Considera l'ultima volta che hai preso una decisione importante per il tuo negozio al dettaglio. Hai fatto ipotesi plausibili? Se è così, non avresti dovuto. Anche se la tua intuizione fosse corretta, è un modo rischioso di gestire un'azienda. La maggior parte dei rivenditori no. Il settore globale dell'analisi al dettaglio, del valore di 8.64 miliardi di dollari, assiste i rivenditori fornendo i dati di cui hanno bisogno per prendere decisioni migliori. L'utilizzo dei dati per gestire un'attività di vendita al dettaglio redditizia elimina le congetture da tutto, dalla determinazione di dove individuare il tuo prossimo negozio alla priorità dei rifornimenti di inventario. Non sai da dove cominciare? Questo articolo discute i tipi di analisi della vendita al dettaglio che dovresti consultare mentre prendi decisioni, insieme a strumenti ed esempi per dimostrare ogni statistica in azione.
Che cos'è l'analisi dei dati di vendita al dettaglio?
L'analisi dei dati di vendita al dettaglio è l'atto di raccogliere e analizzare i dati di vendita al dettaglio (come vendite, inventario, prezzi e così via) al fine di identificare le tendenze, prevedere i risultati e prendere decisioni aziendali migliori e più redditizie.
Se eseguita correttamente, l'analisi dei dati consente ai rivenditori di ottenere una visione più approfondita delle prestazioni dei loro negozi, prodotti, clienti e fornitori e utilizzare tale comprensione per aumentare la redditività.
Quasi tutti i commercianti utilizzano l'analisi dei dati in qualche modo, anche se esamina solo i dati di vendita in Excel.
Tuttavia, c'è una differenza significativa tra un analista che utilizza Excel per esaminare i fogli di calcolo e impiegare un'intelligenza artificiale appositamente creata per valutare miliardi di punti dati contemporaneamente.
Per apprezzare questa distinzione, devi prima comprendere le quattro categorie di analisi dei dati di vendita al dettaglio.
Tipi di analisi dei dati al dettaglio
Esistono quattro tipi fondamentali di analisi dei dati di vendita al dettaglio: analisi descrittiva, che riflette e spiega le prestazioni passate; analisi diagnostica, che identifica la causa principale di un determinato problema; analisi predittiva, che stima i risultati futuri; e analisi prescrittive, che suggeriscono le mosse successive. Ciascuna delle quattro tecniche è discussa in maggiore dettaglio di seguito.
#1.Analisi descrittiva
L'analisi descrittiva funge da base per tipi di analisi più sofisticati, come quelli elencati di seguito. Risponde a domande fondamentali come "quanti, quando, dove e cosa", la sostanza degli strumenti e dei dashboard di business intelligence di base che forniscono statistiche settimanali sulle vendite e sull'inventario.
#2. Analisi diagnostica
L'analisi diagnostica aiuta le aziende di vendita al dettaglio a identificare e analizzare i problemi che potrebbero ostacolare le prestazioni. I rivenditori possono acquisire una comprensione più approfondita delle cause principali dei problemi che incontrano unendo i dati provenienti da numerose fonti, come il feedback dei consumatori, le prestazioni finanziarie e l'analisi operativa.
#3. Analisi predittiva
L'analisi predittiva aiuta i commercianti a prevedere eventi futuri sulla base di una varietà di fattori come condizioni meteorologiche, tendenze economiche, interruzioni della catena di approvvigionamento e nuove sfide competitive. Questa strategia assume spesso la forma di un'analisi what-if, che consente a un rivenditore di mappare cosa accadrebbe se offrisse uno sconto del 10% rispetto a uno sconto del 15% su un prodotto, o anticipare quando finirebbe lo stock in base a un particolare insieme di azioni alternative.
#4. Analisi prescrittiva
L'analisi prescrittiva è l'applicazione dell'intelligenza artificiale e dei big data per ottenere risultati di analisi predittiva e prescrivere azioni. Ad esempio, l'analisi prescrittiva, ad esempio, può fornire agli agenti dell'assistenza clienti offerte suggerite che possono trasmettere ai consumatori al volo, come un upsell basato sulla cronologia degli acquisti precedenti o un cross-sell per rispondere a una nuova domanda del cliente.
