Digital BI per efficientare il reporting

Santoni è un brand di calzature di lusso apprezzato per l’eccellenza dell’artigianato italiano e l’eleganza delle sue creazioni. Per ottimizzare il processo decisionale e aumentare l’efficienza operativa, Santoni ha scelto di implementare una soluzione di Business Intelligence in grado di integrare e visualizzare automaticamente i dati tra varie sorgenti, supportando una strategia data-driven.

Cliente

Santoni
Settore

Luxury Fashion
Aree di Expertise

Digital Intelligence, Martech & Adtech

1. Obiettivi

Santoni voleva migliorare la propria efficienza nel reporting dei dati ed arricchire la propria architettura di Business Intelligence aziendale con dati digitali provenienti da più sorgenti, inoltre puntava ad estendere la gamma di KPI da monitorare attraverso report automatizzati. I principali obiettivi della Fase 1 del progetto consistevano nel:

Unire dati di Google Analytics e dati interni (SFCC & Target): Ottenere un’unica fonte aggregata, attribuendo con precisione i KPI a livello di mercato e superando il reporting frammentato tra traffico digitale e vendite registrate dai sistemi interni.
Automatizzare i report quotidiani e settimanali: Creare lo “Yesterday Report” per il riepilogo dei dati del giorno precedente ed il “Weekly Report” per l’analisi della settimana precedente, eliminando le attività manuali di estrazione e aggregazione del dato.
Sviluppare dashboard dinamiche integrate: Poter visualizzare KPI di traffico, revenue, prodotto e markdown all’interno di viste interattive, supportando analisi approfondite e decisioni data-driven.

Dashboard Yesterday Daily Report & Product Overview

2. Approccio

Per supportare Santoni in un percorso data-driven e integrare i dati digitali con quelli aziendali, abbiamo strutturato il progetto in più fasi per garantire coerenza, qualità e automazione:

Vendor Selection ETL: individuazione delle piattaforme ETL con connettori per GA4 e SFCC, in grado di estrarre, trasformare e caricare automaticamente i dati da più sorgenti.
Data Architecture & Validazione: progettazione di un Data Warehouse cloud-based per aggregare le sorgenti, applicando logiche di trasformazione e regole di validazione automatica per garantire qualità ed efficienza del processo.
Implementazione delle Dashboard Dinamiche: configurazione di una piattaforma di visualizzazione che si alimenta in tempo reale dal Data Warehouse, con viste interattive su:
• Ecommerce Overview, sui KPI di business per geografie e canali
• Product Overview, sui KPI per categoria di prodotto e di gender
• Markdown Overview, per analisi sulle promozioni a livello di ordini e di prodotto.
Automazione dei Report giornalieri e settimanali: creazione dello “Yesterday Report” e del “Weekly Report” – report PDF schedulati – provenienti dalle rispettive dashboard, che riportano un recap dei principali KPI del periodo valutato, con deep-dive a livello di area geografica, prodotto e sorgenti di traffico.

3. Risultati

Il brand ha ottenuto benefici concreti e misurabili in termini di efficienza operativa e business clarity:

Efficienza operativa: grazie all’automazione completa dei processi si è ottenuta una riduzione significativa sia del tempo dedicato dal team interno alla realizzazione della reportistica, fino a due giorni a settimana sia degli errori umani nelle attività manuali di export/import dei dati, migliorando l’accuratezza dei dati analizzati.
Visione olistica e business clarity: monitoraggio di un numero significativamente maggiore di KPI all’interno di un’unica piattaforma, incrociando dati tra area geografica, categoria di prodotto, sorgenti di traffico e ordini con scontistiche applicate, per scoprire insight determinanti e adottare ottimizzazioni data-driven.
Migliore attribuzione: ricostruzione più precisa degli ordini a livello di country e di promozione, consentendo una più corretta analisi delle performance.
Visualizzazione personalizzata: attraverso una dashboard dinamica è stato possibile presentare i risultati e i KPI in un formato completamente personalizzato, grazie ad esempio all’integrazione delle immagini di prodotto, per offrire una visualizzazione più immediata e intuitiva del focus sui prodotti.
Scalabilità e integrazione futura: la Digital BI è già predisposta per integrare costi marketing, CRM e dati marketplace, offrendo un framework che permette ulteriori approfondimenti strategici.