La fabbrica intelligente e i problemi della catena di approvvigionamento
L’evoluzione verso la fabbrica intelligente è una priorità per le organizzazioni industriali. Tuttavia, se non si riesce a gestire correttamente la trasformazione, si possono incontrare difficoltà nella catena di approvvigionamento. Le iniziative di sviluppo delle fabbriche intelligenti sono spesso scollegate dal resto della catena di fornitura. La fabbrica intelligente è l’evoluzione più importante che il settore industriale ha subito migliorando l’efficienza dei processi produttivi. Si tratta di uno degli elementi essenziali che fanno parte del cosiddetto «sistema». Industria 4.0 e che si avvale di tecnologie avanzate come l’uso del Intelligenza artificiale, l’Internet degli Oggetti (IoT), la utilizzo di robot o l’analisi dei dati per automatizzare e ottimizzare determinati processi. La fabbrica intelligente dell’Industria 4.0 porta innumerevoli vantaggi alle organizzazioni, ma presenta anche sfide significative, soprattutto in termini di gestione della catena di approvvigionamento. Sfide per la catena di approvvigionamento Il percorso verso la fabbrica del futuro per l’Industria 4.0 non è un compito facile perché, se la trasformazione non viene portata avanti nel modo giusto, può portare ad un aumento dei problemi di logistica e catena di approvvigionamento. Le organizzazioni spesso commettono una serie di errori nel passaggio a un ambiente open source. fabbrica intelligente. Uno dei principali fallimenti ha a che fare con la tendenza a confondere l’ottimizzazione della fabbrica con la trasformazione del modello di business. L’implementazione di tecnologie avanzate, come il 5G, migliora l’efficienza e la produttività di una fabbrica, così come la gestione della supply chain, ma l’evoluzione verso la smart factory implica cambiamenti più profondi nel modo in cui l’organizzazione opera. L’adozione di tecnologie intelligenti non garantisce una trasformazione imminente del modello di business. Affinché lo sviluppo della fabbrica intelligente funzioni, è necessario pianificare una strategia che tenga conto di aspetti quali i vantaggi dell’implementazione di un determinato processo, l’effetto che avrà sui dipendenti, il ritorno dell’investimento, ecc. Inoltre, le iniziative per lo sviluppo della fabbrica intelligente del futuro sono spesso sviluppo della fabbrica intelligente del futuro sono scollegate dal resto della catena di fornitura, per cui i vantaggi che possono fornire in una sezione della fabbrica si trasformano in costosi vincoli in altre parti dell’azienda. Per evitare questo errore comune in lo sviluppo di una fabbrica intelligente per l’Industria 4.0. è fondamentale avere un partner come aggityL’azienda dispone di una rete globale di esperti che aiutano a progettare una strategia appropriata per la fabbrica e che incorporano soluzioni complete come Smart Factory by aggity, che coprono in modo soddisfacente tutte le esigenze di qualsiasi fabbrica. Gestire il cambiamento Un altro errore comune nell’evoluzione verso la fabbrica intelligente è quello di sottovalutare i cambiamenti che avverranno nei processi o la difficoltà di realizzare le nuove integrazioni. Questo può comportare un aumento dei costi e dei tempi di implementazione. Occorre tenere presente che una fabbrica intelligente deve essere un’infrastruttura resiliente e sostenibile e, a tal fine, deve funzionare con molteplici protocolli di comunicazione e tecnologie eterogenee, che non devono generare incompatibilità e ritardi nella catena di fornitura. Per questo motivo, è auspicabile un allineamento tra la leadership senior e l’utilizzo di team di miglioramento continuo per garantire che le iniziative siano adeguatamente sequenziate. Allineare IT/OT e governance L’obiettivo di ogni fabbrica intelligente è quello di rendere la catena di fornitura più agile ed efficiente, anche dal punto di vista dei costi, dove la bolletta energetica è un aspetto fondamentale. Tuttavia, con l’introduzione di nuove tecnologie e processi automatizzati in fabbrica, la catena di approvvigionamento diventa più complessa. La governance della fabbrica intelligente non si concentra solo sulle connessioni tra impianto e azienda, ma anche sulle modalità di gestione dell’IT, della tecnologia operativa (OT) e della tecnologia ingegneristica (IT). Per questo motivo, è essenziale che i responsabili della supply chain incorporino modelli organizzativi alternativi per l’allineamento IT/OT ed evolvano verso strutture organizzative e di governance in linea con i nuovi modelli di produzione.
