Colmar store locator

  1. Il cliente

    Colmar è da sempre riconosciuta come una delle più rinomate eccellenze italiane in fatto di abbigliamento tecnico-sportivo. Per oltre quarant’anni è stata scelta dalle squadre olimpiche di sport invernali per vestire i propri atleti, ed ha poi conquistato anche il mondo della moda con i suoi capi della linea Colmar Originals, affermandosi accanto ai colossi dell’industria del fashion.

  2. Il problema

    Dopo un’attenta analisi ed un approfondito confronto con Colmar, WWG è riuscita ad identificare il problema principale dell’azienda nella mancanza di interazioni da parte dell’ERP con altre tecnologie. Questa carenza portava a non soddisfare le nuove necessità e richieste del mercato, sempre in costante cambiamento.

    1. Data entry

      Inizialmente ciascuno delle migliaia di store Colmar nel mondo veniva registrato manualmente in un file excel (trascrivendone e normalizzandone l’indirizzo), il quale veniva poi utilizzato come data entry dal sito ufficiale. Questo approccio poteva generare un alto tasso di errori e typo, oltre che uno sproporzionato dispendio di tempo ed energie.

    2. User Experience

      Ogni volta che un potenziale cliente effettuava una ricerca sulla mappa il sistema era costretto ad eseguire una chiamata a Google per ottenere la latilongi di tutti gli store. L’utente, quindi, si trovava davanti ad una mappa disordinata in cui i negozi venivano visualizzati in maniera caotica a prescindere dalla loro posizione, fornendogli così un’esperienza negativa, confusionaria e poco funzionale. Una volta consumato il credito mensile del piano delle chiamate di Google, inoltre, non era più possibile visualizzare alcuna informazione sulla mappa.

  3. Soluzione

    Dopo aver effettuato la swot analysis ed uno studio di fattibilità, WWG ha messo in atto dei processi di digital transformation che hanno notevolmente ottimizzato il flusso lavorativo di Colmar portando a risparmiare tempo, denaro e risorse. Come prima cosa è stata introdotta l’automatizzazione del data entry, eliminando tutti i processi manuali e superflui mantenendo sempre, però, la centralità del dato. Le interazioni avvengono ora solo fra ERP, Google Maps e la piattaforma di e-commerce. È stato inoltre automatizzato anche il processo di geolocalizzazione degli store: la geocodifica iniziale tramite chiamate a Google Maps avviene solo al momento del primo inserimento nell’ERP o nel caso di modifiche dell’indirizzo. Per ottimizzare i costi delle chiamate del piano la logica applicativa è stata spostata dalle API di Google al backend, sfruttando le query geospaziali native del DB. Infine, per migliorare la UX della mappa è stata introdotta la logica cluster, che mostra gli store raggruppati in base alla loro densità sul territorio, in modo che l’utente visualizzi solamente gli store di suo potenziale interesse.