Joe Shasteen: Benvenuti a tutti alla chiacchierata informale di oggi all’NRF 2026. Sono Joe Shasteen, Global Manager of Advanced Analytics presso RetailNext. E per chi di voi non conoscesse RetailNext, siamo la piattaforma leader nel settore della retail intelligence che trasforma i dati sul traffico in negozio in informazioni utili per aumentare i profitti lungo tutto il percorso del cliente. La nostra soluzione basata sull’intelligenza artificiale riunisce diverse funzionalità di analisi del settore retail in un’unica piattaforma, fornendo approfondimenti strategici con un ROI misurabile. E oggi, nell’ambito delle nostre chiacchierate informali, condivideremo tante informazioni concrete provenienti dai nostri clienti e vedremo come utilizzano i dati. E oggi sono davvero entusiasta di avere con noi David Lizak di Shoe Palace. David, ti andrebbe di presentarti brevemente e raccontarci un po’ della tua esperienza in Shoe Palace e di cosa facevi prima?
David Lizak: Certo. Buongiorno, Joe. Grazie per avermi invitato. Sono David Lizak di Shoe Palace. Lavoro qui da circa sei anni. Ho l’opportunità di supervisionare diverse piattaforme che i nostri negozi utilizzano, che si tratti dei sistemi POS, della pianificazione del personale o di qualsiasi altro sistema con cui i negozi interagiscono direttamente: mi occupo di gestirle. E negli anni precedenti ho lavorato nella vendita al dettaglio di sneakers. Penso di aver avuto un percorso davvero interessante. Ho potuto lavorare nel settore della vendita al dettaglio di sneakers per tutta la mia carriera. Un tempo ero il direttore generale del Foot Locker proprio qui a Times Square. Insomma, per farla breve, ho avuto l’opportunità di implementare ed esplorare varie piattaforme e tecnologie nel corso della mia carriera, e ora posso farlo con Shoe Palace.
Joe Shasteen: Fantastico. Per tornare un po’ indietro nel tempo: RetailNext e Shoe Palace sono partner da moltissimo tempo. Quindi, tornando indietro al 2018 circa, quando Shoe Palace stava decidendo di implementare una soluzione per il traffico, potresti spiegarci un po’ il ragionamento che c’era dietro e qual è stata la spinta che vi ha portato a passare dall’analisi tradizionale del retail a soluzioni più incentrate sul traffico?
David Lizak: Sai, è difficile immaginare di fare questo lavoro senza avere dati sul traffico, vero? Ma la realtà è che ci sono un sacco di rivenditori che non li hanno. Un tempo, anche noi eravamo uno di quei rivenditori. E ancora oggi abbiamo acquisito alcuni negozi che stavano attraversando di nuovo quel processo. Il motivo, però, a quel tempo… pensa a guidare un’auto senza tachimetro. L’unico modo per sapere a che velocità stai andando, l’unico modo per sapere come vanno le vendite, è “lo sento”, oppure guardi l’auto accanto a te, oppure vieni fermato dalla polizia. Ma comunque, non hai davvero un indicatore preciso di come stai andando, giusto? Quindi quel primo livello di capacità di monitorare il traffico ti dà quella visibilità, ed è qualcosa di cui la nostra organizzazione aveva davvero, davvero bisogno: qual è quel punto di riferimento con cui confrontarsi? Avevamo questo risultato: come stiamo andando davvero?
Joe Shasteen: E parlavi anche un po’ di come, quando hai iniziato, Shoe Palace avesse già iniziato a implementare alcune soluzioni per il traffico. E allora, com’è andata quando sei entrato in Shoe Palace nel 2019? Quali erano alcuni dei cambiamenti in corso, visto che avevano già iniziato a implementare alcune soluzioni per il traffico, e in che modo tu e il tuo ruolo avete influenzato ciò che si stava facendo in Shoe Palace in quel periodo del 2019?
David Lizak: Sì, all’epoca era una curva di apprendimento per tutta l’organizzazione, perché era appena iniziato il monitoraggio dei dati sul traffico anno dopo anno. Quindi dovevi davvero spiegare ai team dei negozi e ai responsabili sul campo cosa fosse questa metrica. E in realtà è solo allora – e per fortuna sono riuscito a entrare a far parte del team proprio in quel periodo – è solo in quel momento, quando la confronti con gli anni precedenti, che capisci come stai andando davvero con questi dati. E poi si entra nel processo di apprendimento: ok, bene, allora come facciamo a migliorarla? Ed è un processo di formazione che accompagna tutto il percorso. La parte più complicata, secondo me, è che diventiamo troppo esperti con alcune tecnologie e tendiamo a volerle rendere troppo elaborate. L’idea è che dobbiamo riuscire a mantenerle semplici per i nostri team dei negozi. E penso che questa fosse davvero la linea guida nel 2019, quando sono entrato a far parte dell’azienda: mantenere le cose semplici per i nostri negozi. Non puoi controllare il numero di visitatori. È un buon punto di partenza per raccontare la storia, ma ci ha allontanati dalla situazione in cui il team di gestione diceva: “Oh, capo, ieri è andata proprio a rilento”. Beh, ora hai dei dati a sostegno di ciò, ed è tutta un’altra storia, giusto? E cercare di semplificare tutto questo per i nostri team dei negozi è stata davvero la cosa più importante.
