AZIENDA

Golden Goose nasce nel 2000 a Venezia dall’idea di due designer, Francesca Rinaldo e Alessandro Gallo, che volevano puntare sulla «perfetta imperfezione» tipica della produzione artigianale. L’azienda produce accessori d’abbigliamento nel settore del lusso, con una forte presenza nel mondo delle sneakers. Il brand negli ultimi anni ha vissuto una forte evoluzione passando da 20 a 170 negozi retail e da 100 a 900 dipendenti.

L’ESIGENZA

La rapida crescita aziendale ha richiesto in poco tempo un’evoluzione tecnologica e l’implementazione di nuove soluzioni in grado di garantire una maggiore accuratezza nell’analisi dei dati e la conseguente necessità di profilare e classificare i bisogni dei consumatori stessi. Una prima esigenza dell’azienda è stata quella di avere a disposizione un’infrastruttura in grado di governare al meglio i dati aziendali. Con il cambiamento tecnologico, l’azienda si è quindi posta il primario obiettivo di ridurre i tempi di verifica dei dati da parte del controllo di gestione, rendendo le attività di Finance & Controlling più veloci e puntuali. In secondo luogo, Golden Goose, operando in un settore dove la personalizzazione dell’esperienza e l’efficacia del rapporto con il cliente rappresenta un elemento di importante vantaggio competitivo, ha percepito l’esigenza di introdurre una struttura analitica in grado di analizzare il comportamento del consumatore finale, attraverso la classificazione dei gusti e la definizione degli elementi distintivi del prodotto ricercati dal cliente. La tecnologia da introdurre doveva dunque dare la possibilità di associare una serie di caratteristiche ad ogni singolo consumatore per poter poi implementare campagne di marketing proattive e andare a proporre al cliente o prospect il prodotto che con maggiore probabilità potesse interessarlo.

LA SOLUZIONE IMPLEMENTATA

Al fine di raggiungere gli obiettivi di maggior consistenza dei dati, efficienza nelle attività di Controlling e miglioramento dell’esperienza cliente, il primo passo è stato l’inserimento di un Business Intelligence (BI) Manager. La scelta organizzativa ha fatto sì che il BI Manager fosse inizialmente inserito proprio nell’area di Controllo di Gestione, al fine di non ridurre ad una prospettiva strettamente tecnologica il cambiamento in atto. In termini di soluzioni infrastrutturali, prima di tutto è stato implementato un data warehouse contenente dati in ambito marketing, retail, commerciale ed eCommerce, lasciando escluse in una prima evoluzione progettuale logistica e produzione. La realizzazione di questa struttura è stata possibile grazie all’introduzione di un middleware che si interfaccia con gli altri sistemi in uso, certifica i dati e garantisce la loro esattezza, evitando un approccio organizzato per silos. L’obiettivo ultimo del progetto era quello di creare una Customer Data Platform dove importare dati strutturati e non, per poi andarli ad interrogare direttamente da Web, permettendo quindi di conoscere in modo molto più approfondito la base clienti, accelerando le attività di analisi e monitoraggio dei risultati economico-finanziari e abilitando analisi avanzate, in ottica predittiva e prescrittiva. Lo strumento di front-end scelto dall’azienda è stato MicroStrategy. La fase di software selection, durata all’incirca tre mesi, ha portato a scegliere questa piattaforma di Business Intelligence per due principali motivazioni: la capacità della piattaforma di appoggiarsi ad un modello semantico, e dunque mantenere in maniera nativa la governance dei dati, e la sua natura multi-source. L’effettivo sviluppo della reportistica è stato avviato a partire da esigenze standard, legate al mondo delle performance dei negozi e dell’eCommerce aziendale. Ciò ha favorito un dialogo costruttivo e più diretto con le diverse funzioni aziendali. Inoltre, al fine di dar risposta ad esigenze sempre più specifiche, di ampliare le risorse dedicate alle attività di Business Intelligence e di filtrare le richieste, l’azienda ha deciso di introdurre l’utenza Power User, una nuova figura di data analyst presente nelle singole divisioni a supporto delle esigenze di business. Golden Goose continua ancor oggi ad ampliare l’utilizzo di MicroStrategy, attualmente in uso da più di 100 dipendenti dell’organizzazione.

I BENEFICI

I benefici ottenuti sono da un lato riconducibili all’integrazione e governance dei dati: ad oggi viene garantita una maggiore consistenza dei dati stessi e di conseguenza un aumento della fiducia nei KPI raggiunti. Dall’altro lato, vi sono benefici organizzativi e culturali: l’area di Business Intelligence assume un ruolo sempre più rilevante all’interno dell’organizzazione e viene coinvolta fin da subito in nuove progettualità che richiedono, direttamente o indirettamente, l’utilizzo dei dati a disposizione o ne definiscono le modalità in cui essi devono essere analizzati e interpretati. La diffusione di uno strumento di business intelligence estremamente interattivo ha inoltre un risvolto positivo sulla crescente alfabetizzazione ai dati diffusa in azienda. Infine, nei prossimi passi del progetto sempre di più si lavorerà in ottica predittiva e dunque l’esperienza cliente potrà beneficiarne.

LE CRITICITÀ

Non vi sono state criticità che hanno bloccato o ritardato in maniera rilevante gli output del progetto. Tuttavia, la fase iniziale di implementazione ha scontato una scarsità di risorse umane dedicate, soltanto parzialmente coperte dal supporto di consulenti esterni. Vi sono stati inoltre ambiti di applicazione della piattaforma di BI che hanno creato maggiori difficoltà, a causa principalmente della necessità di integrare dati provenienti da applicativi specifici (come, ad esempio, il CRM) su cui si aveva limitata possibilità di manipolazione. Un altro aspetto critico ha riguardato la necessità di ricondurre diverse aree aziendali e diverse figure, con differenti background, all’utilizzo di un’unica soluzione di Business Intelligence, al fine di evitare confusione e la non omogeneità. Nell’attuale contesto aziendale è infatti importante che tutte le funzioni dipartimentali in azienda utilizzino la medesima piattaforma di BI per garantire la massima interoperabilità.

Si ringrazia per la disponibilità e il contributo all’approfondimento del business case: Pietro Vian, BI Manager, Golden Goose; Luca Ferrari, Account Executive, MicroStrategy.