The smart factory and its supply chain issues
The evolution towards the smart factory is a priority for industrial organizations. However, not managing the transformation correctly can lead to supply chain difficulties. In many instances, smart factory development initiatives are disconnected from the rest of the supply chain. The smart factory is the most important evolution that the industrial sector has undergone by improving the efficiency of production processes. This is one of the essential elements that make up the so-called Industry 4.0 and that benefits from advanced technologies such as the use of the Artificial Intelligence, the Internet of Things (IoT), the use of robots or data analytics to automate and optimize certain processes. The smart factory in Industry 4.0 brings countless benefits to organizations, but it also presents significant challenges, particularly in terms of supply chain management. Supply chain challenges Walking the path that leads to the factory of the future for Industry 4.0 is not a simple task because, if the transformation is not carried out in the right way, it can increase the problems of logistics and supply chain. Often, organizations make a number of mistakes in the transition to a cloud-based environment. smart factory. One of the main failures has to do with the tendency to confuse factory optimization with business model transformation. The implementation of advanced technologies such as, for example, 5G technology, improves a factory’s efficiency and productivity, as well as supply chain management, but the evolution to the smart factory involves deeper changes in the way the organization operates. The adoption of smart technologies does not guarantee that the business model will be transformed imminently. For the development of the smart factory to work, it is necessary to plan a strategy that considers aspects such as the advantages of implementing a certain process, the effect it will have on employees, whether there will be a return on the investment, etc. In addition, initiatives for the development of the smart factory of the future are often development of the smart factory of the future are disconnected from the rest of the supply chain. are disconnected from the rest of the supply chain, so the benefits it may provide in one section of the factory will become costly constraints in other parts of the business. In order to avoid this common mistake in the development of a smart factory for Industry 4.0. it is essential to have a partner such as aggityThe company has a team of experts that can help with the design of an appropriate strategy for the factory and that incorporates complete solutions such as Smart Factory by aggity, which satisfactorily cover all the needs of any factory. Managing change Another common mistake in the evolution towards the smart factory is to underestimate the changes that will occur in the processes or the difficulty of implementing new integrations. This can result in increased costs as well as increased implementation time. It must be taken into account that a smart factory has to be a resilient and sustainable infrastructure and, to this end, it has to operate with multiple communication protocols and heterogeneous technologies, which should not create and, for this, it has to operate with multiple communication protocols and heterogeneous technologies, which should not generate incompatibilities and delays in the supply chain. Therefore, alignment between senior leadership and the use of continuous improvement teams is desirable to ensure that initiatives are properly sequenced. Align IT/OT and governance The goal of any smart factory is to make the supply chain more agile and efficient, also from a cost point of view, where the energy bill is a major issue. However, as more technologies and automated processes are introduced into the factory, the supply chain becomes more complex. Smart factory governance focuses not only on plant-business connections, but also on how IT, operational technology (OT) and engineering technology (IT) are managed. For that reason, it is essential that those responsible for managing the supply chain incorporate alternative organizational models for IT/OT alignment and evolve towards organizational and governance structures in line with the new production models.
La fábrica inteligente y sus problemas con la cadena de suministro
La evolución hacia la fábrica inteligente es una prioridad de las organizaciones industriales. Sin embargo, no gestionar la transformación de forma correcta puede provocar dificultades en la cadena de suministro. En numerosas ocasiones, las iniciativas para el desarrollo de la fábrica inteligente están desconectadas del resto de la cadena de suministro. La fábrica inteligente es la evolución más importante que ha experimentado el sector industrial al mejorar la eficiencia de los procesos productivos. Se trata de uno de los elementos esenciales que forman parte de la denominada Industria 4.0 y que se beneficia de tecnologías avanzadas como el empleo de la Inteligencia Artificial, el Internet de las Cosas (IoT), el uso de robots o la analítica de datos para automatizar y optimizar determinados procesos. La fábrica inteligente en la Industria 4.0 aporta innumerables beneficios a las organizaciones, pero también presenta desafíos significativos, sobre todo en lo que se refiere a la gestión de la cadena de suministro. Retos para la cadena de suministro Recorrer el camino que lleva a la fábrica del futuro para la Industria 4.0 no es una tarea sencilla ya que, de