Esempi di applicazioni di analisi dei dati al dettaglio
Uno dei motivi più importanti per utilizzare l'analisi dei dati per guidare il processo decisionale è garantire che le tue conclusioni siano fondate sulla verità effettiva (cifre fredde e dure), piuttosto che sulla prospettiva della realtà di qualcuno.
L'analisi può anche aiutarti a comprendere la tua azienda in modo molto più dettagliato di quanto potresti fare altrimenti.
In pratica, un negozio può utilizzare l'analisi dei dati per:
- Comprendere il valore dell'ordine tipico e la quantità di prodotti venduti.
- Determina quali prodotti vendono di più, quali meno e tutto il resto.
- Determina i tuoi clienti più preziosi.
- Scopri la tua vera domanda e le precedenti vendite mancate.
- Determinare le migliori quantità d'ordine proposte e formulare raccomandazioni su quantità di acquisto e allocazioni.
- Determinare il miglior prezzo per un prodotto specifico in ogni data area.
Queste (e altre) informazioni possono aiutarti a comprendere meglio le metriche della tua azienda e sviluppare strategie che ti porteranno dove vuoi andare.
L'analisi dei dati dovrebbe diventare una componente vitale della tua azienda man mano che cresce, al fine di migliorare il processo decisionale e sviluppare tattiche di vendita al dettaglio efficaci.
Non sorprende, quindi, che il settore delle soluzioni di analisi per la vendita al dettaglio sia grande e in piena espansione. Esamineremo alcune di queste app, come funzionano e quali vantaggi potresti ottenere dal loro utilizzo.
#1. Intelligenza aziendale
Molte aziende utilizzano strumenti di Business Intelligence per gestire e organizzare correttamente i propri dati. Gli strumenti BI sono un esempio di analisi descrittiva perché ti aiutano a organizzare e visualizzare i tuoi dati.
Molti negozi intraprendono la business intelligence (BI) di base utilizzando le funzionalità del sistema ERP (Enterprise Resource Planning) nativo o importando i dati direttamente in Microsoft Excel.
I rivenditori leggermente più sofisticati impiegheranno software di BI come:
- Microsoft Power BI
- Quadro
- LINFA
- QlikView
- Spark di Apache
Queste applicazioni forniscono l'accesso a molte origini dati, elementi visivi accattivanti e alcune manipolazioni dei dati.
La BI più complessa in genere comprende data scientist che utilizzano linguaggi di programmazione (come Python) che forniscono ulteriore libertà per l'elaborazione, la visualizzazione e la modellazione dei dati.
Sebbene utili, molti degli esempi sopra riportati richiedono una notevole quantità di intervento umano e richiedono molto tempo per essere gestiti. Ciò è particolarmente vero per i rivenditori medio-grandi con centinaia o migliaia di punti vendita (e da decine di migliaia a centinaia di migliaia di merci). Questo è il motivo per cui molti rivenditori impiegano analisti assegnati a ciascun dipartimento per compilare report.
Gli strumenti di analisi avanzata, come Retalon, possono in genere automatizzare la maggior parte delle procedure manuali e ripetitive associate ai metodi di BI standard a causa della loro sofisticazione.
#2. Previsioni di vendita
La previsione delle vendite è un altro uso comune dell'analisi dei dati nella vendita al dettaglio.
Descritto semplicemente, la previsione delle vendite è l'atto di analizzare i dati di vendita precedenti, identificare le tendenze e proiettarle nel futuro per stimare le vendite.
Questo assiste i commercianti in tutto, dagli acquisti di inventario e la gestione del budget OTB alla definizione di obiettivi finanziari di alto livello per l'organizzazione.
La previsione delle vendite, come suggerisce il nome, è di natura predittiva ed è il tipo più elementare di analisi predittiva utilizzata dai rivenditori.
Esistono numerose tecniche per prevedere le vendite perché le aziende hanno cercato di farlo per secoli:
- Utilizzo dei dati di vendita dell'anno scorso per prevedere le vendite per l'anno in corso
- Sondaggi, osservazioni e altre forme di ricerca di mercato
- Stime da esperti
- Modelli statistici Excel
- Software specializzato
Molti negozi hanno sviluppato la propria soluzione interna per la previsione delle vendite future, integrando in genere dozzine (se non centinaia) di fogli Excel, funzionalità ERP, software specializzato e team di analisti.
