Uno dei settori nei quali le analisi predittive e analisi prescrittive dei dati possono esprimere al meglio il loro potenziale è nel campo del Retail marketing, ossia delle strategie di marketing specifiche per il settore della vendita al dettaglio. Il settore Retail, di fatto, produce moltissimi dati, offrendo quindi le fondamenta importanti per un’azienda retailer che voglia diventare una data driven company.

Di contro, tuttavia, è proprio questa enorme quantità di dati che spesso rappresenta “il problema”: con tanti dati prodotti e in arrivo, anche in tempo reale, da svariate fonti e molti canali, gestirli diventa molto complesso e, molto spesso, solo una piccolissima parte di essi viene “catturata” per farne delle analisi accurate (con il risultato che anche gli insights ottenuti risultano parziali e non è detto che siano di valore rispetto agli obiettivi ed alle strategie di business).

Per competere con i grandi retailer dell’e-commerce, i commercianti al dettaglio dovranno imparare sempre più a gestire i dati e prepararli per le analisi, in particolare per le analisi predittive e per quelle ancora più avanzate, le analisi prescrittive per il Retail marketing.

Una delle remore tipiche di chi sente la necessità di adottare sistemi di analisi avanzate dei dati (Advanced Analytics) per migliorare le proprie strategie di marketing, e più in generale di business, è legata al fatto di “non avere a disposizione i dati che servono”. In realtà, molto molto spesso, i dati ci sono ma sono distribuiti su fonti differenti, non raccolti in modo omogeneo, non integrati… la problematica più comune è legata al fatto che i dati non vengono gestiti, non che non ci siano.

Per sfruttare il potenziale delle analisi predittive nel Retail marketing, in linea di massima, servono alcuni tipi di dati (anche se va puntualizzato che i dati necessari dipendono dalla specificità dell’azienda, dal contesto in cui opera e dalle esigenze ed obiettivi che si pone il business), quali:

  • 📍 dati del punto vendita,
  • 🛍️ informazioni relative ai comportamenti di acquisto delle persone,
  • 👥 demografia dei consumatori,
  • 🛒 flusso del traffico di “navigazione” in negozio e online,
  • ⏳ altri fattori esterni come il tempo.

 

Già così sembra un’enorme mole di dati e il timore dei retailer, molto spesso, è di non sapere come e dove “recuperare” tutti questi dati. In realtà le risposte possono essere molteplici, ma a titolo di esempio possiamo elencare alcune fonti di dati tra le più rilevanti per le analisi dei dati nel Retail marketing:

  • siti web del retailer (con o senza e-commerce),
  • applicazioni mobile,
  • programmi fedeltà
  • sistemi IT per i punti vendita (per esempio i sistemi di pagamento e di gestione del negozio),
  • sistemi della catena di approvvigionamento,
  • sensori e fotocamere nel punto vendita,
  • social media (conversazioni, azioni e reazioni),
  • campagne promozionali…

 

Retail marketing, 5 casi d’uso delle analisi predittive

Per meglio comprendere in che modo i dati possono essere analizzati per migliorare alcuni ambiti delle strategie di Retail marketing, prendiamo ad esame 5 casi d’uso, ossia esempi di applicazione delle analisi predittive – o meglio, delle cosiddette Retail Analytics – per alcune specifiche esigenze di business (legate, come accennato, al Retail marketing).

  1. Customer personalization (personalizzazione per i clienti)

Comprendere i comportamenti dei propri clienti e combinare tali dati con altri dati, per esempio quelli demografici, è il primo passo per fare analisi predittive specifiche, per esempio per personalizzare le offerte e le campagne di comunicazione e/o promozione.

Oggi le innumerevoli fonti di dati, da quelli che provengono dai canali del retailer a quelli “catturati” sui social media, consentono di monitorare il comportamento delle persone attraverso i differenti canali che utilizza, ad esempio monitorare un cliente che effettua ricerche nel sito web del commerciante e poi acquista l’articolo nel negozio fisico. Da questo semplice esempio è facile intuire come l’analisi di questi dati possa aiutare i retailer a personalizzare offerte, comunicazioni, incentivi, ad un livello molto granulare, senza dover “sparare nel mucchio” come si faceva in passato.