no realizarse la transformación de la forma adecuada, puede acrecentar los problemas de logística y cadena de suministro. A menudo, las organizaciones cometen una serie de errores en la transición hacia un entorno de fábrica inteligente. Uno de los principales fallos tiene que ver con la tendencia a confundir la optimización de la fábrica con la transformación del modelo de negocio. La implementación de tecnologías avanzadas como, por ejemplo, la tecnología 5G, mejora la eficiencia y la productividad de una fábrica, así como la gestión de la cadena de suministro, pero la evolución hacia la fábrica inteligente implica cambios más profundos en la forma de operar de la organización. La adopción de tecnologías inteligentes no garantiza que el modelo de negocio se vaya a transformar de forma inminente. Para que el desarrollo de la fábrica inteligente funcione es necesario planificar una estrategia que considere aspectos como las ventajas que va a suponer la implementación de un determinado proceso, la afección que va a tener sobre los empleados, si se va a producir un retorno de la inversión, etc. Además, en numerosas ocasiones, las iniciativas para el desarrollo de la fábrica inteligente del futuro están desconectadas del resto de la cadena de suministro, por lo que los beneficios que pueda proporcionar en una sección de la fábrica se convertirán en restricciones costosas en otras partes del negocio. Para evitar este error tan común en el desarrollo de una fábrica inteligente para la industria 4.0. es fundamental contar con un socio como aggity, que ayude con el diseño de una estrategia adecuada para la fábrica y que incorpore soluciones completas como Smart Factory by aggity, que cubran de forma satisfactoria todas las necesidades de cualquier fábrica. Gestionar el cambio Otro de los errores habituales en la evolución hacia la fábrica inteligente es subestimar los cambios que se van a producir en los procesos o la dificultad de realizar las nuevas integraciones. Esto puede derivar en un incremento de los costes, así como un aumento del tiempo de implementación. Hay que tener en cuenta que una smart factory tiene que ser una infraestructura resiliente y sostenible y, para ello, tiene que operar con múltiples protocolos de comunicación y tecnologías heterogéneas, que no debe generar incompatibilidades y retrasos en la cadena de suministro. Por ello, es conveniente llevar a cabo una alineación entre el liderazgo senior y la utilización de equipos de mejora continua para garantizar que las iniciativas se secuencian correctamente. Alinear IT/OT y gobernanza El objetivo de cualquier fábrica inteligente es conseguir que la cadena de suministro sea más ágil y eficiente, también desde el punto de vista de los costes, donde la factura energética es un aspecto capital. Sin embargo, a medida que se introducen más tecnologías y procesos automatizados en la fábrica, la cadena de suministro se vuelve más compleja. La gobernanza de las fábricas inteligentes no sólo se centra en las conexiones planta-negocio, sino también en cómo se gestionan la TI, la tecnología operativa (OT) y la tecnología de ingeniería (IT). Por ese motivo, es esencial que los responsables de gestionar la cadena de suministro incorporen modelos organizacionales alternativos para la alineación de IT/OT y evolucionen hacia estructuras organizativas y de gobierno en línea con los nuevos modelos de producción.
Evitare le perdite nell’industria con l’AI e il Machine Learning
L’uso dell’intelligenza artificiale (AI) nell’industria trasformerà le aziende del settore in diverse aree, tra cui la gestione dell’inventario e delle scorte, dove questa tecnologia promette di essere una vera e propria rivoluzione. L’uso dell’intelligenza artificiale nell’industria è di fondamentale importanza nella gestione della supply chain. Una delle sfide tradizionali di qualsiasi organizzazione del settore industriale è la gestione delle scorte. Il passaggio all’Industria 4.0 con l’utilizzo di strumenti di automazione mira a porre fine a questi problemi, ma c’è un elemento che può rendere possibile una gestione perfetta delle scorte: l’intelligenza artificiale. Lontano dalla celebrità di tecnologie come ChatGPT, il fatto è che l’uso dell’IA e del Machine Learning nell’industria sta contribuendo direttamente alla spinta verso l’Industria 4.0. La base per l’applicazione efficace di entrambe le tecnologie risiede nei dati. Il grande vantaggio è che l’apprendimento automatico nell’industria consente all’IA di sviluppare e prendere decisioni in tempi rapidi sulla base dell’analisi di grandi quantità di dati. Con tutte queste informazioni, l’intelligenza artificiale permette di individuare modelli che consentono di prevedere la domanda da produrre, in modo che sia possibile regolare i livelli delle scorte ed evitare così carenze di prodotti o scorte eccessive, riducendo così le perdite associate a prodotti invenduti o scaduti. L’uso dell’intelligenza artificiale nell’Industria 4.0 e, in futuro, nell’Industria 5.0 è già in uso da tempo. Soluzioni come Opera MES con aggity coprono già gran parte delle esigenze della fabbrica intelligente di oggi, offrendo un sistema di gestione industriale completo, moderno, configurabile e modulare che copre perfettamente la gestione e il controllo delle attività di produzione, qualità, materiali e manutenzione. Gestione della catena di approvvigionamento L’uso dell’intelligenza artificiale nell’industria è di fondamentale importanza nella gestione della supply chain. Ciò è dovuto alla sua capacità di analizzare i dati in tempo reale, in modo