MongoDB per l'innovazione nel retail

Il settore della vendita al dettaglio è il secondo cliente più grande di MongoDB; lavoriamo con molti dei grandi nomi della moda, della drogheria, del CPG (consumer packaged goods) e altri ancora.

Poiché MongoDB è un database di uso generale, viene incorporato in molti tipi di applicazioni diverse. Una delle aree più comuni è quella della modernizzazione dell'e-commerce, in cui i rivenditori vogliono passare da un sistema legacy monolite on-premises a una moderna architettura microservices nel cloud. MongoDB è un'ottima soluzione in quanto consente uno sviluppo rapido grazie a un modello di documento intuitivo e flessibile e la sua architettura nativa cloud offre la disponibilità e la resilienza necessarie per fornire un servizio affidabile 24 ore su 24, 7 giorni su 7.

Negli ultimi anni sono aumentati i casi d'uso della supply chain: ottimizzare i processi, dare visibilità end-to-end o abilitare esperienze omnichannel. La possibilità di unire dati eterogenei e di renderli disponibili in tempo reale a tutte le organizzazioni è fondamentale per comprendere il flusso delle scorte e dell'inventario.

I cataloghi di prodotti sono probabilmente il caso d'uso più comune nel settore della vendita al dettaglio, perché il nostro modello di documento si adatta intuitivamente ai dati impostati. Il prodotto sullo scaffale diventa un oggetto in codice e poi diventa un documento in MongoDB. Questo riduce la complessità e migliora le prestazioni rispetto a una struttura relazionale.

Il flessibile data model doc di MongoDB consente di modificare i dati dei prodotti nel tempo, in modo che i nuovi prodotti possano essere immessi sul mercato rapidamente. Inoltre, dati di forme diverse possono facilmente coesistere (si pensi a un rivenditore che vende di tutto, dai limoni ai telefoni cellulari) e la memorizzazione di dati gerarchici (ad esempio, famiglie di prodotti) è molto meno complessa in una struttura NoSQL. Questo rende MongoDB ideale per i casi d'uso dei prodotti.

Le aspettative dei clienti sono in costante crescita ed evoluzione in questo spazio. Esperienze digitali come il ritiro a domicilio e la consegna il giorno successivo sono ormai considerate pratiche standard, ma non sono facili da realizzare se si è un rivenditore affermato con decenni di debiti tecnici e archivi di dati isolati.

In aggiunta a ciò, i rivenditori tecnologicamente all'avanguardia stanno assumendo un'azione di mercato offrendo nuove esperienze. Ad esempio, il personale del punto vendita ha la possibilità di accedere agli account di fidelizzazione alla cassa e di proporre offerte o regali personalizzati in tempo reale.

Per ognuna di queste esperienze, i retailer devono avere a disposizione una visualizzazione singola dello stock, dell'inventario e del cliente in tempo reale. La creazione di un livello operativo di dati in MongoDB può essere un'ottima soluzione per questo. Combinando i dati in modo performante e flessibile, diventa facile creare queste nuove esperienze.

Ci sono due gruppi principali di database con cui siamo in concorrenza nel settore della vendita al dettaglio.

Uno è il tradizionale RDBMS, che include Oracle, MySQL, Postgres, ecc. I rivenditori dispongono di competenze consolidate in queste tecnologie, ma spesso scelgono di modernizzarsi con la tecnologia NoSQL. Questo perché la struttura rigida degli RDBMS inibisce il cambiamento. Lo schema deve essere modificato per ogni nuovo prodotto o attributo di un cliente che verrà aggiunto, il che rallenta il time to market. Queste tecnologie non sono costruite per il cloud; la loro architettura attiva-passiva è progettata per un data center e richiede maggiore resilienza e disponibilità per un servizio sempre attivo 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Per il commercio elettronico, dove i tempi di inattività riducono i ricavi, questo è inaccettabile.

Il secondo tipo è costituito da altri servizi di database NoSQL disponibili nel cloud. Il modello di documento e il servizio always-on sono attraenti, ma molti di essi mancano di funzionalità essenziali. Alcuni sono semplicemente key-value store incapaci di rispondere a query complesse e, senza capacità di indicizzazione secondaria, non possono servire più carichi di lavoro in modo adeguato e non gestiscono tipi di dati pertinenti (ad esempio, Decimal128 per i prezzi dinamici). I rivenditori che iniziano con questi servizi spesso passano a MongoDB quando si rendono conto che le loro esigenze non sono soddisfatte da altri database.

Un ottimo esempio di questo è la capacità di MongoDB di eseguire analytics in app. La nostra aggregation pipeline permette di eseguire semplici analytics nel database in tempo reale ed eseguire trasformazioni complesse.

La capacità di fornire esperienze personalizzate è fondamentale per catturare l'attenzione del cliente e aiutarlo a trovare ciò che desidera. La capacità di MongoDB di eseguire analytics in tempo reale nel livello dei dati operativi permette ai rivenditori di costruire applicazioni che reagiscono in tempo reale a ciò che il cliente sta facendo. Ad esempio, consigli personalizzati sui prodotti, offerte su misura, prezzi dinamici e altro ancora. I retailer si stanno rendendo conto che se devono trasferire i dati da ETL a un altro sistema, stanno agendo su dati che sono ormai obsoleti e il cliente è passato ad altro.

Guardate questo caso d'uso presso OTTO, dove la modernizzazione dell'e-commerce è stata reinventata su MongoDB. OTTO impiega solo uno o due secondi per accedere ai profili dei clienti in tempo reale e decidere come reagire.

MACH Alliance è un'organizzazione no-profit che promuove l'adozione dei principi dell'architettura composita. È l'acronimo di Microservices, API-First, Cloud-Native SaaS e Headless.

Il Manifesto della MACH Alliance è quello di rendere la tecnologia aziendale a prova di futuro e di promuovere le esperienze digitali attuali e future. La MACH Alliance e la creazione di questo sistema di principi hanno avuto origine nel settore della vendita al dettaglio. Diversi co-fondatori della MACH Alliance sono aziende tecnologiche che si occupano di casi d'uso nel settore della vendita al dettaglio: ad esempio, commercetools è una piattaforma di commercio componibile per la vendita al dettaglio (costruita completamente su MongoDB).

MongoDB è membro della MACH Alliance dal 2020, in qualità di membro “abilitatore”, il che significa che l'uso della nostra tecnologia può consentire l'implementazione dei principi MACH nelle architetture delle applicazioni. Questo perché un livello di dati costruito su MongoDB è ideale come base per un'architettura MACH.