Nel vasto mondo del fashion, ci sono grandi marchi che anche in uno solo dei loro ampi negozi prevedono un Customer Journey particolarmente complesso da gestire dall’inizio alla fine. Soprattutto se ciò comporta l’utilizzo di una serie di strumenti diversi e non sempre del tutto integrabili in modo intuitivo e pratico. Abstract ha voluto portare avanti un progetto risolutivo in tal senso, proponendo a un marchio importante come Max Mara uno strumento unico per fare tutto. Uno strumento che ha cambiato il lavoro dei Brand Manager di questo player del retail, che può cambiare anche quello di altri e che può vincere i Digital360 Awards, essendo tra i progetti selezionati.
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Un’assistente tuttofare
Si chiama Abstrid, ed è una piattaforma dall’aspetto del tutto intuitivo che risponde alle esigenze sia dei clienti che del personale, trasformando totalmente l’esperienza di shopping per entrambi. I primi percepiscono la fluidità di gestione del negozio che stanno visitando, i secondi possono usufruire di più tempo e di una maggiore concentrazione per dedicarsi all’assistenza, riducendo tempi di inattività ed errori. Per il Brand Manager che adotta Abstrid ci sono poi tutti i dati derivanti dal tracciamento del Customer Journey che, grazie all’aiuto dell’Intelligenza Artificiale, gli permettono di personalizzare l’esperienza e l’assistenza, affinando anche le strategie di marketing e vendita con l’introduzione di sconti, offerte, programmi fedeltà e campagne promozionali sempre più adatte e gradite. Tutto ciò non può che far alzare vistosamente i tassi di conversione, minimizzando gli sprechi di risorse da ogni punto di vista.
Tecnologia per le vendite e per le compere
Full mobile, oltre che comoda e accessibile anche per un personale con un livello medio di digitalizzazione, elimina la necessità di un bancone di cassa offrendo un ampio ventaglio di funzioni di amministrazione. Tutto garantendo la compliance delle procedure amministrative previste in ciascun Paese per negozi di proprietà, Department Store e Franchising.
Dal punto di vista strettamente tecnologico, Abstrid è basato su microservizi cloud integrabili attraverso API-REST, una scelta compiuta in vista di una integrazione con i servizi aziendali già esistenti che fosse semplice e flessibile.
Tutte le transazioni, gli inventari e le configurazioni di negozio sono gestite in tempo reale in cloud. In caso di temporanea assenza di connessione l’architettura supporta la persistenza dei dati in ambiente locale in modo da garantire il completamento del ciclo di vendita.
Per massimizzare lo spettro della sua adozione, Abstrid è stata pensata nativamente multi-device (desktop e mobile) e con una User Interface ergonomica che accoglie le preferenze di tutti.
Un anno di integrazione, tanti benefici di durata
L’implementazione è durata poco più di un anno, da febbraio 2023 ad aprile 2024, coinvolgendo i negozi del Max Mara Fashion Group di cui fanno parte Marella, Max Mara, Pennyblack, Weekend Max Mara, Max&Co, iBlues, Sportmax, Marina Rinaldi, Persona, Emme, Intrend, Fashion Market. Tutti hanno potuto toccare con mano i benefici che offre sulla carta.
Il più evidente riguarda la coerenza omnicanale, perché assicura ovunque un’esperienza coerente che rende più solide che mai le relazioni con i clienti. Importante anche la riduzione dei costi operativi, ottenuta ottimizzando l’inventario e razionalizzando le operazioni di vendita. L’efficienza non può che migliorare e le vendite anche, soprattutto perché le interazioni con i clienti sono sempre più di qualità e personalizzate.
Nei rapporti con i clienti, utile anche il contributo di Abstrid nel poter personalizzare i rapporti e le offerte, rendendo il rapporto con il brand più solido e forte. Da un profilo più tecnico e interno, invece, molto apprezzata l’abilitazione del concetto di best of breed, grazie all’integrazione senza soluzione di continuità di sistemi esterni come CRM, Order Management e sistemi per promozioni e programmi fedeltà. Un modo efficace per permettere a MaxMara Fashion Group di sfruttare la propria infrastruttura e i dati esistenti.