che le aziende possano identificare e affrontare i problemi che possono sorgere. In questo modo si riducono i ritardi nelle consegne, si migliora la qualità dei prodotti o si può adattare la produzione alle fluttuazioni del prezzo delle materie prime. Questo permette alla fabbrica intelligente di prendere decisioni per ridurre il rischio di perdite. L’uso dell’intelligenza artificiale nell’industria ottimizza la gestione delle scorte implementando algoritmi di apprendimento automatico che sono in grado di regolare automaticamente i livelli delle scorte in base alla domanda e alle condizioni di mercato. Questi algoritmi possono analizzare continuamente i dati di vendita, il comportamento dei consumatori e altri fattori rilevanti per ottimizzare i livelli di inventario. Il valore è nei dati Nonostante l’importanza dell’AI e del Machine Learning nello sviluppo dell’Industria 4.0, queste due tecnologie non hanno senso senza i dati su cui possono lavorare. I dati sono il cibo di cui entrambe le tecnologie hanno bisogno, quindi devono essere raccolti da fonti diverse. La difficoltà è che oggi ci sono molte aziende del settore industriale che non hanno nemmeno iniziato a memorizzare i dati e molte altre non hanno una strategia per raccoglierli e gestirli in modo efficiente, perdendo così una grande quantità di informazioni vitali per lo sviluppo del business. Ulteriori vantaggi dell’IA nell’industria Una volta che i dati sono ben gestiti e analizzati, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico offrono una serie di altri vantaggi, come ad esempio ottimizzazione dei percorsi di trasporto e distribuzione perché sono in grado di decidere i percorsi migliori, migliorando l’efficienza e riducendo i costi. Anche le perdite e i furti possono essere prevenuti, poiché l’intelligenza artificiale è in grado di rilevare modelli di attività sospette nell’inventario e nei trasporti.
Avoiding losses in industry with AI and Machine Learning
The use of artificial intelligence (AI) in industry will transform the companies that make up this sector in several areas, including inventory and stock management, where this technology promises to be a real revolution. The use of artificial intelligence in industry is of essential importance in supply chain management. One of the traditional challenges facing any organization in the industrial sector is inventory management. The transition to Industry 4.0 with the use of automation tools aims to put an end to these problems, but there is one element that can make perfect stock management possible: artificial intelligence. Far from the stardom of technologies such as ChatGPT, the truth is that the use of AI and Machine Learning in industry is contributing directly to the drive for Industry 4.0. The basis for the effective application of both technologies lies in the data. The big advantage is that machine learning in the industry enables AI to develop and make decisions quickly based on the analysis of large amounts of data. With all this information, artificial intelligence allows to identify patterns that allow to predict the demand to be produced, so that it is possible to adjust stock levels and thus avoid product shortages or overstocking, which in turn reduces losses associated with unsold or expired products. The use of artificial intelligence in Industry 4.0 and, in the future, in Industry 5.0, has already been in use for some time. Solutions such as Opera MES with aggity already cover a large part of the needs of today’s smart factory, offering a complete, modern, configurable and modular industrial management system that perfectly covers the management and control of Production, Quality, Materials and Maintenance activities. Supply chain management The use of artificial intelligence in industry is of essential importance in supply chain management. This is due to its ability to analyze data in real time, so that companies can identify and address problems that may arise. In this way, delivery delays are reduced, product quality is improved or production can be adjusted to take into account fluctuations in the price of raw materials. With this, the smart factory can make decisions to reduce the risk of losses. With the use of AI in the industry, inventory management is optimized by implementing machine learning algorithms that are able to automatically adjust stock levels based on demand and market conditions. These algorithms can continuously analyze sales data, consumer behavior and other relevant factors to optimize inventory levels. The value is in the data Despite the prominence of AI and Machine Learning in the development of Industry 4.0, these two technologies are meaningless if there is no data on which they can work. Data is the food that both technologies need, so it is necessary to collect it from different sources. The difficulty is that today there are many companies in the industrial sector that have not even begun to store data and many others do not have a strategy to collect and manage it efficiently, so they lose a large amount of vital information for business development. More advantages of AI in industry Once the data is well managed and analyzed, artificial intelligence and machine learning provide a number of other advantages such as the optimization of transportation and distribution routes as they are able to decide which are the best routes, improving efficiency and reducing costs. Likewise, loss and theft can also be prevented as Artificial Intelligence can detect suspicious patterns of activity in inventory and transportation.
