Il panorama della vendita al dettaglio è stato investito da una ventata di cambiamento profondo negli ultimi anni. Una metamorfosi accelerata dalla pandemia, che ha cambiato in modo irreversibile le abitudini d’acquisto, i gusti e i prodotti ricercati. Una sfida ostica per i retailer, alle prese con consumatori sempre più difficili da incuriosire, attrarre e fidelizzare e con una concorrenza sempre più spietata di operatori tradizionali e big dell’eCommerce.
Uno scenario complesso in cui le dinamiche esperienziali assumono un peso sempre più rilevante nel costruire un rapporto con il brand. Ai retailer spetta, dunque, il compito di disegnare shopping experience sempre più memorabili e uniche, difficilmente replicabili da altri operatori. Ma come si progettano queste esperienze indimenticabili e qual è il ruolo delle data analytics e della connettività mobile?
Il nuovo volto del retail nella Distance Economy
In periodo di pandemia il nostro stile di vita si è completamente trasformato ed è diventato sempre più digitale. Abbiamo cambiato il nostro modo di lavorare, comunicare con gli altri, fare shopping, persino i prodotti e i servizi che acquistiamo. Viviamo in quello che è a tutti gli effetti un nuovo modello di società che gli analisti di Gartner hanno battezzato Distance Economy. Una nuova normalità in cui i rapporti tra azienda e cliente si basano non più solo sul contatto fisico ma anche su quello digitale, più sicuro in tempo di Covid-19. Transazioni online e azioni compiute in completa naturalezza attraverso il nostro smartphone o impartendo un comando vocale al nostro assistente digitale domestico. Attività che generano un flusso enorme di dati. Dati preziosi per i retailer, che devono non solo tastare quotidianamente il polso del consumatore, ma soprattutto anticipare le sue necessità e i suoi gusti.
Anche lo shopping in store è sempre più data driven
La relazione con il consumatore diventa, infatti, sempre più impalpabile, esperienziale e omnicanale. La sfida per i retailer è riuscire a creare connessioni più forti e intime con il cliente. Un aiuto prezioso, in questo senso, è offerto dalle data analytics, dall’Artificial Intelligence, dal Machine Learning e dai Big Data, che permettono di analizzare in modo sempre più granulare il comportamento del consumatore. Abbandonato già da tempo il concetto di profilo cliente, oggi i brand del retail trovano occasione per differenziarsi ragionando in termini di contesto. Abbracciare questa opportunità significa farsi trovare nel momento esatto in cui il consumatore ha bisogno di un prodotto. E questo significa che non ci si può limitare ad aspettare che il cliente entri in negozio. Al contrario, occorre andarlo a scovare, incuriosirlo, attrarlo e ingaggiarlo, interpretando le tracce digitali che lascia in ogni gesto che compie.
È un retail sempre più votato agli approcci data driven quello che si rialza dopo la brusca battuta d’arresto della pandemia. Per gli operatori del settore mai come oggi è indispensabile riuscire a presidiare in modo completo la catena del valore del dato – abitudini di consumo, preferenze di pagamento, trend di mercato… Le data analytics rappresentano il principale abilitatore di quegli approcci omnichannel che combinano in una sola esperienza fluida e seamless le interazioni con il brand a prescindere dal fatto che avvengano online o in negozio. Sono le data analytics che permettono alle insegne di formulare strategie di vendita ottimali, migliorando l’efficacia delle promozioni e dell’advertising attraverso l’ampliamento del bacino di potenziali clienti e la miglior previsione della domanda.
In un mondo in cui il web e le interazioni online sono sempre più presenti nella vita vissuta – il filosofo Luciano Floridi ha coniato, a questo proposito, il termine onlife -, anche lo shopping è sempre più ibrido, connesso ed esperienziale. Gli approcci data driven rappresentano, quindi, l’essenza stessa della coesistenza sinergica di eCommerce e store fisici. A patto che si realizzino in una dimensione rispettosa della privacy del cliente.