Sebbene la previsione delle vendite sia la base di molti processi di pianificazione della vendita al dettaglio, è forse l'area più importante dell'analisi dei dati che necessita di miglioramenti. Ciò è dovuto al fatto che le previsioni di vendita sono spesso errate e non tengono conto delle complessità del settore della vendita al dettaglio.
Ad esempio, se un commerciante ha esaurito un prodotto l'anno scorso, le metodologie convenzionali di previsione delle vendite gli direbbero di ripetere l'errore, anche se potrebbe vendere molto di più.
Di conseguenza, la maggior parte delle previsioni di vendita è caduta in disgrazia, con analisi predittive più complesse che ne hanno preso il posto.
#3. Previsione della domanda
Come detto in precedenza, la previsione della domanda è una sorta di analisi predittiva molto più avanzata utilizzata dai commercianti.
La previsione della domanda, invece di tentare di stimare le vendite utilizzando solo i dati di vendita storici, utilizza una gamma di dati molto più ampia per calcolare la domanda di ogni prodotto, in ogni negozio, a precisi intervalli di tempo. La previsione della domanda è quindi molto più accurata della tipica previsione delle vendite.
Ulteriori informazioni sulla previsione delle vendite rispetto alla previsione della domanda sono disponibili qui.
In sintesi, i principali vantaggi di questa forma di analisi della vendita al dettaglio sono i seguenti:
- Previsione più precisa dello stato futuro dell'attività
- Fare simulazioni o scenari "what-if".
- Capacità di adattarsi al volo quando le condizioni cambiano sul terreno
- Unificazione delle funzioni critiche di vendita al dettaglio (ad esempio, promozioni e gestione dell'inventario)
Come di consueto, esistono numerosi metodi per prevedere la domanda. I rivenditori possono utilizzare quanto segue, in ordine decrescente di sofisticazione:
- Fogli di calcolo Excel contenenti modelli statistici
- Software di analisi generale e modellazione statistica
- Software di analisi per la vendita al dettaglio basato sull'intelligenza artificiale
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Sebbene le prime due alternative siano adeguate per le piccole imprese, diventa difficile (se non impossibile) impiegarle con set di dati molto grandi (come quelli che si trovano nei rivenditori medio-grandi).
Ciò è dovuto al fatto che la previsione della domanda utilizza dati provenienti da fonti diverse dai dati di vendita.
- Cronologia dei prezzi
- Inventario passato
- La gamma e la ricchezza dell'assortimento
- Gruppi e famiglie di prodotti
- Stagionalità
- Incoerenza della catena di fornitura
- Attività dei concorrenti
- Preferenze dei consumatori
- Etc.
Immagina di compilare, analizzare e modellare manualmente tutti questi dati per miliardi di combinazioni distinte Store/SKU.
Trovare un fornitore di software di analisi predittiva per la vendita al dettaglio con una comprovata esperienza nel trattare con i rivenditori nel loro verticale è il metodo migliore per i rivenditori per utilizzare la previsione della domanda.
L'utilizzo di software personalizzati come questo offre numerosi vantaggi ai negozi.
Ad esempio, puoi sperimentare diverse variabili come il prezzo del prodotto, l'apertura di nuovi negozi, il lancio di nuovi prodotti (e altro) per vedere quale effetto hanno sui KPI dei tuoi profitti e quindi modificare di conseguenza il tuo inventario, i prezzi o la strategia di marketing.
#4. Analisi al dettaglio avanzata unificata
Questo è il tipo più potente di analisi, con il miglior ROI se utilizzato in modo appropriato.
L'analisi avanzata unificata, che rientra nel quarto tipo di analisi (analisi prescrittiva), si sforza di combinare i vantaggi della business intelligence, della diagnostica avanzata e delle previsioni accurate della domanda con l'automazione intelligente che propone le attività più redditizie in tutta l'azienda.
Un buon software di analisi unificata farà quanto segue:
- Automatizza la creazione di report e la visualizzazione dei dati.
- Prevedi la domanda per ogni prodotto in ogni negozio in determinati orari.
- Consenti simulazioni flessibili e scenari "what-if" per lanci di nuovi prodotti, aperture di punti vendita e altre situazioni simili.
- Migliaia (se non milioni) di micro-ottimizzazioni tra selezione, allocazione, prezzi e così via vengono consigliate automaticamente.
