c’è il sito internet, ed in particolare il customer
care via web, attraverso il quale serviamo anche tutti i nostri
punti vendita.
E i canali in outbound? Come preferite comunicare con i
vostri clienti?
Sulla base della raccolta e dell’analisi dei dati decidiamo
le diverse azioni. I canali da noi scelti sono molteplici: dalla
classica promozione “di massa” al telemarketing, al
direct mailing ed e-mailing, fino agli Sms. Sono canali che vengono
scelti a seconda della tipologia di cliente: a seconda del profilo
del consumatore noi differenziamo non solo i canali, ma anche il
contenuto promozionale e persino il tono di voce e lo stile.
Con che frequenza analizzate le informazioni?
Il monitoraggio è quotidiano, ed è indipendente dalla
previsione o meno di campagne specifiche: il rapporto continuo con
i nostri clienti è per noi altamente strategico. Consideri,
per esempio, che il fatturato derivante dalla Coin Card incide in
misura rilevante sul venduto: può quindi immaginare quanto
sia importante mantenere viva la relazione con i nostri migliori
clienti.
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