Mentre il settore del retail continua a trasformarsi in un ambiente sempre più competitivo, guidato dal digitale e incentrato sul cliente, i retailer si trovano ad affrontare la sfida di gestire un numero enorme di punti di contatto. Anche se ogni singola iniziativa ha il suo valore, l’effetto complessivo può rivelarsi costoso e confuso, con troppi aspetti da considerare, canali e micro-tendenze. Questo può portare a una visione confusa e poco chiara del panorama del retail. Nel nostro eBook, realizzato in collaborazione con CX Digital, analizziamo a fondo questi punti critici e offriamo soluzioni pratiche e approfondimenti basati sui dati. Questo blog riassume alcuni dei risultati di questa ricerca sulla personalizzazione, un campo di interesse in continua crescita per i rivenditori moderni.
I rivenditori che hanno una buona padronanza della tecnologia digitale utilizzano tecniche di personalizzazione ormai da molto tempo. Anche se diverse statistiche confermano che oggi i clienti si aspettano la personalizzazione, il concetto in sé non è nuovo. Ciò che è nuovo, invece, è il modo in cui la personalizzazione sta aumentando il coinvolgimento dei clienti, portando a un maggiore valore del ciclo di vita del cliente.
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Portare la personalizzazione nel mondo reale
Quando pensiamo a marchi che offrono alti livelli di personalizzazione, tendiamo a concentrarci su esempi digitali, come i popolari servizi di streaming quali Netflix, Apple Music o Spotify. Queste aziende hanno il vantaggio di poter analizzare una quantità quasi infinita di dati sui propri clienti e sui contenuti a cui reagiscono. Questi dati iper-personalizzati aiutano il marchio a perfezionare i propri suggerimenti ogni volta che si ripete un brano, lo si salta, si mette un “mi piace” o lo si aggiunge a una playlist.
Anche se la maggior parte dei rivenditori potrebbe non avere lo stesso livello di accesso ai dati degli utenti/acquirenti di questi giganti dello streaming, ciò non significa che non possano comunque prendere spunto dal modo in cui queste aziende stanno applicando il machine learning per passare dall’economia dell’attenzione all’economia del valore. Come ha affermato Tony Jebara, responsabile del machine learning presso Spotify: «È davvero una nuova frontiera entusiasmante: un machine learning che va oltre i semplici clic e i clickbait e punta al lungo termine». Anche se le offerte differiscono enormemente, ci sono comunque lezioni da imparare da queste aziende che puntano tutto sul digitale – specialmente quando si tratta di usare i dati e il machine learning per offrire esperienze ottimali ai clienti nei negozi.
Il livello successivo di personalizzazione va oltre il semplice fornire consigli pertinenti ai consumatori. Punta ad ampliare le loro opzioni e a incoraggiarli a scoprire nuovi prodotti, suggerendo articoli correlati che sono stati scelti da altri consumatori con gusti simili. Ad esempio, invece di limitarsi a consigliare un paio di pantaloni da yoga abbinati a un top acquistato di recente, questo livello di personalizzazione potrebbe suggerire anche un’app di meditazione, invitando il cliente ad approfondire la pratica dello yoga. La sintesi è fondamentale in questo caso, poiché i rivenditori devono combinare vari set di dati per offrire abbinamenti significativi e rafforzare la fedeltà al marchio.
Ci sono diversi modi in cui un rivenditore esperto di digitale può perseguire questo obiettivo. Forse il modo più ovvio è attraverso la condivisione dei dati, ad esempio facendo pubblicità su un servizio di streaming che raccoglie una montagna di dati sul mercato di riferimento comune.
Spotify Ad Studio
Spotify offre ai suoi creatori di annunci una serie di strumenti self-service che permettono loro di creare, registrare e condividere annunci audio e video. Ciò che distingue questo modello pubblicitario dagli altri è che fonde il design dell’annuncio con il contesto dell’utente per creare un’offerta pubblicitaria contestualmente rilevante. Ad esempio, se l’annuncio viene inserito all’interno di una playlist che ha suscitato determinate emozioni nell’ascoltatore, può sfruttare quelle emozioni per influenzare positivamente il comportamento dell’ascoltatore.
Ad esempio, Pizza Hut ha lanciato una campagna incentrata sull’audio per far sì che i servizi di consegna a domicilio rimanessero in primo piano nella mente degli amanti della pizza che ascoltano Spotify. Il marchio di ristorazione veloce si è rivolto ai suoi segmenti di pubblico principali, tra cui la Generazione Z, le famiglie e chi è appassionato di videogiochi, serie TV o sport. Sono stati individuati dei “momenti tipici della pizza”, come le giornate di partita e l’ora di cena, e utilizzati per mandare in onda annunci che stuzzicano l’appetito senza interrompere il ritmo della giornata degli ascoltatori.
La lezione per i rivenditori è che il tempismo è fondamentale. Offrire contenuti personalizzati ai clienti è efficace solo se si tiene conto del “quando” e del “dove”. Proprio come questi grandi nomi del web, i rivenditori possono sfruttare i dati dei propri negozi per proporre pubblicità contestualmente adeguata nei momenti più importanti (all’ingresso o alla cassa, per esempio), aumentando così il tempo trascorso in negozio e, in definitiva, anche il valore medio delle transazioni (ATV).
Personalizzazione su Sephora
Dopo aver compilato un semplice sondaggio online e aver analizzato i loro comportamenti di acquisto, il programma Beauty Insider di Sephora punta a personalizzare l’esperienza dei suoi membri offrendo consigli su misura, servizi di bellezza gratuiti, accesso anticipato ai nuovi prodotti, inviti a eventi esclusivi e molto altro ancora.
Questo colosso del settore della bellezza, sempre all’avanguardia, condivide internamente i dati sui clienti su tutta la piattaforma per offrire un’esperienza senza soluzione di continuità, indipendentemente dal canale che il cliente preferisce. Il programma Beauty Insider di Sephora vanta oltre 25 milioni di iscritti e si stima che rappresenti circa l’80% delle vendite dell’azienda.
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In che modo l’analisi dei dati in negozio favorisce la personalizzazione
Inoltre, le soluzioni che combinano i dati delle analisi in negozio con i comportamenti su altri canali, come il tempo trascorso a navigare online o i percorsi di acquisto digitali, possono fornire informazioni fondamentali sugli acquirenti. Ad esempio, l’elaborazione del linguaggio naturale può essere applicata ai dati testuali o vocali per aiutare i rivenditori a comprendere meglio gli alti e bassi emotivi derivanti dalle interazioni degli acquirenti con l’azienda. Questo è un terreno fertile per identificare e creare percorsi di personalizzazione all’avanguardia, per coinvolgere appieno il cliente.
Anche senza considerare l’e-commerce, i dati raccolti nei negozi offrono già di per sé un enorme potenziale di personalizzazione. L’analisi dei percorsi degli acquirenti all’interno del negozio mostra con precisione ai rivenditori dove i clienti si soffermano più a lungo, dove interagiscono maggiormente con gli espositori e traccia l’intero percorso del consumatore all’interno del negozio. Questo permette ai rivenditori di apportare miglioramenti per aumentare la conversione e testare nuovi layout del negozio o innovazioni nel visual merchandising, come l’implementazione delle reti multimediali per la vendita al dettaglio (RMN).
È fondamentale tenere presente che il consumatore coinvolto avrà aspettative sempre più elevate nei confronti del rivenditore esperto, rendendo le esperienze di altissimo livello più importanti che mai.
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