Risolvere la frammentazione dei dati nel settore retail: la chiave per un percorso cliente coerente

Arnjah Dillard | 9 febbraio 2026 | 5 minute read

La piattaforma Stibo Systems semplifica la gestione dei dati sui prodotti al dettaglio

Esplora la nostra soluzione

Risolvere la frammentazione dei dati nel settore retail: la chiave per un percorso cliente coerente

Master Data Management Blog by Stibo Systems logo
| 5 minute read
febbraio 09 2026
Risolvere la frammentazione dei dati: Percorsi dei clienti coerenti
9:17

La frammentazione dei dati nel settore retail si verifica quando i dati provenienti da diverse parti dell'azienda, come l'inventario, il comportamento dei clienti e le vendite, sono sparsi in più sistemi diversi.

Questo porta a intuizioni scollegate e crea grossi problemi ai retailer. Che si tratti della cronologia degli acquisti di un cliente o dei dettagli di un prodotto, quando le informazioni non sono unificate, le aziende rischiano di offrire esperienze incoerenti, di perdere opportunità di crescita e di perdere la fiducia dei clienti.

Vediamo perché la soluzione di questo problema è fondamentale per i rivenditori e come può trasformare le vostre attività.


Perché è così importante risolvere la frammentazione dei dati nel retail

Risolvere la frammentazione dei dati non significa solo organizzarli. Si tratta di creare esperienze più fluide e personalizzate per i clienti e di sbloccare le efficienze operative che favoriscono la crescita del business.

Ecco alcuni dei principali vantaggi derivanti dalla risoluzione dei problemi di frammentazione dei dati:

Migliori esperienze per i clienti

Quando i dati sono unificati, i clienti possono godere di esperienze coerenti e personalizzate in ogni punto di contatto, sia che acquistino online che in negozio. In questo modo tornano e consigliano il vostro marchio ad altri.

Maggiore fedeltà dei clienti

Grazie all'accesso a profili chiari dei clienti, è possibile coinvolgerli con offerte pertinenti e comunicazioni tempestive, promuovendo una maggiore fedeltà e incoraggiando il repeat business.

Migliori decisioni aziendali

Disporre di un'unica fonte di verità per i vostri dati significa che il vostro team dirigenziale può prendere decisioni ben informate basate su intuizioni accurate provenienti da nuovi dati, anziché su informazioni incomplete o obsolete.

Maggiore efficienza operativa

L'eliminazione dei dati isolati riduce i processi manuali che richiedono tempo, snellisce le operazioni e migliora la condivisione dei dati, assicurando che tutti i dipendenti lavorino con le stesse informazioni e gli stessi set di dati.

Crescita del fatturato

Una strategia di dati scalabile porta a un marketing più efficace, a una gestione ottimizzata dell'inventario e a sforzi di vendita mirati, tutti fattori che favoriscono la crescita del fatturato.

ESPERIENZA INTERATTIVA

Migliori esperienze di prodotto. E migliori conversioni.

Scopri come connettere e unificare i dati di prodotto per un'esperienza di prodotto coerente e fluida.

INIZIA QUI
103174-px-web-images-solutions-page-500x400px

Sfide causate da esperienze di dati scollegati

La frammentazione massiccia dei dati può creare ostacoli significativi per i rivenditori, con ripercussioni su tutto, dall'esperienza dei clienti alle prestazioni operative.

Esploriamo alcune delle sfide comuni della frammentazione dei dati:

Esperienze incoerenti per i clienti

Quando i dati sono dispersi, i clienti possono ricevere raccomandazioni di prodotti non corrispondenti, vedere prezzi diversi o incontrare problemi di stock. Questa incoerenza frustra gli acquirenti e indebolisce la fiducia nel marchio.

Inefficienze nella gestione dell'inventario

La frammentazione dei dati rende difficile tenere traccia delle scorte nelle diverse sedi. Questo porta spesso a un eccesso di scorte in alcune aree e a un'insufficienza di scorte in altre, entrambi fattori che danneggiano i profitti.

Personalizzazione limitata

Senza dati unificati, personalizzare l'esperienza dei clienti diventa quasi impossibile. Si perde l'opportunità di offrire raccomandazioni, promozioni e comunicazioni su misura, che i clienti ormai si aspettano.