Le analisi predittive possono essere utilizzate anche per l’upselling e il cross-selling, modellando strategie ad hoc solo su specifici segmenti di pubblico.

  1. Customer Journey (segmentazione e percorso del cliente)

La mappatura dell’esperienza del cliente inizia quando una persona entra in contatto per la prima volta con un brand o un retailer (anche senza esserne ancora un cliente) e, idealmente, dovrebbe non terminare mai (non si deve commettere l’errore di pensare che il percorso del cliente termina con l’acquisto effettuato).

La mappatura della sua esperienza rappresenta un “lavoro a lungo termine” ed è la base fondamentale non solo per fare analisi che consentono ai retailer di raggiungere i propri clienti, ma anche per segmentarli e identificare nuovi potenziali clienti.

Analizzando le affinità, un retailer può raggruppare la propria base clienti in funzione di “attributi comuni” per poi effettuare analisi specifiche per esaminare come differenti segmenti di utenti hanno risposto a strategie e stimoli di marketing (a titolo di esempio), nonché fare previsioni su come e quanto potrà funzionare un nuovo approccio (una nuova proposta, una promozione specifica) e quali effetti potrà produrre sui differenti segmenti di clientela.

  1. Behavioral Analytics (analisi del comportamento dei clienti)

Le tecnologie emergenti (IoT, Big Data Analytics, Intelligenza Artificiale) hanno accelerato l’adozione delle analisi comportamentali, uno uso case molto rilevante nell’ambito del Retail marketing.

Le tecnologie di tracciamento delle persone, per esempio, hanno consentito ai retailer di valutare l’impatto degli sforzi di merchandising, analizzando per esempio il comportamento di acquisto dei clienti nei punti vendita.

Oggi i punti di contatto tra cliente e Retailer sono svariati, le persone utilizzano canali differenti per informarsi, approfondire, conoscere un brand o uno specifico prodotto o servizio (dai siti web alle applicazioni mobile, fino ai social media), fanno acquisti in differenti modalità, sfruttano le promozioni in modi diversi, pagano e ritirano i prodotti attraverso canali differenti… da questi innumerevoli scelte e comportamenti, deriva una incredibile mole di dati che può consentire ai retailer di affinare, ottimizzare, migliorare le proprie strategie di business (per esempio per fidelizzare i clienti e fare previsioni sui rischi di abbandono).

  1. Marketing campaign (gestione delle campagne di marketing e comunicazione)

Come accennato, la migliore conoscenza dei clienti (attraverso la raccolta dei dati da più fonti e la loro analisi in chiave predittiva) consente ai retailer di gestire al meglio le proprie strategie di marketing, anche da un punto di vista operativo, per esempio nell’ambito delle campagne. Le analisi predittive per il Retail marketing, infatti, possono aiutare i commercianti a capire non solo quali messaggi e contenuti indirizzare a quale segmento specifico di clientela, ma anche come governare le campagne in modo ottimale, per esempio scegliendo i canali di comunicazione più adatti ad un particolare gruppo di utenti/clienti, inviando promozioni ad hoc in uno specifico momento temporale e in riferimento ad un contesto specifico, definendo con più accuratezza i budget e ottimizzando le spese pubblicitarie…

  1. Inventory & Supply Chain (gestione dell’inventario e della catena di approvvigionamento)

Un’area che viene spesso trascurata è quella del back-office. Eppure… l’inventario mal gestito è l’incubo di ogni rivenditore. Le catene di approvvigionamento devono essere ottimizzate per aumentare l’efficienza operativa, da un lato, e non impattare in modo negativo sulla customer experience, dall’altro. Le analisi predittive per il Retail marketing aiutano a rispondere a domande quali “cosa immagazzinare”, “quando archiviare” e “cosa e quando eliminare dai magazzini o dai punti vendita”. Fare scorte lente di prodotti ad alta rotazione, oppure esaurire prodotti “popolari” perché non si è riusciti a prevedere la domanda (anche attraverso l’analisi del comportamento di acquisto dei clienti), rappresentano problemi critici che possono avere ripercussioni non banali sulla redditività del retailer.

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