Gli analytics nel Retail hanno un’importanza ormai fondamentale e rappresentano la base tecnologica più importante per prendere decisioni, oggettive e basate sui dati, per migliorare la Customer eXperience, aumentare le vendite e ottimizzare le operations.
Nell’ultimo anno, il digitale, in generale, e più nello specifico gli analytics nel Retail sono diventati strumento essenziale per la sopravvivenza del commercio, in prima battuta, e per una ripresa più rapida e una maggiore capacità competitiva e di differenziazioni in quelli che saranno i nuovi futuri contesti di mercato.
A dirlo sono i dati dell’ultimo Osservatorio Innovazione Digitale nel Retail, promosso dalla School of Management del Politecnico di Milano, che ha condotto un’analisi sui primi 300 retailer per fatturato presenti in Italia con negozi fisici e 312 PMI del commercio.
Analytics nel Retail, crescono gli investimenti
Nonostante la crisi globale innescata dall’emergenza pandemica da Covid-19, infatti, nell’ultimo anno sono aumentati gli investimenti in digitale nel Retail italiano, passando dall’1,5% del fatturato del 2019 al 2% circa nel 2020.
L’88% dei 50 top retailer italiani ha consolidato l’infrastruttura logistica, con l’apertura di nuovi magazzini e l’uso dei punti vendita a supporto dell’online, il 77% ha messo in atto investimenti tecnologici, e il 48% ha assunto nuovo personale dedicato alle operatività eCommerce.
La chiusura dei negozi ha spinto a sperimentare nuove modalità di vendita e di dialogo con il consumatore, spesso basate sull’integrazione fra esperienze online e offline. E anche ora che ci si avvicina ad una “nuova normalità” i retailer puntano all’innovazione digitale per migliorare la Customer eXperience, sia online sia offline, aumentare le vendite e ottimizzare i processi.
Obiettivi che richiedono investimenti non solo nella parte di front-end (nuove modalità di vendita e di dialogo con i clienti), ma anche nella parte di back-end per approfondire la conoscenza di abitudini e preferenze dei consumatori e per creare una vista unica sul cliente e sul suo customer journey.
I retailer italiani hanno proseguito il loro percorso di digitalizzazione, in questa direzione, aumentando gli investimenti e/o potenziando le soluzioni di CRM (19%) e di business intelligence analytics (13%) attraverso l’utilizzo di analisi avanzate dei dati (predictive analytics nel Retail).
Niky Analytics, la piattaforma di Customer Analytics per il Retail (e non solo)
Come abbiamo avuto modo di approfondire nell’articolo “Predictive Analytics nel Retail marketing, i casi d’uso”, gli analytics nel Retail solitamente vengono applicati/utilizzati per:
- – capire quanto valgono i propri clienti;
- – comprendere abitudini e comportamenti (come acquistano le persone);
- – mappare l’esperienza dei clienti (segmentazione e percorso del cliente – Customer Journey);
- – migliorare la fidelizzazione e la Customer eXperience;
- – ridurre il rischio di abbandono;
- – ottimizzare i processi e migliorare i servizi.
La sfida più critica in ambito analytics nel Retail è riuscire a dare agli utenti di business informazioni accessibili, fruibili in modo semplice, comprensibili e chiare, in modo che possano davvero fornire un valore tangibile al processo decisionale.
Una sfida che si vince con soluzioni tecnologiche complesse dal punto di vista tecnologico, ma non complicate sul piano dell’usabilità.
Niky Analytics ne è un tangibile esempio. Si tratta di una piattaforma di Customer Analytics pensata non solo per il settore Retail ma per tutti quei brand e quelle aziende che hanno bisogno di avere una vista più chiara e approfondita dei propri clienti (e potenziali tali) per poter prendere decisioni strategiche ed operative più efficaci.
Niky Analytics integra diverse tipologie di analisi avanzate dei dati dei clienti rendendo disponibili le informazioni (gli insights) in modo chiaro e facilmente comprensibile, grazie a dashboard, cruscotti e innovativi strumenti di Data Visualization molto facili di utilizzare (grafici, tabelle, disegni, infografiche, forme interattive…).
Nello specifico, queste le principali tipologie di Customer Analytics disponibili all’interno della piattaforma Niky Analytics:
– CLV- Customer Lifetime Value: modelli di analisi previsionali (oggi sempre più modelli predittivi basati su tecniche avanzate di Machine Learning) utili ad esprimere il valore monetario di una relazione tra azienda e cliente (consente alle imprese di valutare un cliente sia rispetto alla relazione in essere sia in previsione, cioè stimando quanto potrà evolvere tale relazione in termini di profitto per l’azienda). È molto di più di un mero calcolo numerico, si tratta di analisi che consentono ai Retailer, così come a brand ed aziende di altri settori, di avere una maggiore e migliore comprensione del valore del cliente in chiave prospettiva (le informazioni che derivano dal CLV, infatti, permettono alle aziende di “fare previsioni”, intuire quale sarà il comportamento futuro del cliente e definire quindi a priori le proprie strategie di marketing, vendita, assistenza, ecc.);
– RFM – Recency, Frequency e Monetary per capire come si comportano e come acquistano le persone, quali sono le abitudini dei clienti: questo tipo di analytics aiuta le aziende a prevedere ragionevolmente quali clienti effettueranno nuovamente acquisti in futuro, quanti ricavi provengono da nuovi clienti (rispetto ai clienti abituali) e capire come trasformare gli acquirenti occasionali in acquirenti abituali (definendo dunque più efficaci strategie di fidelizzazione della clientela e miglioramento della Customer eXperience);
– Cohort Analysis, la segmentazione basata sul valore: l’analisi di coorte è iun tipo di analisi comportamentale che permette di raggruppare i propri clienti in base alle loro “caratteristiche comuni e condivise” per monitorare e comprendere meglio le loro azioni. Le analisi di coorte integrate in Niky Analytics aiutano a comprendere, valutare e misurare il coinvolgimento dei clienti nel tempo.
– Retention e Churn Analysis (predictive analytics nel Retail): Niky Analytics integra analisi avanzate dei dati da cui trarre insights di valore per migliorare la Customer eXperience, “affinare” le strategie di vendita e migliorare ed ottimizzare i processi (soprattutto quelli legati al front-end con i clienti, come il Customer Care). Tra queste, ci sono le cosiddette Retention Analysis (analisi che permettono di capire il livello di fidelizzazione di un cliente) e Churn Analysis (analisi che consentono di fare previsioni sulle tendenze all’abbandono). Si tratta di due tipi di analisi predittive, ossia analisi avanzate che sfruttano algoritmi e modellazione predittiva per fare previsioni, simulare scenari o situazioni possibili prevedendone in anticipo conseguenze ed impatti (offrendo quindi dati, informazioni, conoscenza utili ad un processo decisionale più oggettivo ed efficace).
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