Inefficienze operative

Dati scollegati possono causare ritardi nell'evasione degli ordini, reportistica imprecisa e duplicazione degli sforzi tra i team. Queste inefficienze costano tempo e risorse, riducendo la produttività complessiva.

Opportunità mancate nell'analisi

I silos di dati impediscono agli strumenti di analisi di fornire approfondimenti praticabili, il che significa che potreste perdere preziose opportunità per migliorare le strategie di vendita, il coinvolgimento dei clienti e le prestazioni aziendali complessive.

Soluzioni per la frammentazione dei dati nel retail

Esistono strumenti e strategie efficaci per risolvere la frammentazione dei dati. Implementando le giuste soluzioni, i retailer possono unificare i propri dati, semplificare le operazioni e offrire percorsi coerenti ai clienti su più canali.

Implementare soluzioni di gestione dei dati master (MDM)

Le piattaforme di Master Data Management (MDM) sono progettate per unificare e ripulire i dati, fornendo un'unica fonte di verità per tutte le informazioni critiche.

Il ruolo del MDM nel miglioramento del customer journey

L'MDM garantisce che i profili dei clienti, i dettagli dei prodotti e le informazioni sull'inventario siano coerenti e aggiornati su tutti i canali. Questa attenta raccolta di dati migliora notevolmente il customer journey, offrendo esperienze accurate e personalizzate.

Vantaggi dell'MDM per i rivenditori

Miglioramento dell'accuratezza dei dati

Accesso in tempo reale alle informazioni sui clienti e sui prodotti

Operazioni semplificate tra i vari reparti

Riduzione dei carichi di lavoro

Miglioramento delle capacità decisionali

Piattaforme di integrazione dei dati

Le piattaforme di integrazione dei dati aiutano i rivenditori a collegare le loro fonti di dati frammentate.

Consentendo la sincronizzazione dei dati in tempo reale attraverso API e middleware, le aziende possono garantire che tutti i sistemi di gestione - che si tratti di un CRM o di uno strumento di gestione dell'inventario - parlino tra loro, fornendo un flusso di informazioni senza soluzione di continuità.

Piattaforme per i dati dei clienti (CDP) per profili unificati dei clienti

Lepiattaforme di dati dei clienti (CDP) sono progettate per unificare i dati dei clienti provenienti da vari canali, come le e-mail, i social media e le interazioni sul sito web, in un unico profilo. Con una CDP, è possibile comprendere meglio i comportamenti dei clienti e offrire esperienze coerenti e personalizzate in ogni punto di contatto.

Migliorare la governance e la conformità dei dati

I quadri di governance dei dati sono essenziali per mantenere l'integrità dei dati e prevenire la frammentazione futura. Stabilire una chiara proprietà dei dati, definire regole per la qualità dei dati e garantire la conformità a normative come il GDPR aiuta a proteggere l'azienda e a offrire un'esperienza più fluida ai clienti.

L'AI e il Machine Learning possono aiutare a risolvere il problema della frammentazione dei dati?

Sì, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico possono contribuire in modo significativo a risolvere la frammentazione dei dati. Queste tecnologie sono in grado di rilevare automaticamente schemi e formati nei dati, segnalando incongruenze e suggerendo modi per migliorare la qualità dei dati.

Gli strumenti e gli algoritmi basati sull'intelligenza artificiale possono anche migliorare la personalizzazione, consentendo di aggregare informazioni in tempo reale per offrire esperienze personalizzate.

I modelli di apprendimento automatico, se integrati nei sistemi MDM o CDP, possono prevedere le tendenze future e i comportamenti dei clienti, offrendo alla vostra azienda un vantaggio competitivo.

Come Stibo Systems ha aiutato le aziende del settore Retail a creare un'unica fonte di verità

L'esperienza di Stibo Systems ha dimostrato che la soluzione della frammentazione dei dati crea un valore immenso per i rivenditori.

In un caso d'uso, abbiamo aiutato un importante rivenditore di moda a integrare i suoi dati online e in negozio, ottenendo un aumento del 20% della fidelizzazione dei clienti e un incremento del 15% dell'efficienza operativa.

Un'altra storia di successo riguarda un marchio globale di elettronica che ha ottenuto la sincronizzazione e l'automazione dell'inventario in tempo reale sulle sue piattaforme di e-commerce, riducendo le scorte del 30%.