- Tutte le modifiche e gli aggiornamenti devono essere riconciliati in tutti i reparti e le origini dati.
Questa forma di analisi può essere fornita solo da fornitori di software specializzati in analisi avanzate della vendita al dettaglio a causa della sua complessità e specialità.
Non solo automatizza centinaia di processi ripetitivi (compilazione di report, consolidamento dei dati tra reparti, valutazione e così via), ma ottimizza anche a una granularità che gli analisti umani non riescono a eguagliare.
Questo tipo di analisi dei dati avanzata è fornito da una varietà di soluzioni, tra cui la piattaforma di analisi al dettaglio di Retalon, che utilizza previsioni della domanda altamente accurate e intelligenza artificiale avanzata per fornire centinaia, migliaia o addirittura milioni di miglioramenti granulari che migliorano i profitti.
Inoltre, questo tipo di software è altamente adattabile e può essere impostato per accettare automaticamente determinati suggerimenti mentre richiede il permesso umano per altri per un maggiore controllo.
Quando è il momento di aggiornare la tua analisi di vendita al dettaglio?
Qualsiasi attività di vendita al dettaglio di medie e grandi dimensioni che desideri avere successo a lungo termine deve utilizzare una sorta di analisi dei dati. Questo perché è necessario ottenere informazioni corrette in modo proattivo al fine di fornire il prodotto appropriato, nel luogo giusto, al momento giusto e nella giusta quantità.
Anche se stai già utilizzando l'analisi, probabilmente vorrai aggiornare prima o poi per stare al passo con la concorrenza.
In genere, man mano che la tua azienda cresce, crescono anche il volume dei dati e la complessità delle decisioni coinvolte.
Ma cosa succede se hai troppi dati e non hai idea di cosa farne?
Per determinare se è il momento di modernizzare i tuoi strumenti di analisi dei dati, inizia ponendoti le seguenti domande:
- Fino a che punto dovrei approfondire i dati? Le soluzioni delle mie difficoltà sono ovvie?
- È comune per me imbattermi in eccezioni e dover rivedere manualmente le mie previsioni?
- I miei strumenti di analisi in diverse funzioni di vendita al dettaglio si tengono in considerazione l'un l'altro?
- Possibile che io stia facendo gli stessi errori anno dopo anno?
- Ho ancora problemi con la distorsione dell'inventario, come mancate vendite, scorte eccessive e scorte esaurite?
- Ho troppi ribassi verso la fine della stagione?
- Esiste un buon approccio per far fronte a nuovi prodotti che non hanno una cronologia delle vendite?
Le risposte a queste domande ti aiuteranno a determinare se dovresti migliorare il tuo approccio all'analisi.
Tuttavia, evita la fin troppo comune trappola della paralisi dell'analisi al dettaglio.
I rivenditori che investono in analisi avanzate stanno rubando quote di mercato a chi è ancora indeciso. Mentre ci avviciniamo all'era digitale del commercio, la potente analisi dei dati e l'intelligenza artificiale al dettaglio non sono più un "desiderio" ma un "bisogno".
I vantaggi dell'analisi al dettaglio
L'analisi della vendita al dettaglio è una raccolta di strumenti utilizzati dai rivenditori per migliorare le vendite, ridurre al minimo le spese generali e di manodopera e migliorare i profitti. L'analisi della vendita al dettaglio può aiutare a raggiungere questi obiettivi in diversi modi, tra cui:
#1. Ridurre le scorte e la necessità di sconti
L'analisi della vendita al dettaglio aiuta gli utenti a comprendere le tendenze della domanda in modo che abbiano abbastanza prodotti a portata di mano ma non così tanto da dover ricorrere a forti sconti per eliminare l'inventario in eccesso. L'uso dell'analisi per determinare la rapidità con cui un prodotto viene consumato è una pratica comune.
#2. Miglioramento della personalizzazione:
L'analisi consente ai commercianti di comprendere meglio le preferenze dei propri consumatori e, di conseguenza, di catturare più domanda rispetto ai concorrenti. Un rivenditore di libri, ad esempio, può utilizzare la cronologia degli acquisti per informare i consumatori che hanno espresso interesse per la storia americana quando un nuovo libro dello storico Ron Chernow diventa disponibile per il preordine.
