Il problema dei retailer: ottenere dati di qualità ed elaborare strategie di marketing e comunicazioni efficienti ed efficaci

 

Per migliorare le performance di business dei retailer, è importante arricchire il profilo dei propri consumatori con informazioni rilevanti sui loro comportamenti e preferenze di acquisto.

 

All’interno del modulo Analytics della nostra Retail Marketing Platform Koncentro, sono presenti 7 algoritmi predittivi e prescrittivi.  

I 7 algoritmi hanno la funzione e l’obiettivo di supportare il retailer nella definizione del proprio consumatore e di prevederne i trend di acquisto/comportamento elaborando gli insight raccolti e generati.

Analizziamo meglio insieme questi 7 algoritmi e cerchiamo di definire meglio la loro funzione, il valore aggiunto che possono generare al retailer e la loro capacità di analisi e raccolta di informazioni.

Algoritmo n.1: VALORE DEL CLIENTE

Ogni cliente apporta un valore diverso al business.

Partendo dai dati di scontrino, è possibile avere una mappatura del cliente nel tempo, fino ad arrivare ad una sua classificazione in base ai suoi comportamenti, quali spesa media, frequenza di visita, ecc.

La stima di ogni valore riflette un comportamento strategico da adottare: premiare i più fedeli, incentivare quelli che si stanno allontanando e così via.

 

Algoritmo n.2: STILE DI VITA

Conoscere il cliente, significa anche conoscere quali sono i prodotti che acquista di più.

Questi prodotti, a loro volta, possono identificare uno stile di vita del cliente.

Per questo motivo, analizzare i comportamenti di acquisto dei clienti nel tempo consente la definizione di strategie di comunicazione e promozione ad hoc per le diverse tipologie di consumatore, andando a colpire le loro preferenze.

 

Algoritmo n.3: MOMENTO DELLA VISITA

Il momento esatto della visita è un altro elemento fondamentale da esaminare, in quanto può consentire di individuare le abitudini temporali del cliente.

In quale momento della giornata o dell’anno acquista?

Analizzare i periodi temporali permette di agire nel momento migliore e di adeguare le offerte, al fine di trascinare il cliente nel punto vendita e attirarlo nel suo periodo preferito.

 

Algoritmo n.4: SENSIBILITA’ AL PREZZO

Acquisire una conoscenza approfondita della clientela nel tempo consente, oltretutto, di recepire le loro preferenze in ottica di prezzo e di classificarli in base alla loro premiumness.

L’attenzione che ogni cliente pone al prezzo di ciascuna categoria di prodotto, a prescindere dalle promozioni, consente di ottimizzare le strategie di prezzo in base a ciò che cerca la propria clientela.

 

Algoritmo n.5: SENSIBILITA’ ALLE PROMOZIONI

Esaminare la quantità di articoli in offerta acquistati in un lasso di tempo consente di avere una clusterizzazione dei clienti in base al loro score di sensibilità alle promozioni.

Questo permette di ottimizzare le promozioni e sorprendere maggiormente i clienti il cui driver principale sono le promozioni.

Il sistema consente, inoltre, di monitorare le risposte alle campagne, individuando i clienti più ricettivi.

 

Algoritmo n.6: PREVENZIONE DELL’ABBANDONO

Conoscere il punto esatto della relazione con ciascun cliente, permette di individuare quali sono i clienti che stanno per abbandonare.

In questo modo, sarà possibile definire delle strategie specifiche di previsione e reazione all’abbandono, cercando di trattenere questi clienti attraverso delle promozioni ad hoc sfruttando le leve a disposizione

 

Algoritmo n.7: MARGINALITA’

Ogni cliente contribuisce in modo diverso alla redditività di un’azienda.

Sapere chi sono coloro che contribuiscono maggiormente alla creazione di marginalità consente di concentrare su di essi gli sforzi di fidelizzazione, riducendo o evitando gli investimenti per coloro che marginano poco o stanno per abbandonare.

Attraverso quindi l’utilizzo degli algoritmi predittivi i retailer possono creare una visione del futuro basandosi su un’osservazione strutturata di quello che già è avvenuto.

I Retailer possono comprendere i propri clienti in modo olistico, aggregando i comportamenti online e quelli in negozio. Con una solida conoscenza delle preferenze e delle variazioni dei percorsi del cliente, saranno in grado di ottenere i risultati desiderati.

Azioni quindi correttive e/o migliorative in termini di marketing, promozioni e comunicazione da parte dei retailer per favorire il proprio business, aumentare la marginalità, fidelizzare i consumatori.

Il potere dei dati e la comunicazione iper-personalizzata sono le leve del futuro.

 

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