Evitar pérdidas en la industria con IA y Machine Learning
El uso de la inteligencia artificial (IA) en la industria va a transformar a las compañías que conforman este sector en varios apartados, incluyendo la gestión de inventarios y de stock donde esta tecnología promete ser una auténtica revolución. El empleo de la inteligencia artificial en la industria tiene una importancia esencial en la gestión de la cadena de suministro. Uno de los retos tradicionales que tiene cualquier organización del sector industrial es la gestión de inventarios. La transición hacia la Industria 4.0 con el uso de herramientas de automatización pretende acabar con esos problemas, pero hay un elemento que puede posibilitar que la gestión del stock sea perfecta: la inteligencia artificial. Lejos del estrellato de tecnologías como ChatGPT, lo cierto es que el uso de la IA y el Machine Learning en la industria está contribuyendo directamente al impulso de la Industria 4.0. La base para que la aplicación de ambas tecnologías sea efectiva se encuentra en los datos. La gran ventaja es que el machine learning en la industria posibilita el desarrollo de la IA y ésta puede tomar decisiones de forma rápida basándose en el análisis de grandes cantidades de datos. Con toda esa información la inteligencia artificial permite identificar patrones que permiten predecir la demanda que se va a producir, de manera que se pueden ajustar los niveles de stock y evitar, de esta forma, la escasez de productos o el exceso de stock, lo que a su vez reduce las pérdidas asociadas con productos no vendidos o caducados. El uso de la inteligencia artificial en la Industria 4.0 y, en el futuro, en la Industria 5.0, ya se está utilizando desde hace algún tiempo. Soluciones como Opera MES con aggity ya cubren buena parte de las necesidades de la fábrica inteligente actual ofreciendo un sistema de gestión industrial completo, moderno, configurable y modular que cubre de manera perfecta la gestión y el control de actividades de Producción, Calidad, Materiales y Mantenimiento. Gestión en la cadena de suministro El empleo de la inteligencia artificial en la industria tiene una importancia esencial en la gestión de la cadena de suministro. Esto es debido gracias a su capacidad para analizar los datos en tiempo real, de tal forma que las empresas pueden identificar y abordar los problemas que puedan surgir. De esta forma, se reducen los retrasos en la entrega, se mejora la calidad de los productos o se puede ajustar la producción atendiendo a las fluctuaciones en el precio de las materias primas. Con ello, la fábrica inteligente puede tomar decisiones para reducir el riesgo de sufrir pérdidas. Con el uso de la IA en la industria se optimiza la gestión de inventarios mediante la implementación de algoritmos de machine learning que son capaces de ajustar de forma automática los niveles de stock en función de la demanda y las condiciones del mercado. Estos algoritmos pueden analizar continuamente los datos de ventas, el comportamiento del consumidor y otros factores relevantes para optimizar los niveles de inventario. El valor está en los datos A pesar del protagonismo que tiene la IA y el Machine Learning en el desarrollo de la Industria 4.0 estas dos tecnologías carecen de sentido si no existen datos sobre los que puedan trabajar. Los datos son el alimento que necesitan ambas tecnologías, por lo que es necesario recopilarlos desde diferentes fuentes. La dificultad es que hoy hay numerosas empresas del sector industrial que ni siquiera han empezado a almacenar los datos y muchas otras no tienen una estrategia para recogerlos y gestionarlos de forma eficiente, por lo que pierden una gran cantidad de información vital para el desarrollo del negocio. Más ventajas de la IA en la industria Una vez que los datos están bien gestionados y analizados, la inteligencia artificial y el machine learning proporcionan otra serie de ventajas como la optimización del transporte y de las rutas de distribución ya que son capaces de decidir cuáles son los mejores recorridos, mejorando la eficiencia y reduciendo los costes. Así mismo, también se pueden prevenir las pérdidas y robos ya que la Inteligencia Artificial puede detectar patrones sospechosos de actividad en el inventario y en el transporte.