#3. Migliorare le decisioni sui prezzi
Sintetizzando una serie di indicatori, come carrelli della spesa abbandonati, informazioni sui prezzi della concorrenza e il costo dei prodotti venduti, l'analisi dei dati può aiutare le aziende a stabilire i prezzi ideali per i loro prodotti. I rivenditori possono massimizzare i profitti non applicando prezzi superiori a quelli che il mercato sopporterà o inferiori a quelli che i clienti sono disposti a pagare.
#4. Migliorare le allocazioni dei prodotti
L'analisi può aiutare i rivenditori a determinare come allocare i prodotti tra regioni geografiche, strutture di distribuzione e vetrine, eliminando così i costi di trasporto non necessari. Ad esempio, un negozio di abbigliamento sportivo può utilizzare l'analisi per vedere in che modo una variazione di temperatura di due gradi influisce sulle vendite di magliette termiche e allocare più di tali articoli a una struttura di distribuzione più vicina a luoghi che dovrebbero avere temperature più fresche durante un determinato inverno.
Software di analisi al dettaglio
L'analisi della vendita al dettaglio si basa su dati raccolti in vari modi, tra cui negozi fisici e siti web. Alcuni degli strumenti utilizzati sono stati i seguenti:
- Sistemi per punti vendita (POS). sono utilizzati dai negozi per tracciare e gestire le transazioni dei consumatori. I sistemi POS raccolgono dati sugli acquisti dei consumatori e possono fornire rapporti sulle vendite e sulle tendenze dei clienti.
- Software di gestione delle relazioni con i clienti (CRM): Le applicazioni in questa categoria gestiscono le vendite, il marketing, il servizio clienti e i processi di e-commerce. I rivenditori utilizzano questi programmi per monitorare le interazioni con i clienti, salvare dati su consumatori specifici e scoprire possibili possibilità di vendita, marketing e servizio clienti sulla base di tali dati.
- Strumenti di business intelligence: I rivenditori utilizzano strumenti di business intelligence (BI) per sintetizzare le informazioni raccolte da enormi quantità e diversi set di dati, principalmente per tenere traccia delle metriche chiave delle prestazioni come la fedeltà dei clienti, i turni di inventario, il tasso di vendita e i giorni disponibili. Questi strumenti rendono semplice per i rivenditori compilare report e inviarli agli amministratori delegati e ad altri responsabili delle decisioni.
- Sistemi di gestione dell'inventario: Questo software viene utilizzato dai rivenditori per tenere traccia degli articoli in magazzino, monitorare i livelli di inventario nei magazzini e nelle strutture di distribuzione e prevedere la domanda. Aiuta inoltre i commercianti a determinare i posti migliori per conservare oggetti specifici al fine di ridurre i costi di trasporto e garantire che le merci siano disponibili per soddisfare la domanda dei clienti.
- Analisi predittiva: Questo tipo di analisi prevede tendenze e comportamenti futuri utilizzando i dati di transazioni, interazioni e altri eventi precedenti. I quattro tipi più diffusi di analisi al dettaglio sono descrittivi, diagnostici, predittivi e prescrittivi (come delineato sopra), che vengono utilizzati per scoprire nuovi segmenti di clienti e prospettive di crescita.
Migliori pratiche sulle pratiche di analisi al dettaglio
#1. Fare ampio uso dei dati dei clienti.
I clienti forniscono molte informazioni esplicite e implicite sui loro desideri e intenti e i migliori professionisti dell'analisi al dettaglio utilizzano tali dati per individuare le tendenze e comprendere meglio quei clienti. I principali rivenditori combinano i dati dei clienti provenienti dai propri programmi di fidelizzazione con dati provenienti da e-commerce, sistemi di punti vendita e altre fonti, nonché dati ottenuti da broker.
I dati dei clienti sono spesso classificati dagli esperti come un mix di punti demografici, transazionali, comportamentali e persino psicografici. La raccolta, l'aggregazione e la capitalizzazione di vari tipi di dati dei clienti seguono spesso un percorso logico, a partire dall'ampia fascia demografica. I rivenditori distinguono anche tra "clienti" (coloro che hanno già fatto affari con loro) e "consumatori" (coloro che potrebbero essere buone prospettive). I dati dei consumatori possono aiutare a informare il "modello di sosia": ad esempio, se un rivenditore riconosce Mark come un cliente meraviglioso, cercherà più persone con caratteristiche simili e si rivolgerà a loro con offerte speciali.