Quando questo accade, a beneficiare sono entrambe le parti – acquirente e retailer. Il brand, infatti, è in grado di ottimizzare la produzione e le vendite facendo leva su una conoscenza più approfondita del consumatore, delle sue abitudini e necessità. Il cliente, per contro, riceve in cambio un’offerta più in linea con i suoi desiderata, in molti casi letteralmente plasmata sulle sue necessità contingenti e future.
Drive to Store, una calamita per attrarre i clienti nel punto vendita
Negli ultimi anni, numerosi retailer hanno adottato tecniche di marketing Drive to Store che puntano ad attrarre nel punto vendita il maggior numero di clienti potenziali attraverso pubblicità e promozioni mirate sui motori di ricerca e i social media. Queste attività sono realizzate capitalizzando sulla conoscenza delle abitudini, degli hobby, degli spostamenti e dei bisogni più intimi dei consumatori. Esigenze e routine tracciabili in modo puntuale pur se nel rispetto della privacy del consumatore.
Azioni che hanno come cardine un dispositivo ormai indispensabile nel nostro quotidiano, ovvero lo smartphone. Attraverso l’analisi accurata delle celle di connettività mobile e le data analytics è possibile tracciare i movimenti delle utenze attive valutando in particolare le informazioni provenienti dai localizzatori GPS, dagli agganci alle torri cellulari e alle reti Wi-Fi. Sulla base dell’analisi delle informazioni acquisite, è possibile massimizzare l’efficacia delle campagne di social media advertising e paid advertising.
Queste campagne hanno il pregio di riuscire a intercettare anche i potenziali clienti che transitano in zone più remote dell’area commerciale di riferimento del punto vendita, la cosiddetta catchment area. Persone altrimenti impossibili da raggiungere e attrarre in store.
Vodafone Analytics Retail supporto indispensabile per un Drive to Store efficace
Un aspetto assolutamente rilevante in questa fase di ripartenza è riuscire ad attrarre in modo più efficace il maggior numero di clienti potenziali, non solo quelli che abitualmente transitano nell’area circostante il punto vendita.
Un aiuto concreto per i retailer che vogliono realmente comprendere come migliorare l’efficacia delle proprie azioni di engagement e fidelizzazione allo store fisico arriva dalla possibilità di combinare i dati di pedonalità della zona immediatamente a ridosso dello store fisico con i dati di mobilità degli utenti anonimi che gravitano intorno a tutta la catchment area.
Esattamente quello che fa Vodafone Retail Analytics. La suite di Big Data e mobile analytics di Vodafone Business che offre alle insegne del commercio al dettaglio la possibilità di raccogliere ed elaborare i dati di pedonalità e tasso d’ingresso con l’analisi delle informazioni in store su ingressi, visitatori, tempo di permanenza e fedeltà. Vodafone Retail Analytics permette di misurare provenienza, presenze, loyalty, ricorsività delle visite al punto vendita stimando i diversi livelli di Customer Engagement nelle zone limitrofe al negozio fisico.
La Giga Network di Vodafone genera quotidianamente diversi milioni di eventi che debitamente raccolti, anonimizzati, aggregati e analizzati, generano informazioni preziosissime sulle abitudini di vita e di consumo degli utenti. Informazioni quali-quantitative che permettono di definire pattern di comportamento e segmentare in modo efficace i clienti potenziali di uno store fisico. Le analisi generano un identikit dinamico del cliente potenziale e permettono di capire chi sono i visitatori unici, quanto lontano abitano o lavorano rispetto al punto vendita e come si muovono. I dati sono raccolti nel pieno rispetto della normativa sulla privacy, in ottemperanza a quanto previsto dai regolamenti in materia di tutela dei dati personali, GDPR in primis.
Grazie a Vodafone Business Analytics, quindi, è possibile conoscere il proprio bacino di clienti potenziali e ampliarlo, migliorando le performance commerciali attraverso azioni mirate di digital marketing, direct marketing e marketing territoriale mirate. Ma è anche possibile aumentare di diversi ordini di grandezza il Customer Lifetime Value, ovvero il valore potenzialmente generabile dal cliente nel corso della sua vita, attraverso programmi di loyalty altamente incisivi.