Media per la vendita al dettaglio: dalla vendita digitale a quella fisica
La tradizionale strategia di vendita al dettaglio nei canali digitali può essere trasferita nei negozi fisici, con un vantaggio sia per il rivenditore, sia per i marchi, sia per il cliente, che potrà godere di un’esperienza di acquisto completamente soddisfacente. Uno dei principali vantaggi dei media retail è la capacità di raggiungere i consumatori al momento giusto e nel posto giusto. Il commercio al dettaglio è un chiaro esempio di come, nonostante l’aumento degli acquisti online, il commercio fisico sia impossibile da sostituire. Per questo motivo, i rivenditori del futuro stanno adattando le loro strategie di vendita e di marketing a un ambiente ibrido, in cui i due mondi coesistono e si completano a vicenda. Nell’ambito delle tendenze del settore retail, i media per la vendita al dettaglio vengono presentati come un’arma strategica per migliorare le vendite e avvicinarsi ai clienti. Che cos’è il retail media L’obiettivo principale delle aziende del settore retail, indipendentemente dal fatto che si tratti di retail digitale o fisico, è quello di essere sempre più vicini al cliente. Soluzioni come Digital Customer Engagement di aggity ti permettono di comprendere le esigenze degli utenti, generare comunicazioni personalizzate e sfruttare l’automazione del marketing in tempo reale grazie all’uso di analisi e intelligenza artificiale. Queste soluzioni sfruttano la grande quantità di dati generati dai clienti, sia sulle piattaforme digitali che nei punti vendita fisici. Questi dati includono le abitudini di acquisto, le caratteristiche dei prodotti acquistati, i tempi di acquisto, il tipo di promozioni più efficaci, ecc. Questo set di dati viene utilizzato per creare annunci pubblicitari specifici per ciascuno di essi, che appaiono, ad esempio, sulla piattaforma di e-commerce. Grazie all’uso delle analisi, i dipartimenti di marketing possono segmentare il pubblico e mostrare pubblicità completamente personalizzate a ciascun cliente. Questa è la caratteristica principale dei media al dettaglio. Media al dettaglio nel punto vendita Ma dato che i clienti non smetteranno di visitare i punti vendita fisici, i rivenditori stanno integrando la strategia dei media nei loro negozi. Conosciuta anche come pubblicità nei punti vendita, ha lo scopo di consentire ai rivenditori di monetizzare il proprio pubblico e di offrire spazi pubblicitari per promuovere prodotti e servizi di diversi marchi. Uno dei principali vantaggi dei media retail è la capacità di raggiungere i consumatori al momento giusto e nel posto giusto. I media per il retail sfruttano praticamente tutto sfruttando gli spazi pubblicitari presenti nei negozi fisici, sui siti web e nelle applicazioni mobili. Grazie all’omnicanalità e all’analisi dei dati, i brand possono presentare i loro messaggi di marketing e pubblicitari proprio quando i consumatori sono più propensi a prendere decisioni di acquisto, con un conseguente aumento dell’efficacia della pubblicità. Altri vantaggi dei media per la vendita al dettaglio Per i rivenditori con uno o più negozi fisici, i media per la vendita al dettaglio offrono anche la possibilità di aumentare le entrate aprendo gli spazi pubblicitari in un negozio ad altri marchi. In questo modo il settore della vendita al dettaglio può monetizzare questi spazi e ottenere un flusso costante di entrate attraverso accordi pubblicitari. I marchi, dal canto loro, possono trarre vantaggio dalla reputazione del rivenditore e aumentare la visibilità dei loro prodotti, incrementando così il numero di vendite. I brand potranno anche valutare l’efficacia di alcune campagne in-store. Stiamo parlando di una strategia di successo, ma è bene ricordare che anche i media per la vendita al dettaglio possono fallire se le campagne e le promozioni non sono gestite correttamente. L’uso dell’analisi dei dati è fondamentale per un’esperienza digitale positiva del cliente. Non si tratta di lanciare campagne senza senso, perché si corre il rischio che il cliente si senta sotto pressione e che la sua esperienza di acquisto sia negativa.
Retail media: from digital to physical retail
The traditional retail media strategy in digital channels can be transferred to physical stores, with a benefit for the retailer, the brands and the customer, who will enjoy a completely satisfactory shopping experience. One of the main advantages of retail media is its ability to reach consumers at the right time and in the right place. Retail is a clear example of how, despite the increase in online shopping, physical retail is impossible to replace. For this reason, the retailers of the retailers of the future are adapting their sales and marketing strategies to a hybrid environment, where both worlds coexist and complement each other. Within the retail sector trends, retail media is presented as a strategic weapon to improve sales and be closer to customers. What is retail media The main objective of the companies that make up the retail sector, regardless of whether it is digital or physical retail, is to be closer and closer to the customer. Solutions such as Digital Customer Engagement by aggity allow you to understand user needs, generate personalized communications and take advantage of real-time marketing automation through the use of analytics and artificial intelligence. These solutions make use of the vast amount of data generated by customers, both on digital platforms and at a retailer’s physical point of sale. These data include purchasing habits, characteristics of the products purchased, times at which they shop, type of promotions that are most effective, etc. With this data set, specific ads are created for each of them, which appear, for example, on the e-commerce platform. Thanks to the use of analytics, marketing departments can segment audiences and display fully customized advertisements for each customer. This is the main characteristic of retail media. Retail Media at the point of sale But since customers are not going to stop visiting physical stores, retailers are incorporating the retail media strategy into their stores. Also known as point-of-sale advertising, it aims to enable retailers to monetize their audience and offer advertising space to promote products and services of different brands. One of the main advantages of retail media is its ability to reach consumers at the right time and in the right place. Retail media takes advantage of virtually everything as it leverages advertising space found in physical stores, on websites and in mobile apps. Thanks to omnichannel and through data analytics, brands can present their marketing and advertising messages just when consumers are most likely to make purchasing decisions, resulting in increased advertising effectiveness. More advantages of retail media For the retailer who owns one or more physical stores, retail media also offers the possibility of increasing revenues by opening up the advertising space in a store to other brands. In this way, the retail sector can monetize these spaces and obtain a steady stream of revenue through advertising agreements. On the other hand, brands can benefit from the reputation of the retailer and, in this way, increase the visibility of their products and, thus, increase the number of sales. Brands will also be able to evaluate the effectiveness of certain in-store campaigns. We are talking about a successful strategy, but keep in mind that retail media can also fail if campaigns and promotions are not managed properly. The use of data analytics is critical to the customer’s enjoyment of a positive phygital experience. It is not about launching meaningless campaigns because you run the risk that the customer will feel pressured and, then, their buying experience will be negative.
