Le nuove competenze del lusso
Data scientist, data analyst, machine-learning engineers… Queste professioni, inesistenti solo pochi anni fa, sono diventate indispensabili nel settore del lusso e in particolare per Kering, che utilizza sempre più i dati per prendere le proprie decisioni strategiche. Di cosa si occupano questi profili? In che modo accompagnano le trasformazioni del Gruppo e delle Maison? Come avviene il processo di assunzione? Ce lo spiega Imen El Karoui, responsabile Data Intelligence di Kering.
Competenze divenute fondamentali
Il dipartimento Data Intelligence di Kering riunisce le competenze di business intelligence, data analytics e intelligenza artificiale per affrontare una sfida fondamentale, ovvero “trasformare il modo in cui vengono prese le decisioni nel Gruppo, basandosi maggiormente sui dati”, come spiega Imen El Karoui, Data Intelligence Director presso la Direzione Client and Digital. A queste competenze si aggiunge una stretta collaborazione con i team IT del Gruppo, che a loro volta stanno conoscendo un notevole sviluppo grazie all’assunzione di nuovi profili. In un contesto dove le fonti delle informazioni da trattare sono sempre più numerose e diverse, la gestione dei dati e il controllo della loro qualità sono sfide strategiche di fondamentale importanza. Che si tratti di progetti legati alla catena di valore oppure al customer engagement, “i dati e le competenze legati a questi ambiti forniscono una nuova prospettiva sulle sfide che dovranno affrontare i diversi settori del lusso”, precisa Imen El Karoui. Per esempio, l’analisi e l’incrocio dei dati permettono a Kering di perfezionare le proiezioni di vendita con una precisione sempre maggiore. Grazie a queste informazioni, Kering può ottimizzare le operazioni, l’uso delle risorse e la produzione, soddisfare maggiormente i bisogni dei clienti e limitare il proprio impatto ambientale.
Al confine tra business e tech
Per gestire questa tipologia inedita di progetti, da diversi anni Kering cerca nuovi profili, che hanno però un punto in comune. Infatti, che si tratti di trasformare i dati per metterli a disposizione degli utenti finali in una forma facilmente accessibile (business intelligence), di incrociare diversi tipi di dati per avere una visione completa di una situazione (data analytics) o di sviluppare modelli di machine learning per semi-automatizzare le decisioni e incrociare informazioni che una singola persona non potrebbe incrociare (intelligenza artificiale), tutti questi compiti richiedono un mix di competenze a livello dati e a livello business. “Sono proprio queste caratteristiche” spiega Imen El Karoui, “che possono rendere difficile il processo di assunzione”. In effetti, alla base di tutti i progetti su cui lavorano i suoi team è sempre presente una problematica business che bisogna risolvere tramite i dati e questo, precisa Imen El Karoui, “richiede non solo un’approfondita competenza a livello dati, ma anche un’ottima comprensione delle sfide a livello business”.
Attirare e trattenere i talenti
Il processo di assunzione di Kering si snoda su un doppio binario, in modo da accompagnare lo sviluppo dell’attività di Data Intelligence, che oggi riunisce quasi 50 collaboratori. Kering ha scelto di assumere profili complementari, creare una forte dinamica a livello di team e investire nella formazione dei dipendenti più giovani. Questi elementi sono fondamentali per attirare e trattenere i talenti, che mostrano un crescente interesse per le sfide relative ai dati, nel lusso in generale e nel gruppo Kering in particolare.