Questo è solo un assaggio di come Stibo Systems aiuta le aziende a liberare il loro pieno potenziale.

Come Stibo Systems può aiutarvi a risolvere i vostri problemi di frammentazione dei dati

Stibo Systems offre soluzioni all'avanguardia progettate per aiutare i rivenditori ad affrontare la frammentazione dei dati.

La nostra piattaforma di Master Data Management funge da hub centralizzato per tutti i dati aziendali, assicurando che siano accurati, coerenti e facilmente accessibili in tutta l'organizzazione.

Oltre all'archiviazione dei dati, offriamo soluzioni potenti per l'integrazione dei dati, la protezione dei dati e la gestione delle vulnerabilità, assicurando che i vostri sistemi siano sicuri e resistenti.

Le nostre soluzioni per i dati dei clienti e i nostri strumenti di governance possono contribuire a snellire le vostre attività, a migliorare l'efficienza operativa e a offrire esperienze indimenticabili ai clienti.

Esplorate la piattaforma di Stibo Systems per scoprire come possiamo aiutare la vostra azienda a prosperare.

SCHEDA DELLA SOLUZIONE

Offri esperienze cliente superiori con insight affidabili

Soddisfa le esigenze dei consumatori con esperienze personalizzate e omnicanale

ESPLORA
SYS_CXDC_Hero

Master Data Management Blog by Stibo Systems logo

Arnjah Dillard, esperta professionista del settore retail con un'esperienza trentennale, attualmente ricopre il ruolo di Retail Practice Lead presso Stibo Systems, specializzandosi in Product Life Cycle Management (PLM), Product Information Management (PIM) e Master Data Management (MDM). Avendo precedentemente lavorato presso i clienti Floor & Decor e Home Depot, Arnjah apporta al suo ruolo una conoscenza diretta delle esigenze dei clienti.

Discover Blogs by Topic

  • MDM strategy
  • Data governance
  • Retail
  • See more
  • Customer and party data
  • Data quality
  • Product data and PIM
  • AI and machine learning
  • Manufacturing
  • Product Experience Data Cloud
  • Supplier data
  • Consumer packaged goods
  • Customer experience and loyalty
  • Data compliance
  • Sustainability
  • Data integration
  • Financial services
  • Operational efficiency
  • Compliance and risk management
  • Customer Experience Data Cloud
  • Location data
  • Product data syndication
  • Multidomain data
  • Product onboarding
  • Supplier Data Cloud
  • Business Partner Data Cloud
  • ERP success
  • Life sciences
  • Location Data Cloud
  • Automotive
  • Data modeling
  • Data sourcing
  • Platform
  • Translation and localization
  • Data delivery
  • Data sharing
  • Digital asset management
  • Digital shelf analytics
  • Enhanced content

Product 360 After the Salesforce Acquisition: Why You Need to Map Out a Plan B

2/4/26

5 Hidden Costs of Bad Customer Data in Retail (and How to Avoid Them)

1/27/26

Solving Retail Data Fragmentation: The Key to Consistent Customer Journeys

1/13/26

Is Your PIM Strategy Future-Ready? 3 Takeaways from the SPARK Matrix™ Report

12/10/25

Product Listing Page Best Practices: How to Create Better Product Listings with PIM

12/9/25

The Board of Directors’ Guide to Selecting Product Experience Software (With Checklist)

12/8/25

5 PIM Trends That Will Define 2026 and the Near Future (And How to Prepare for Them)

12/5/25

Process Insurance Claims Faster with Trusted Data

12/4/25

10 Dangerous Myths About Managing Your B2B Partner and Account Data

12/4/25

Fixing Fragmented Customer Account Data: Stop Losing Revenue and Trust

12/3/25

A Quick Guide to Golden Customer Records and How to Create Them with Master Data Management

12/2/25

How Master Data Management Keeps Manufacturers Compliant — From Design to Delivery

12/2/25

AI in Retail: How to Make Your Data Ready to Use in Microsoft Fabric

11/18/25

Consumers are Using AI-Powered Tools to Shop Smarter: Why Retail Data Trust Matters More than Ever

11/4/25

CDP and MDM: Complementary Forces for Enhancing the Customer Experience

10/29/25

How to Estimate ROI of Master Data Management

10/27/25

Model Context Protocol (MCP): The Missing Layer for AI Systems That Interact with Enterprise Data

10/24/25

Managing Product Complexity: Leveraging Custom Product Management with BOM-Level Precision

10/20/25

How CPG Brands Scale D2C Business Without Breaking What Already Works

10/2/25

How Leading Brands Built Trusted Data with Amplifi and Stibo Systems

9/24/25

Is Your Data the Cause of Flawed AI Outputs?