Retail media: del retail digital al físico
La tradicional estrategia de retail media en los canales digitales se puede traspasar a las tiendas físicas, con un beneficio tanto para el retailer, las marcas y el cliente, que disfrutará así de una experiencia de compra completamente satisfactoria. Una de las principales ventajas del retail media es la capacidad que tiene de llegar a los consumidores en el momento adecuado y en el lugar correcto. El retail es un ejemplo claro de cómo, a pesar del incremento que se produce en las compras online, el retail físico es imposible de sustituir. Por ese motivo, los retailers del futuro están adaptando sus estrategias de venta y de marketing a un entorno híbrido, donde ambos mundos convivan y sean complementarios. Dentro de las tendencias del sector retail, el retail media se presenta como un arma estratégica para mejorar las ventas y estar más cerca de los clientes. Qué es el retail media El principal objetivo de las empresas que conforman el sector de la venta minorista, independientemente de si se trata de un retail digital o físico, es estar cada vez más cerca del cliente. Soluciones como Digital Customer Engagement by aggity permiten conocer las necesidades de los usuarios, generar comunicaciones personalizadas y aprovechar las ventajas del marketing automation en tiempo real gracias al uso que hacen de la analítica y de la inteligencia artificial. Estas soluciones hacen uso de la ingente cantidad de datos que generan los clientes, tanto en las plataformas digitales como el punto de venta físico de un retailer. Esos datos incluyen hábitos de compra, características de los productos comprados, horas en las que compran, tipo de promociones más efectivas, etc. Con ese conjunto de datos se crean anuncios específicos para cada uno de ellos, que aparecen, por ejemplo, en la plataforma de comercio electrónico. Gracias al uso de la analítica, los departamentos de marketing pueden segmentar las audiencias y mostrar publicidades completamente personalizadas para cada cliente. Esta es la principal característica del retail media. Retail Media en el punto de venta Pero, visto que los clientes no van a dejar de visitar los puntos de venta físicos, los retailers están incorporando la estrategia retail media a sus tiendas. También conocido como publicidad en el punto de venta, tiene como objetivo que las tiendas minoristas puedan monetizar su audiencia y ofrecer espacios publicitarios para promocionar productos y servicios de diferentes marcas. Una de las principales ventajas del retail media es la capacidad que tiene de llegar a los consumidores en el momento adecuado y en el lugar correcto. El retail media saca partido prácticamente de todo ya que aprovecha los espacios publicitarios que se encuentran en las tiendas físicas, en las páginas web y en las aplicaciones móviles. Gracias a la omnicanalidad y gracias a la analítica de los datos, las marcas pueden presentar sus mensajes de marketing y publicidad justo cuando los consumidores son más propensos a tomar decisiones de compra, lo que se traduce en un incremento de la efectividad publicitaria. Más ventajas del retail media Para el retailer que posee una o varias tiendas físicas, el retail media le ofrece también la posibilidad de incrementar sus ingresos ya que puede abrir a otras marcas los espacios publicitarios que tenga en una tienda. De esta forma el sector minorista puede monetizar esos espacios y obtener un flujo constante de ingresos a través de acuerdos publicitarios. Por su parte, las marcas pueden beneficiarse de la reputación que tenga ese retailer y, de esta forma, incrementar la visibilidad de sus productos y, con ello, aumentar el número de ventas. Así mismo, las marcas podrán evaluar la efectividad de determinadas campañas que se lleven a cabo en las tiendas. Estamos hablando de una estrategia de éxito, pero hay que tener en cuenta que el retail media también puede fracasar si las campañas y las promociones no se gestionan de forma adecuada. El uso de la analítica de los datos es fundamental para que el cliente disfrute de una experiencia phygital positiva. No se trata de lanzar campañas sin sentido porque se corre el riesgo de que el cliente se sienta presionado y, entonces, su experiencia de compra será negativa.
