Come gli analytics predittivi migliorano le performance di un punto vendita
Le ricerche di mercato dimostrano che chi fa shopping desidera che i suoi brand preferiti soddisfino, o addirittura prevedano, i suoi desideri e necessità. Acquistare un oggetto non è più solo un evento isolato, ma parte di un'esperienza trasparente e...
Le ricerche di mercato dimostrano che chi fa shopping desidera che i suoi brand preferiti soddisfino, o addirittura prevedano, i suoi desideri e necessità. Acquistare un oggetto non è più solo un evento isolato, ma parte di un'esperienza trasparente e integrata che fonde shopping online e offline. Nonostante i nuovi trend nella tecnologia retail abbiano causato cambiamenti significativi nelle realtà del punto vendita fisico, portando alla chiusura di diverse catene, l'integrazione della tecnologia digitale moderna con il piacere dello shopping di persona può assicurare notevoli vantaggi.
I benefici del retail omnichannel comprendono la possibilità di raccogliere informazioni in precedenza non disponibili sul comportamento del cliente e sulle sue interazioni con i brand. Gli utilizzi potenziali di questi dati sono innumerevoli, ma uno dei più interessanti è la possibilità di applicare l’analisi predittiva ai comportamenti di acquisto. Comprendendo come azioni passate possono determinare quelle future, l’analisi è in grado di anticipare e soddisfare le esigenze dei clienti, assicurando un marketing di successo, sia online che in-store.
I seguenti vantaggi possono ridefinire il futuro delle aziende retail, anche attraverso azioni e attività prima impensabili.
1. Promozioni più mirate
Le offerte vengono utilizzate molto spesso in tutti i settori per aggiungere uno strato di personalizzazione e migliorare la relazione con il cliente. Tuttavia, se non vengono pianificate correttamente, possono avere l’effetto contrario. Ricerca di Access Development ha rivelato che il 57% dei clienti intervistati ha dichiarato che ricevere offerte per prodotti che hanno giudicato negativamente costituisce uno dei motivi principali per terminare la relazione con un determinato brand.
Indirizzare in modo adeguato le promozioni significa che la conoscenza approfondita del singolo cliente guiderà le offerte che riceve, il che significa sapere quali sono stati gli acquisti precedenti e prevederne i futuri che potrebbero essere a complemento di ciò che ha già oppure un refill, come ad esempio le cartucce per le stampanti. Questo approccio può migliorare anche l’engagement online e in negozio, oltre a rafforzare il rapporto tra brand e consumatore.
2. Ricerca predittiva
I siti moderni aiutano i consumatori a trovare quello che stanno cercando in tempi brevi grazie a potenti algoritmi. Tuttavia, l’uso dell’analisi predittiva va oltre la personalizzazione, e punta a prevedere ciò che i clienti cercheranno prima che si attivino. Il sistema Amazon analytics è un ottimo esempio di questo perché invita i clienti a tornare sul sito per valutare prodotti che in origine non avrebbero magari considerato.
I sistemi di analisi predittiva più evoluti comprendono il comportamento degli utenti e fanno previsioni accurate circa il completamento del processo di acquisto, senza interferire con le loro attività. Tuttavia, è molto importante che le previsioni siano corrette, altrimenti il rischio è quello di complicare il processo di ricerca o di perdere i clienti.
3. Inventory Management ottimizzato
Un processo di acquisto personalizzato non ha solo a che fare con la semplificazione delle interazioni, bisogna accertarsi che i negozi siano forniti e pronti ad accogliere i clienti. Come indicato da Harvard Business Review, prevedere la domanda è molto più efficace per ridurre i costi e determinare l’inventario rispetto a una stima basata sul totale aggregato delle vendite, dato che gli analytics daranno luogo a stime che distribuiscono l’inventario geograficamente.
Secondo Accenture research, solo un terzo dei retailer attualmente offre un approccio omnichannel in termini di store fulfillment e di inventario accessibile da molteplici canali.