#2. Utilizzare gli strumenti di visualizzazione.
Gli strumenti di visualizzazione nel software BI, come diagrammi, grafici e dashboard, sono fondamentali per interpretare i dati e prendere decisioni informate. Sono molto più efficaci del semplice fissare righe e colonne di dati per afferrare la conoscenza. Gli strumenti di visualizzazione BI offrono inoltre agli utenti aziendali l'accesso all'analisi anziché costringerli ad attendere che l'IT prepari report ed esegua query.
#3. Esamina diverse fonti di dati
Più fonti di dati, come i dati sulle vendite, i dati storici dei clienti e i dati di inventario, possono aiutare i commercianti ad acquisire una comprensione più sfumata della loro attività, soprattutto perché i KPI sono spesso interconnessi. I rivenditori, ad esempio, possono utilizzare l'analisi degli attributi della merce insieme all'analisi in-store per scoprire come ottimizzare il layout di un negozio fisico al fine di convertire gli acquirenti in clienti paganti. L'analisi dell'inventario può aiutare i rivenditori a garantire di avere abbastanza merci a portata di mano per supportare il layout del merchandising. (I rivenditori dovrebbero anche essere consapevoli del fatto che diverse applicazioni possono avere definizioni diverse per i tipi di dati, che, se non corretti, potrebbero portare ad analisi errate; questo è un argomento a favore dell'utilizzo di un'unica piattaforma per l'analisi al dettaglio piuttosto che adottare le cosiddette migliori -of-breed application.)
#4. Monitorare i KPI
Il monitoraggio degli indicatori chiave di prestazione aiuta i commercianti a misurare le loro prestazioni e identificare le opportunità di sviluppo. I commercianti di maggior successo utilizzano riepiloghi KPI settimanali (noti anche come Balanced Scorecard) per confrontare le metriche più recenti con quelle della settimana precedente. Questo di solito inizia con una revisione di ciò che è accaduto (ad esempio, le vendite sono crollate per alcuni articoli), seguita da un'ulteriore indagine sul motivo per cui è successo (ad esempio, esaurimento scorte).
#5. Dai priorità ai tuoi obiettivi.
Non è necessario misurare tutto ciò che può essere misurato. I rivenditori hanno accesso a nuovi strumenti analitici e a un mare di dati, ma devono stare attenti a ciò che misurano o rischiano di annegare i decisori nelle raccomandazioni. I rivenditori dovrebbero iniziare identificando opportunità ad alta priorità con effetto commerciale immediato. Secondo McKinsey, la migliore analisi affronta uno specifico problema aziendale e crea una conseguenza misurabile.
Secondo Mark Lawrence, un esperto di analisi al dettaglio, tutte e cinque le pratiche consigliate sopra elencate sono interconnesse. Il suo consiglio: inizia con un obiettivo, poi due o tre obiettivi sottostanti. Si riferisce ai KPI che informano lo sviluppo a questo livello come KPI "principali". Se uno degli obiettivi è "avvicinarsi al cliente", i KPI potrebbero essere "aumentare il lifetime value del cliente del 20%", "raggiungere il 15% di conversioni dei consumatori su base annua" e "ottimizzare i livelli di inventario per supportare la centralità del cliente obiettivi”. Gli strumenti di visualizzazione consentono ai leader aziendali di monitorare i progressi verso il raggiungimento di tali obiettivi e stimolare azioni correttive come nuove promozioni e modifiche all'assortimento di prodotti.
Il futuro dell'analisi al dettaglio
Il futuro del commercio al dettaglio è incerto, ma lo stato attuale del commercio al dettaglio non lo è. Gli utenti e le applicazioni utilizzeranno l'analisi incessantemente, spesso involontariamente, in modo simile a come gli smartphone utilizzano costantemente il rilevamento della posizione per soddisfare le esigenze degli utenti.
L'analisi della vendita al dettaglio diventerà più integrata nei processi quotidiani degli utenti aziendali piuttosto che essere utilizzata solo per la produzione o la revisione di report settimanali. Sempre più persone saranno esposte ai frutti dell'IA nelle loro attività lavorative quotidiane, anche se non ne sono consapevoli. L'analisi dei dati basata sull'intelligenza artificiale non sarà più pubblicizzata.
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Riferimenti
