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Conosci il tuo cliente come più di te stesso: le sfide  di un Retail più “intelligente”.

Ci sono molte idee e intuizioni sul ruolo della tecnologia nei negozi e negli store del futuro, e la maggior parte di queste sono buone. Eppure ci sono ancora pochissime risposte alla domanda più impellente dei retailers: come offrire ai consumatori una buona ragione per tornare nei negozi? Certo, stanno emergendo tecnologie e software che avranno un grande impatto, cambieranno il significato dell’andare in negozio e ne renderanno l’esperienza più che mai utile.
La tecnologia però è uno strumento e come tale può facilitare la connessione tra il prodotto e il consumatore, ma il punto cruciale sarà sempre se il consumatore e il prodotto sono giusti l’uno per l’altro.

Impara l’arte (dall’ecommerce) e mettila in store.

Come sottilineato in questo interessante articolo di Forbes, il prossimo step nella tecnologia per il Retail è un’eredità che viene dal mondo ecommerce. Come ben sappiamo, quando acquistiamo sul Web il sito sa già cosa abbiamo guardato, quanto tempo ci abbiamo pensato, se abbiamo concluso l’acquisto o meno e quanto abbiamo speso. Aggregare le azioni da più visite offre al rivenditore online una grande finestra sul tipo di cose che funzioneranno per noi, su cosa ci piace, qual è il nostro stile e ciò che ci sta bene. Applicando sempre di più l’Intelligenza Artificiale, inoltre, un rivenditore online può dare consigli su prodotti che non avremmo mai considerato o trovato da soli. Proprio su questi processi si sta plasmando il mondo degli acquisti e alcuni retailers ci sono già arrivati.

Questo tipo di tecnologia applicata ai negozi fisici sarà ancora più impattante. Immagina: entri in un negozio dove sanno già chi sei, cosa hai comprato in passato, quanto sei portato a spendere, sanno cosa si adatta a te e la fascia di prezzo in cui rientri. Sanno anche cosa ti piacerebbe, ma non troveresti da solo. Quando entri nel negozio, un addetto alle vendite riceve un avviso che lo istruisce a prendere un determinato indumento nella tua taglia da un altro punto del negozio e portarlo a te.

Come? Con telecamere e sensori per sapere chi sono tutti i clienti che entrano nel negozio, dove camminano, cosa guardano, dove si soffermano, cosa toccano, cosa provano. E poi correlando questi dati con le visite che un consumatore specifico ha fatto in altri negozi o in quel negozio o nelle sue altre filiali, sul sito mobile e web… Insomma, qualunque cosa.

Che dire: i consumatori si adatteranno? Riusciranno a mettere da parte l’inquietudine e apprezzarne i vantaggi? Staremo a vedere.

Verità o fantascienza?

Inizierai a vedere questo tipo di tecnologia nei negozi già da quest’anno e ne vedrai ancora di più nel 2019. Entro il 2020, poi, se un negozio non la usa e non ha nemmeno in programma di implementarla, potrebbe davvero rischiare grosso. L’investimento nell’Intelligenza Artificiale oggi è già impressionante: secondo un rapporto recentemente pubblicato dalla Stanford University, il numero di startup attive negli USA che sviluppano sistemi AI è aumentato di ben 14 volte dal 2000. Nello stesso periodo, l’importo investito dalle società di Venture Capital in AI è aumentato fino a vette da 3,5 miliardi di dollari.

Già ora puoi iniziare a vedere un assaggio di ciò che questo tipo di informazioni può dare ai retaillers. Il grafico sottostante, tratto da un rapporto di Blis, grazie al monitoraggio degli smartphone, mostra la quantità di tempo che i clienti trascorrono da H&M, Topshop, Victoria’s Secret e Zara. Pensate che il tempo trascorso in ogni negozio sia più o meno lo stesso? Sbagliato. I clienti ne passano meno da H&M. Considerato che gli acquirenti sono meno inclini a stare a lungo in negozio, se ne deduce che probabilmente H&M abbia maggiore necessità, rispetto agli altri, di posizionarsi in zone con alto traffico pedonale. Questo a sua volta offre interessanti insight su dove è meglio collocare i negozi e su come comportarsi con i clienti una volta che sono in store. Insomma, come avrete capito, l’utilizzo di questi dati e delle loro correlazioni hanno un impatto enorme su ogni presente e futura strategia di Business.

Courtesy Blis – Session Index by Brand

Il mondo Retail è quindi davanti a diverse prove da superare in fretta. Di seguito te ne racconto alcune.

Sfida #1: Il customer behaviour è ormai invisibile

Nei giorni in cui erano disponibili dati limitati sugli eventi, il comportamento dei clienti era visibile. Ora l’informazione è ovunque, sempre: i clienti possono rivolgersi a terze parti, competitors, social media, colleghi, buon vecchio passaparola e approfondimenti vari. La sfida di oggi deriva dal fatto che quelle interazioni sono invisibili e le aziende non possono vedere, tracciare, misurare o analizzare le interazioni che avvengono al di fuori del loro ecosistema.
Ciò crea vuoti nei dati dei clienti e una sfida per creare Customer Intelligence utilizzabile.

Sfida #2: Il comportamento spesso non è lineare

Il consumatore ha al giorno d’oggi un comportamento meno inquadrabile rispetto al passato, tanto che la classica rappresentazione a imbuto del percorso di vendita va a farsi benedire. I clienti tracciano il proprio percorso e quindi non è facile raffigurare un comportamento lineare: proprio per questa mancanza di controllo diventa indispensabile per le aziende usare un approccio Customer Intelligence.
Siamo inondati di dati e non è mai facile capire come applicarli. Si sa che con tutti i canali che abbiamo oggi sottomano, ognuno esprime la propria opinione sull’esperienza che ha avuto con un determinato prodotto o brand. Se compro il telefono più figo del mondo o il più schifoso, lo scriverò ovunque: canali social, recensioni sulle piattaforme d’acquisto o quelle specializzate, forum, whatsapp alla compagnia e pure un messaggio alla nonna.
La produzione di contenuti e informazioni sul prodotto non è più una prerogativa dell’azienda e gli utenti si affidano al giudizio dei loro simili prima di effettuare l’acquisto.

Ci vuole più “Intelligence” negli store.

In un panorama come quello descritto, immaginate bene che lo sforzo richiesto alle aziende per fidelizzare i clienti acquisiti e aumentare la customer base cresce senza sosta: per questo motivo è fondamentale fin da subito strutturare processi di marketing che abbiano come punto di partenza la conoscenza del comportamento della propria clientela. Spesso queste informazioni sono insite nel patrimonio informativo aziendale, ma sia per la mole di dati coinvolti, sia per la complessità delle logiche applicate, le analisi tradizionali non consentono di ottenere indicazioni significative. Ecco quindi che solo un corretto utilizzo degli Advanced Analytics, i quali output siano chiari e leggibili (ma anche accattivanti e intuitivi) grazie a strumenti di Data Visualization, entrano in campo.

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