Balsam Brands è un’azienda privata che opera nel settore della vendita al dettaglio omnicanale, fondata nel 2006 e nota soprattutto per il suo marchio di punta Balsam Hill, leader mondiale nella vendita di alberi di Natale artificiali super realistici e decorazioni natalizie di alta qualità. Nato come marchio nativo digitale e diretto al consumatore, Balsam Brands si sta ora espandendo nel settore della vendita al dettaglio tradizionale — compreso il suo concept Balsam Hill Studio, aperto tutto l’anno alle Hawaii — per creare esperienze coinvolgenti che i canali digitali da soli non riescono a replicare.
La sfida
A differenza della maggior parte dei rivenditori che integrano l’analisi dei dati solo dopo l’apertura dei negozi, Balsam Brands voleva incorporare la misurazione fin dal primo giorno. Essendo un marchio nato nel digitale che entrava nel mondo dei negozi fisici, non aveva dati storici di riferimento sul traffico in negozio, e i cambiamenti post-pandemia avevano reso inaffidabili le stime di affluenza basate sui contratti di locazione. L’azienda aveva bisogno di dati precisi e in tempo reale per valutare le prestazioni dei negozi al di là delle sole vendite, per considerare i punti vendita come risorse di marketing misurabili, per comprendere l’intero percorso che va dal passaggio davanti al negozio all’ingresso fino all’acquisto e per gestire il personale in modo efficiente senza dover visitare fisicamente le sedi dalla sede centrale.
La soluzione
Balsam Brands ha aperto i suoi negozi con RetailNext Traffic Analytics già attivo fin dall’inizio, creando ambienti RetailNext dedicati e su misura per i suoi modelli di vendita al dettaglio standard e outlet. Il team ha usato i dati sui passanti e sugli ingressi per testare la segnaletica e il visual merchandising, ha analizzato il traffico per ora e per giorno per allineare la forza lavoro alla domanda reale e ha utilizzato il traffico in negozio per verificare se le campagne di marketing esterne avessero effettivamente generato visite.
I risultati
I test sulla vetrina e sul visual merchandising hanno aumentato i tassi di ingresso dell’8–10% su base annua durante i periodi di punta delle festività, mentre la pianificazione basata sul traffico ha ridotto i costi del personale del 31%, garantendo al contempo la qualità del servizio nelle ore di punta. I dati sul traffico hanno inoltre permesso al team di smentire rapidamente alcune ipotesi di marketing — come le campagne incentrate sugli aeroporti che non hanno influito sul traffico in negozio — e di reindirizzare la spesa verso iniziative che invece hanno funzionato, creando una base data-driven per la futura espansione nel settore retail.