Micro-segmentazione e ransomware
La micro-segmentazione è una delle tecniche di maggior successo nella lotta contro il ransomware ed è sempre più utilizzata dai reparti IT delle organizzazioni, rafforzando la strategia Zero-Trust. È sempre più facile monitorare uno spazio piccolo che uno grande, e questa è la premessa della micro-segmentazione per prevenire il ransomware. Il ransomware è una delle principali preoccupazioni dei Chief Security Officer (CSO) e dei reparti IT delle organizzazioni. La sua capacità di bloccare i dati che possono essere recuperati solo con il pagamento di un riscatto la rende una delle minacce più pericolose. Varianti come WannaCry o Petya hanno devastato aziende di diversi settori, comprese le infrastrutture critiche, per cui le aziende si chiedono costantemente come proteggersi dai ransomware. Man mano che i criminali informatici diventano più sofisticati nei loro metodi di attacco con tecniche come l’ingegneria sociale inversa, si evolvono ed emergono anche nuove tecniche per prevenire il ransomware, o almeno per minimizzarne l’impatto. Per questo motivo, troviamo l’applicazione dell’RPA per migliorare la cybersicurezza o l’utilizzo di pratiche come la micro-segmentazione. La micro-segmentazione è una strategia di sicurezza informatica che prevede la divisione della rete in segmenti più piccoli e isolati, chiamati anche micro-segmenti. In questo modo, la comunicazione tra di loro è limitata in modo che funzionino come reti indipendenti con politiche di sicurezza specifiche per ciascuna di esse. Grazie a questa suddivisione, la superficie di attacco è limitata, in modo che se si verifica un attacco ransomware, le conseguenze si riducono a quel micro-segmento. I vantaggi della micro-segmentazione per combattere il ransomware Il concetto alla base della micro-segmentazione è molto semplice e cerca di rispondere alla domanda su come prevenire il ransomware in modo pratico. Poiché un attacco informatico ransomware si diffonde gradualmente attraverso la rete, se vengono poste delle barriere di comunicazione, il malware non sarà in grado di avanzare. Il grande vantaggio è che se uno dei micro segmenti viene compromesso, gli altri micro segmenti rimangono isolati e protetti. Un altro importante vantaggio dell’implementazione di una strategia di sicurezza informatica che include la micro-segmentazione è che i reparti IT possono stabilire politiche di sicurezza granulari e personalizzate per ogni micro-segmento. In questo modo, è possibile implementare misure più severe in quei micro-segmenti che sono più critici e che contengono dati e informazioni più preziosi per l’organizzazione. Ma le organizzazioni utilizzano la micro-segmentazione anche per altre attività, come il rilevamento precoce e la risposta in caso di attacco ransomware. È sempre più facile monitorare uno spazio piccolo che uno grande, e questa è la premessa della micro-segmentazione. Grazie alla possibilità di analizzare facilmente il traffico che scorre in ciascuno dei microsegmenti, le organizzazioni possono individuare più rapidamente eventuali comportamenti anomali. È anche più facile testare la resistenza dei sistemi. Politica di fiducia zero In generale, ciò che la micro-segmentazione offre è una maggiore e migliore visibilità di tutto ciò che circola in una rete aziendale. Questa maggiore visibilità rafforza la strategia di fiducia zero dell’organizzazione. Zero-Trust cerca di autenticare tutti i carichi di lavoro in circolazione e di sfidare ciascuno di essi, per evitare che il malware entri nella rete. Con la micro-segmentazione, questi oneri possono essere identificati in modo più efficace, migliorando così la strategia zero trust. Esempi di micro-segmentazione Ci sono diversi esempi di micro-segmentazione per combattere il ransomware: in un ambiente cloudIl provider impiega la micro-segmentazione per proteggere i carichi di lavoro di ciascuno dei suoi clienti, in modo che ogni cliente abbia il proprio micro segmento virtuale che opera come rete indipendente all’interno dell’infrastruttura cloud. Un altro esempio è quello delle fabbriche, dove la sicurezza informatica della tecnologia operativa è fondamentale; nell’ambiente industriale, si possono creare micro segmenti per i dispositivi di controllo industriale, i sistemi di monitoraggio e i sistemi di sicurezza. In breve, incorporare il micro-segmentazione nella strategia di sicurezza informatica può essere determinante per il successo della lotta al ransomware e per questo è fondamentale avere un partner esperto come aggity che, oltre a disporre di una gamma di soluzioni raggruppate nella proposta di Cloud e sicurezza informatica by aggityha una conoscenza e un’esperienza comprovata nelle diverse fasi del ciclo di eccellenza della sicurezza informatica.