Retail analytics ovvero analisi evolute al servizio della distribuzione. Nell’era della multicanalità, la possibilità di studiare il comportamento dei consumatori all’interno e all’esterno dello store permette ai responsabili dei punti vendita di intercettare tutte le dinamiche di interazione off line che on line degli shopper (reali e potenziali).
Rispetto al passato, i nostri percorsi d’acquisto non sono più lineari. Prima di comprare un prodotto o un servizio, infatti, le variabili informative non passano più solo dai media tradizionali e dai passaparola di parenti, amici e conoscenti.
Oggi i punti di contatto tra un cliente e l’offerta di un brand sono estremamente frammentati, abbracciando un ecosistema estremamente variegato in cui i consumatori multicanali vivono quotidianamente nella loro doppia dimensione, fisica e digitale.
Dai social media alle soluzioni di digital signage in store, dai siti di e-commerce alle app a supporto dei programmi di fidelizzazione, dalle chatbot ai call center, dalla gestione degli accessi ai dati di scontrinaggio, la progressiva adozione di tutta una serie di tecnologie da parte della distribuzione rappresenta un patrimonio informativo preziosissimo. Per i retailer la sfida non è più riuscire a mettere un prodotto nella borsa del consumatore, ma studiare e analizzare quel mare magnum di informazioni che permettono di capire i bisogni e i sogni degli shopper reali e potenziali.
Le informazioni registrate da tutti i touch point fisici e digitali che costellano il customer journey, infatti, è fondamentale per progettare al meglio la qualità dell’esperienza, ma anche dei servizi offerti. Dietro a un’economia illuminata dai dati c’è la data fusion, ovvero l’abilità di integrare flussi informativi crescenti di dati per applicare tecniche di analisi evolute: le retail analitycs.
Indice degli argomenti
I vantaggi del retail analytics per il retailer
Con retail analytics si intende l’utilizzo di strumenti analitici per eseguire analisi delle tendenze, degli eventi e delle performance nel settore della vendita al dettaglio, con l’obiettivo di migliorare l’esperienza del cliente, aumentare le vendite e ottimizzare le operazioni.
L’analisi dei dati di vendita al dettaglio può trasformarsi in intelligenza utilizzabile per incidere positivamente su ogni aspetto dell’attività, dalle vendite al marketing, dalla gestione della supply chain a quella dei magazzini fino alle relazioni con i clienti.
Gli strumenti di retail analytics possono aiutare a identificare i cluster di clienti, i loro comportamenti e le loro preferenze, così da poter sviluppare in modo più efficace campagne di marketing strategico. Si possono identificare i prodotti che vendono meglio, prevedere le vendite e la domanda futura e controllare meglio il flusso di cassa.
In altre parole, grazie alle retail analytics è possibile migliorare le operation, identificando inefficienze e opportunità, e l’esperienza del cliente, lungo tutto il suo percorso di acquisto.
Ma quali dati è possibile raccogliere rispetto ai propri clienti?
Come accennato, attraverso la raccolta dei dati relativi a quanto accade lungo ogni passaggio, sia del customer journey, sia della supply chain offre al retailer la possibilità di indentificare le opportunità di business, garantire la pertinenza dei prodotti secondo la domanda e il mercato competitivo, riconoscere potenziali rischi o minacce, creare una efficace strategia di posizionamento del marchio…
Ma quali sono i dati che è possibile raccogliere e, successivamente, analizzare?
In primo luogo, i dati del punto vendita.
Non ci si limita ai soli dati relativi al venduto, utili per la gestione dell’inventario. Il POS, ad esempio, apre una finestra su metriche come margini di profitto, conteggi dei clienti, tendenze di vendita e aiuta capire quali prodotti e fornitori stanno generando entrate e a cascata a prendere decisioni informate.
Un’ulteriore, preziosa, fonte di dati sono i sondaggi online, che aiutano a comprendere le preferenze e l’orientamento dei propri clienti. Se il sondaggio è ben costruito e utilizza buoni strumenti di ingaggio, non solo vedrà la partecipazione di un numero importante di clienti, ma consentirà anche di dar vita a una relazione molto più coinvolgente con la propria community di riferimento.
In secondo luogo, i dati del traffico pedonale e quelli del traffico web.
È bene sapere quanti clienti transitano nel punto vendita e le loro attività, per scoprire quali sono le sezioni del negozio più visitate, i giorni e gli orari in cui si segnalano le maggiori presenze, gli acquisti legati a saldi o promozioni, le performance sul punto vendita in occasione di eventi speciali.
Analogamente, sul web i dati di traffico aiutano a valutare il comportamento dei clienti e i modelli di acquisto basandosi su metriche quali numero di visite, tasso di conversione, tasso di abbandono, reazione alle promozioni…
Anche le ricerche di mercato sono una fonte importante di dati: aiutano a ottenere informazioni utili su clienti, concorrenti e mercato di destinazione, offrendo un potenziale vantaggio. Aiutano i rivenditori a valutare la domanda, identificare il pubblico target, misurare il mercato e la concorrenza, comprendere dove serve innovare.