9/11/25

What’s Next for GenAI in Product Experiences?

9/8/25

PIM and MDM: Key Differences, Benefits and How They Work Together

8/27/25

The 5 Biggest Retail Trends in 2026

8/13/25

From Zero to Launch in Under 6 Months: A Quick Guide to Deploying Master Data Management

8/12/25

5 CPG Industry Trends and Opportunities for 2026

8/12/25

How Operations Leaders are Modernizing Manufacturing Data Without Halting Production

8/5/25

Digital Product Passports: The Data Management Mandate

8/4/25

How to Improve Back-End Systems Using Master Data Management

8/1/25

Product Attribution Strategies That Convert Searchers into Buyers

7/14/25

How to Get More Value from Your Data: The Benefits of Master Data Management

7/9/25

The Complete PIM Features Guide: The Capabilities You Need for Successful Data Strategies

7/4/25

PIM explained: How Product Information Management transforms data quality

6/26/25

What is master data management? A complete and concise answer

6/25/25

Better Together: CRM and Customer Master Data Management

6/12/25

How CPG Сompany Bonduelle Сentralized Product Data Across 37 Countries

6/11/25

Master Data Management Tools: A Complete Guide

6/10/25

How Signet Jewelers Built Trust in Its Retail Data

5/23/25

Manufacturing Trends and Insights in 2026

5/12/25

What is the difference between CPG and FMCG?

5/7/25

Data Migration to SAP S/4HANA ERP: The Fast and Safe Approach with MDM

4/30/25

What is a Data Domain? Meaning & Examples

4/29/25

Master Data Management Roles and Responsibilities

4/21/25

5 Key Trends in Product Experience Management

4/15/25

Trust the Machine: Making AI Automation Reliable in Master Data Management

4/4/25

How Agentic Workflows Are Changing Master Data Management at the Core

4/2/25

What is Smart Manufacturing and Why Does it Matter?

3/17/25

How to Implement Master Data Management: Steps and Challenges

3/11/25

MDM and AI: Real-World Use Cases and Learnings From OfficeMax and Motion Industries

3/7/25

Reyes Holdings' MDM Journey to Better Data

2/27/25

Discover the Value of Your Data: Master Data Management KPIs & Metrics

2/19/25

The Future of Master Data Management: Trends in 2026

2/17/25

8 Best Practices for Customer Master Data Management

2/3/25

4 Trends in the Automotive Industry

2/3/25

How to Choose the Right Data Quality Tool?

1/29/25

AI Adoption: A High-Stakes Gamble for Business Leaders

1/28/25

All You Need to Know About Supplier Information Management

1/27/25

How Kramp Optimizes Internal Efficiency with Data Strategy

1/27/25

From Patchwork to Precision: Moving Beyond Outdated and Layered ERP Systems

1/27/25

Thriving Beyond NRF 2025 with Trustworthy Product Data

1/24/25

Building the Future of Construction with AI and MDM

1/23/25

Why Addressing Data Complexity in Pharmaceutical Manufacturing Is Critical

1/17/25

How URBN Leverages Data Management to Support Its Sustainability Information  

1/17/25

An Introductory Guide to Supplier Compliance

1/14/25

How to Avoid Bad Retail Customer Data

1/6/25

How to Implement Data Governance

12/17/24

Gen Z: Seeking Excitement Beyond Amazon

12/11/24

A Modern Guide to Data Quality Monitoring: Best Practices

12/10/24

What is Supply Chain Analytics and Why It's Important

12/9/24

What is Supplier Lifecycle Management?

