Nel settore retail, l’agilità è fondamentale. Mentre i negozi fisici si adattano al ritmo dell’innovazione nell’intelligenza artificiale, ai consumatori attenti ai costi e alle aspettative dettate dal digitale, stare al passo con i tempi è fondamentale per sopravvivere. I rivenditori devono stare al passo con ciò che sta accadendo e rispondere con strategie basate sui dati che rispecchino il modo in cui le persone fanno davvero acquisti. Questa settimana, quattro notizie chiave rivelano esattamente quale direzione sta prendendo il commercio al dettaglio nei negozi fisici. Diamo un’occhiata più da vicino a cosa sta succedendo, perché è importante e in che modo RetailNext è pronta ad aiutare i rivenditori a guidare questo cambiamento.
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Progettazione di negozi con l'IA: quando i gemelli digitali incontrano lo spazio di vendita
Lowe’s ha annunciato di recente che userà la piattaforma Omniverse di NVIDIA per creare dei “gemelli digitali” dei propri negozi basati sull’intelligenza artificiale. Queste repliche virtuali simulano in tempo reale i movimenti dei clienti e i modelli di domanda per testare nuovi layout, decisioni sul personale e strategie di posizionamento dei prodotti prima di apportare modifiche nel mondo reale.
Questo segnala una tendenza più ampia: i rivenditori stanno combinando l’analisi dei dati raccolti in negozio con la tecnologia di simulazione per ottimizzare i propri spazi fisici. Non si tratta solo di sfruttare al massimo la metratura, ma piuttosto di migliorare l’esperienza di acquisto grazie a scelte di layout basate su dati comportamentali reali.
Anche Nike sta sperimentando un design dei negozi basato sui dati. I suoi flagship store “House of Innovation” utilizzano l’analisi dei dati raccolti in negozio per personalizzare la disposizione degli spazi, mettere in evidenza i prodotti di tendenza e persino adattare in modo dinamico le zone dedicate alla merce. Allo stesso modo, Decathlon in Europa ha iniziato a sperimentare layout intelligenti per i negozi basati sulla mappatura del percorso dei clienti all’interno del punto vendita, assicurando che i prodotti più richiesti siano in primo piano e al centro dell’attenzione, riducendo al contempo la congestione.
RetailNext I clienti possono fare la differenza qui usando analisi spaziali e dati in tempo reale sui percorsi dei clienti per capire i flussi di traffico, i tempi di permanenza e i punti di attrito. Questo significa che i negozi possono essere organizzati in base al comportamento reale dei clienti, invece che a supposizioni o tradizioni. Che si tratti di testare nuovi allestimenti o di rinnovare gli allestimenti stagionali, le informazioni supportate dall’intelligenza artificiale riducono al minimo le congetture e massimizzano il ROI.
Il boom dei marchi privati: cosa ci dicono i “doppioni” sul valore
La popolarità delle alternative a marchio proprio e dei “dupes” (abbreviazione di “duplicati”) ha raggiunto un punto di svolta. I consumatori scelgono sempre più spesso i prodotti a marchio del negozio invece dei marchi premium, perché offrono una qualità simile a un prezzo più basso. Solo negli Stati Uniti, le vendite dei marchi propri hanno raggiunto il record di 270,6 miliardi di dollari l’anno scorso, secondo i dati recenti di NielsenIQ. Inoltre, Nielsen riporta che:
Più della metà (53%) degli intervistati a livello globale afferma che probabilmente sta acquistando più prodotti a marchio proprio che mai.
Il 68% dei consumatori di tutto il mondo dice che i marchi del distributore sono una buona alternativa ai marchi famosi.
Il 60% dei consumatori di tutto il mondo dice che comprerebbe più prodotti a marchio del distributore se ce ne fosse una scelta più ampia.
Non si tratta solo di inflazione. I consumatori, soprattutto i più giovani, stanno riconsiderando la fedeltà al marchio e cercano attivamente opzioni che offrano un buon rapporto qualità-prezzo. Questo cambiamento ha importanti implicazioni sia per l’assortimento dei prodotti che per la gestione dei negozi.
La linea “Good & Gather” di Target ne è un ottimo esempio. Lanciata solo pochi anni fa, è diventata il marchio di alimenti e bevande di maggior successo del rivenditore, generando oltre 2 miliardi di dollari di fatturato annuo. Nel frattempo, nel Regno Unito, Marks & Spencer ha riposizionato i prodotti a marchio proprio per puntare su qualità e sostenibilità, riuscendo ad attirare i clienti alla ricerca di un buon rapporto qualità-prezzo che rispetti anche i valori.
I rivenditori devono capire dove sta crescendo la domanda di marchi propri e quali fasce di prezzo funzionano meglio in ogni punto vendita. Gli strumenti di analisi di RetailNext possono aiutare i team di merchandising a mettere a punto i propri assortimenti a livello locale e garantire che lo spazio sugli scaffali rispecchi ciò che i clienti vogliono davvero. Capire il comportamento degli acquirenti a livello di singolo punto vendita permette ai rivenditori di reagire alle tendenze in tempo reale, non solo dopo un trimestre.