I social media, infine, sono una fonte affidabile di informazioni, a condizione di agire sugli stessi canali frequentati dal proprio pubblico di riferimento. I social media diventano quindi una piattaforma di ingaggio e una finestra per comprendere i desideri dei clienti, la loro opinione rispetto a un brand e ai suoi competitor, la loro propensione all’acquisto e le loro preferenze in termini di “experience”.
Esempi di retail analytics: cosa si può fare
Abbiamo accennato al possibile utilizzo delle diverse fonti dati a disposizione del retailer.
In realtà, i retail analytics applicati non a una singola fonte, ma sistematizzati all’interno di un approccio Big Data aprono scenari ancora più interessanti.
Ne abbiamo identificati 5.
1) Personalizzazione dell’esperienza d’acquisto
Comprendere il comportamento dei clienti e combinarlo con la demografia dei consumatori è il primo passo nell’implementazione dell’analisi predittiva nel retail. I rivenditori possono utilizzarlo per offrire offerte mirate e altamente personalizzate: se in passato l’opzione di offerte mirate era inesistente o solo applicabile ad ampie fasce di clienti con una o due caratteristiche comuni, oggi è possibile ad esempio seguire un acquirente che effettua ricerche nel negozio digitale e poi procede e acquista l’articolo nel negozio fisico e offrirgli promozioni o sconti a livello granulare.
2) Inventario e gestione della supply chain
Un’area che viene spesso trascurata riguarda le operazioni di back office. Un inventario mal gestito è l’incubo di ogni rivenditore, per questo le supply chain devono essere ottimizzate per aumentare l’efficienza operativa, decidendo con maggiore consapevolezza cosa, quanto e quando ordinare. Una cattiva gestione di questi aspetti si traduce in costi e in mancata soddisfazione dei clienti.
3) Segmentazione del cliente
Il customer journey può essere definito come una mappa che traccia l’esperienza dell’acquirente: Inizia quando il cliente entra in contatto per la prima volta con un marchio e termina con un ordine di acquisto e il successivo post vendita.
I retail analytics aiutano i rivenditori a comprendere il profilo e la cronologia di ogni cliente su tutti i canali, monitorandone le attività, segmentandoli per affinità ed attributi comuni. Aiutano anche a prevedere il Lifetime Value (CLV) di un cliente, ovvero il valore per l’azienda potenzialmente generabile da quel consumatore nel corso della sua vita.
4) Analisi comportamentale
I retailer hanno accesso a dati diversi (e complessi) sui loro clienti. Grazie a questi dati e agli strumenti di analytics è possibile creare modelli predittivi per collegare comportamenti e dati demografici passati e valutare la propensione d’acquisto futura.
5) Gestione delle campagne
L’analisi predittiva può essere utilizzata per creare strategie di marketing mirate ed efficaci: un processo decisionale basato sui dati riduce il numero di decisioni basate su istinti o congetture. Sulla base del CLV si può stabilire dove concentrare la spesa pubblicitaria, mentre l’analisi predittiva può identificare i canali e le tempistiche.
Retail Analytics: la visione di Vodafone Business
Come abbiamo visto, sono molteplici i dati che un retailer può utilizzare per rendere più efficace la sua azione e le proprie strategie di ingaggio nei confronti dei clienti già acquisiti o potenziali. Tra questi, una considerazione a sé spetta ai dati provenienti dalle celle telefoniche, che aiutano a comprendere quante persone transitano non solo davanti a proprio punto vendita ma anche nella cosiddetta “catchment area”, vale a dire un’area definita in termini di distanza percorribile a piedi oppure con un mezzo pubblico o privato, in un determinato giorno o in un determinato orario.
Ed è qui che si inseriscono i Retail Analytics di Vodafone Business.
Va detto che in Italia la Giga Network di Vodafone genera ogni giorno decine di milioni di eventi che aggregati, anonimizzati e analizzati, si trasformano in informazioni preziose sui comportamenti, sui pattern, sui profili e sulle segmentazioni, vale a dire in vere e proprie chiavi di lettura degli eventi, in base alle quali prendere decisioni informate.
Si tratta di informazioni sia di tipo quantitativo sia di tipo qualitativo che trovano ampio utilizzo in diversi scenari e in quello del retail in modo particolare.
Data Analytics: la soluzione di Vodafone Business per i retail analytics
Proprio per gli operatori del mondo retail, le soluzioni di Vodafone Business, e in particolare Vodafone Retail Analytics , consentono di misurare le presenze, la provenienza, il tasso di fedeltà e di ritorno dei clienti in un punto vendita e di valutare le potenzialità del bacino di riferimento, così da pianificare al meglio le strategie di comunicazione e marketing e ottimizzare la gestione del punto vendita.
Il tutto, naturalmente, nel pieno rispetto di quanto prevedono le normative vigenti in materia di protezione dei dati personali.
Anche in questo caso, i dati sui quali lavorare sono diversi e ciascuno risponde a una differente domanda: quanti visitatori unici, quante visite in un dato lasso di tempo, quale la distanza del punto vendita dalla loro abitazione, ovvero laddove viene identificata la cella barimetrica notturna, o dal luogo di lavoro, ovvero dove viene identificata la cella barimetrica diurna…
Partecipa alla community