12/5/24

Using Machine Learning and MDM CBAM for Sustainability Compliance

12/3/24

AAPEX and SEMA: The Automotive Aftermarket Industry’s Mega-Showcase

11/25/24

Live Shopping: How to Leverage Product Information for Maximum Impact

10/22/24

Why Data Accuracy Matters for CPG Brands

10/16/24

Why Choose a Cloud-Based Data Solution: On-Premise vs. Cloud

10/15/24

How Master Data Management Can Enhance Your ERP Solution

9/23/24

Navigating Change: Engaging Business Users in Successful Change Management

9/20/24

What is Digital Asset Management?

9/11/24

How to Improve Your Data Management

9/3/24

Digital Transformation in the CPG Industry

8/30/24

Responsible AI Relies on Data Governance

8/27/24

Making Master Data Accessible: What is Data as a Service (DaaS)?

8/19/24

6 Features of an Effective Master Data Management Solution

8/15/24

Great Data Minds: The Unsung Heros Behind Effective Data Management

8/13/24

A Data Monetization Strategy - Get More Value from Your Master Data

8/6/24

Introducing the Master Data Management Maturity Model

8/4/24

What is Augmented Data Management? (ADM)

7/31/24

GDPR Data Governance and Data Protection, a Match Made in Heaven?

7/17/24

The Difference Between Master Data and Metadata

5/26/24

What Is Master Data Governance – And Why Do You Need It?

5/12/24

Guide: Deliver flawless rich content experiences with master data governance

4/11/24

Risks of Using LLMs in Your Business – What Does OWASP Have to Say?

4/10/24

Guide: How to comply with industry standards using master data governance

4/9/24

Guide: Get enterprise data enrichment right with master data governance

4/2/24

Guide: Getting enterprise data modelling right with master data governance

4/2/24

Guide: Improving your data quality with master data governance

4/2/24

How to Get Rid of Customer Duplicates

3/25/24

5 Tips for Driving a Centralized Data Management Strategy

3/18/24

What is Application Data Management and How Does It Differ From MDM?

3/18/24

5 Key Manufacturing Challenges in 2025

2/20/24

How to Enable a Single Source of Truth with Master Data Management

2/20/24

What is Data Quality and Why It's Important

2/12/24

Data Governance Trends 2026

2/7/24

What is Data Compliance? An Introductory Guide

2/6/24

How to Build a Master Data Management Strategy

1/18/24

The Best Data Governance Tools You Need to Know About

1/16/24

How to Choose the Right Master Data Management Solution

1/15/24

Building Supply Chain Resilience: Strategies & Examples

12/19/23

Shedding Light on Climate Accountability and Traceability in Retail

11/29/23

What is Party Data? All You Need to Know About Party Data Management

11/20/23

Location Analytics – All You Need to Know

11/13/23

Understanding the Role of a Chief Data Officer

10/16/23

5 Common Reasons Why Manufacturers Fail at Digital Transformation

10/5/23

How to Digitally Transform a Restaurant Chain

9/29/23

Three Benefits of Moving to Headless Commerce and the Role of a Modern PIM

9/14/23

12 Steps to a Successful Omnichannel and Unified Commerce

7/6/23

Navigating the Current Challenges of Supply Chain Management

6/28/23

Product Data Management during Mergers and Acquisitions

4/6/23

A Complete Master Data Management Glossary

3/14/23

Asset Data Governance is Central for Asset Management

3/1/23

4 Common Master Data Management Implementation Styles

2/21/23

How to Leverage Internet of Things with Master Data Management

2/14/23

Sustainability in Retail Needs Governed Data

2/13/23

Innovation in Retail

1/4/23

Life Cycle Assessment Scoring for Food Products

11/21/22

Retail of the Future

11/14/22

Omnichannel Strategies for Retail

11/7/22

Hyper-Personalized Customer Experiences Need Multidomain MDM

11/5/22

What is Omnichannel Retailing and What is the Role of Data Management?

10/25/22

Most Common ISO Standards in the Manufacturing Industry

10/18/22

How to Get Started with Master Data Management: 5 Steps to Consider

10/17/22

An Introductory Guide: What is Data Intelligence?

10/1/22

Revolutionizing Manufacturing: 5 Must-Have SaaS Systems for Success

9/15/22

Digital Transformation in the Manufacturing Industry

8/25/22

Master Data Management Framework: Get Set for Success

8/17/22

Supplier Self-Service: Everything You Need to Know

6/15/22

Omnichannel vs. Multichannel: What’s the Difference?