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Gli agenti IA: i nuovi personal shopper?
Gli agenti di intelligenza artificiale che fanno acquisti per conto dei clienti non sono più solo un’idea teorica. Gli strumenti che confrontano i prezzi, leggono le recensioni e completano gli acquisti in modo autonomo stanno già influenzando il comportamento d’acquisto e stanno cambiando le regole del gioco per i rivenditori.
I bot non reagiscono alle emozioni né alle campagne di marketing appariscenti. Reagiscono ai dati: disponibilità, prezzo, convenienza e pertinenza. I rivenditori che vogliono rimanere competitivi devono assicurarsi che i loro negozi e siti siano attrezzati per questo tipo di automazione.
Questo cambiamento è già in atto in mercati come la Cina, dove JD.com e Alibaba stanno integrando nelle loro piattaforme assistenti personali allo shopping basati sull’intelligenza artificiale. Negli Stati Uniti, Klarna sta testando un assistente per lo shopping basato sull’IA che aiuta gli utenti a cercare, confrontare e acquistare tra migliaia di rivenditori. Anche se al momento sono più utilizzati online, questi strumenti stanno influenzando il modo in cui le persone decidono cosa comprare nei negozi.
Questo significa ripensare i dati che i bot vedranno: disponibilità dei prodotti, trasparenza dei prezzi e affidabilità delle scorte. Ma significa anche progettare esperienze in negozio che continuino a conquistare i clienti in carne e ossa. Dopotutto, anche quando sono i bot a dare consigli, la gente continua a venire in negozio.
Le analisi in tempo reale su scorte e traffico offerte da RetailNext aiutano i rivenditori a trovare il giusto equilibrio tra automazione e servizio incentrato sulle persone. Grazie a una visibilità accurata e aggiornata, i team operativi possono garantire che i negozi siano a misura di bot tanto quanto lo sono a misura di persona. Dopotutto, l’ultima cosa che i marchi possono permettersi in questo momento è compromettere l’esperienza del cliente.
La strategia degli influencer si evolve con la Generazione Z
Il recente rialzo delle azioni di American Eagle, in parte grazie a una campagna con Sydney Sweeney, dimostra quanto sia potente una collaborazione strategica con gli influencer. Ma le aspettative della Generazione Z stanno cambiando. Vogliono autenticità, coerenza e valore misurabile.
Prendiamo ad esempio Sephora. Il marchio di cosmetici offre agli influencer esperienze esclusive in negozio da promuovere. Il suo recente concept “Store of the Future” a Singapore presentava contenuti degli influencer collegati tramite QR code su schermi dislocati in tutto lo spazio, fondendo le personalità online con l’esplorazione dal vivo.
H&M si è inoltre orientata verso collezioni create in collaborazione con gli influencer, come la sua recente collaborazione con i TikTokers di moda, che ha attirato grandi folle nei negozi monomarca. Queste campagne hanno determinato picchi misurabili nell’affluenza e nel tempo trascorso in negozio.
I rivenditori misurano sempre più spesso il ROI delle campagne sui social analizzando i dati relativi ai negozi fisici: in che modo il traffico generato dagli influencer si traduce in affluenza, conversioni e valore medio dello scontrino. È qui che entrano in gioco le analisi integrate.
Con RetailNext, i team di marketing possono mettere in relazione le date delle campagne con gli influencer con i picchi di traffico in negozio e le zone di maggiore coinvolgimento. Vuoi sapere se il tuo partner su TikTok ha portato visitatori alla parete dedicata ai jeans? Puoi verificarlo. Vuoi sapere se quelle visite si sono tradotte in vendite? Puoi verificarlo anche questo.
Misurare i risultati delle campagne includendo anche l’area di vendita rende la strategia degli influencer più trasparente ed efficace.
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Ciò che accomuna queste quattro tendenze è la necessità di rapidità e precisione. Campagne generiche, planimetrie statiche e reportistica in ritardo non bastano più. I retailer leader di oggi sono quelli che riescono a reagire in tempo reale ai cambiamenti nel comportamento degli acquirenti, alle condizioni economiche e alle tendenze culturali.
RetailNext è stato creato proprio per questo momento. Grazie all’analisi in tempo reale, alle informazioni approfondite potenziate dall’intelligenza artificiale e alla visibilità completa del percorso, permette ai rivenditori di agire più velocemente, fare test in modo più intelligente e agire con sicurezza in ogni punto vendita.
Le notizie di questa settimana potrebbero sparire dai titoli dei giornali, ma le forze che le animano non se ne andranno da nessuna parte. I rivenditori che prestano attenzione (e usano gli strumenti giusti per adattarsi) saranno quelli che detteranno le tendenze, invece di limitarsi a seguirle.