6/14/22

Create a Culture of Data Transparency - Begin with a Solid Foundation

6/10/22

What is Location Intelligence?

5/31/22

Omnichannel Customer Experience: The Ultimate Guide

5/30/22

Omnichannel Commerce: Creating a Seamless Shopping Experience

5/24/22

Top 4 Data Management Trends in the Insurance Industry

5/11/22

What is Supply Chain Visibility and Why It's Important

5/1/22

The Ultimate Guide to Data Transparency

4/21/22

How Manufacturers Can Shift to Product as a Service Offerings

4/20/22

How to Check Your Enterprise Data Foundation

4/16/22

An Introductory Guide to Manufacturing Compliance

4/14/22

Multidomain MDM vs. Multiple Domain MDM

3/31/22

How to Build a Successful Data Governance Strategy

3/23/22

What is Unified Commerce? Key Advantages & Best Practices

3/22/22

6 Best Practices for Data Governance

3/17/22

5 Advantages of a Master Data Management System

3/16/22

Supply Chain Challenges in the CPG Industry

2/24/22

Top 5 Most Common Data Quality Issues

2/14/22

What Is Synthetic Data and Why It Needs Master Data Management

2/10/22

What is Cloud Master Data Management?

2/8/22

Build vs. Buy Master Data Management Software

1/28/22

Why is Data Governance Important?

1/27/22

Five Reasons Your Data Governance Initiative Could Fail

1/24/22

How to Turn Your Data Silos Into Zones of Insight

1/21/22

How to Improve Supplier Experience Management

1/16/22

​​How to Improve Supplier Onboarding

1/16/22

What is a Data Quality Framework?

1/11/22

What is Manufacturing-as-a-Service (MaaS)?

1/7/22

The Ultimate Guide to Building a Data Governance Framework

1/4/22

The Dynamic Duo of Data Security and Data Governance

12/20/21

How to Choose the Right Supplier Management Solution

12/20/21

How Data Transparency Enables Sustainable Retailing

12/6/21

What is Supplier Performance Management?

12/1/21

The Complete Guide: How to Get a 360° Customer View

11/7/21

How Location Data Adds Value to Master Data Projects

10/29/21

What is a Data Mesh? A Simple Introduction

10/15/21

10 Signs You Need a Master Data Management Platform

9/2/21

What Vendor Data Is and Why It Matters to Manufacturers

8/31/21

3 Reasons High-Quality Supplier Data Can Benefit Any Organization

8/25/21

What is Reference Data and Reference Data Management?

8/9/21

GDPR as a Catalyst for Effective Data Governance

7/25/21

How to Become a Customer-Obsessed Brand

5/12/21

How to Create a Master Data Management Roadmap in Five Steps

4/27/21

What is a Data Catalog? Definition and Benefits

4/13/21

How to Improve the Retail Customer Experience with Data Management

4/8/21

Business Intelligence and Analytics: What's the Difference?

3/25/21

What is a Data Lake? Everything You Need to Know

3/21/21

Are you making decisions based on bad HCO/HCP information?

2/24/21

5 Trends in Telecom that Rely on Transparency of Master Data

12/15/20

10 Data Management Trends in Financial Services

11/19/20

What Is a Data Fabric and Why Do You Need It?

10/29/20

Transparent Product Information in Pharmaceutical Manufacturing

10/14/20

How Retailers Can Increase Online Sales in 2025

8/23/20

Master Data Management (MDM) & Big Data

8/14/20

Key Benefits of Knowing Your Customers

8/9/20

Customer Data in Corporate Banking Reveal New Opportunities

7/21/20

4 Ways Product Information Management (PIM) Improves the Customer Experience

7/18/20

How to Estimate the ROI of Your Customer Data

7/1/20

How to Personalise Insurance Solutions with MDM

6/17/20

How to Get Buy-In for a Master Data Management Solution

5/25/20

How to Improve Your Product's Time to Market With PDX Syndication

7/18/19

8 Tips For Pricing Automation In The Aftermarket

6/1/19

How to Drive Innovation With Master Data Management

3/15/19

Discover PDX Syndication to Launch New Products with Speed

2/27/19