Joe Shasteen: Sai, a proposito di questo, quando hai implementato il monitoraggio del traffico, com’è stato il processo di implementazione e di collaborazione con il team del negozio? Hai detto di mantenere le cose semplici: come ci sei riuscito? Perché all’inizio può essere davvero scoraggiante per chi non è abituato all’analisi dei dati nel retail, specialmente nelle prime fasi del processo. Allora, com’è stato lavorare con loro, metterli al passo e farli sentire a proprio agio con le metriche in modo che non avessero paura? Voglio dire, abbiamo visto casi in cui i team dei negozi bloccano i nostri sensori in modo da non poter vedere il traffico. Quindi, come superi questa situazione e in qualche modo elimini quella paura nei confronti dei dati?
David Lizak: Tornerò tra un attimo sul “come”, ma nel momento in cui una determinata metrica diventa l’obiettivo principale che stai cercando di migliorare, perdi di vista quale sia l’obiettivo generale dell’organizzazione. Quindi, anche se hai questa nuova metrica che è davvero, davvero solida ed è proprio quella che vogliamo migliorare, qualsiasi numero può essere manipolato prima o poi. Per questo è importante che, pur dando grande importanza a questo aspetto, non perdiamo di vista l’obiettivo generale. Vogliamo aumentare le vendite nell’azienda, giusto? Quindi torniamo a come insegnarlo. A quel livello, bisogna mantenere le cose semplici. “Beh, ieri hai raggiunto il dieci per cento di conversione. Vogliamo che tu arrivi al dodici per cento.” Beh, ci aspettiamo che il manager, l’assistente o il lavoratore part-time siano in grado di dividere il numero di transazioni per il traffico? Probabilmente no. Quindi semplifichiamoglielo. Ieri hai convertito questo numero di clienti in questo lasso di tempo: ho bisogno che ne converti uno in più. Quindi quel tipo di logica, che consisteva nel scomporre il tutto e renderlo un po’ più semplice a seconda di chi fosse il pubblico in quel momento, era proprio la nostra strategia all’epoca.
Joe Shasteen: Ottimo. E in precedenza hai anche accennato a come sei riuscito a utilizzare alcuni dati con il tuo indice STAR. Potresti parlarci un po’ di quell’indice STAR che hai sviluppato utilizzando anche il traffico?
David Lizak: Sì. Si vedeva davvero che i tuoi collaboratori e i team dirigenziali si animavano non appena iniziavi a parlare di quali fossero questi numeri positivi. Di nuovo, cerca di non complicare troppo le cose, ma dici a qualcuno: “Ecco uno STAR. Questo è il numero di clienti che entreranno mentre tu ed io siamo al lavoro”. Ce la fai? Non ce la fai? E inizi a delineare un quadro dicendo: «Ok, beh, se quel rapporto fosse venti, riusciamo a gestire quaranta clienti adesso? In un’ora? Certo, penso di sì». Ora dici alla stessa persona a cui lo stai spiegando: «Ok, se quel numero fosse cinquanta, ti senti sicuro che io e te potremmo arrivare a cento persone?» E loro rispondono tipo: «Oh, probabilmente è troppo alto. È troppo». Giusto? E poi ha una specie di illuminazione. E allora dici: d’altra parte, se quel rapporto fosse dieci… ok, beh, questo significa che ci sono venti persone che entrano in negozio in quest’ora mentre tu ed io stiamo lavorando. E lui risponde più o meno: «Oh, è un po’ basso». Beh, l’idea è che dobbiamo ridurre alcune delle ore o dei costi di manodopera che stiamo sprecando. Quindi avere dati sull’affluenza e riuscire a raccontare questa storia apre davvero gli occhi su come i team del negozio riescono a gestire il loro lavoro quotidiano.
Joe Shasteen: Allora, portiamo un po’ il discorso a un livello più alto rispetto ai team dei negozi: so che spesso ci sono diversi team interfunzionali, magari a livello aziendale, che cercano di utilizzare i dati. Quindi, come fai a ottenere il consenso sia a livello di negozio, sia dai vari team interfunzionali all’interno di Shoe Palace, per assicurarti che stiano sfruttando i dati e prendendo le decisioni giuste sulla base di tutti i dati sul traffico che hai implementato?
David Lizak: Sì. Sai, nel nostro mondo mi vengono subito in mente tre pilastri: i team di marketing, i team di prodotto e poi i nostri team operativi. Mi riservo di parlare di quelli operativi per ultimi, perché probabilmente sono quelli che conosco meglio. Ma se ci pensi dal punto di vista del prodotto, prima di avere dati sul traffico facciamo un sacco di ipotesi importanti su quali siano i nostri mercati più attivi. Abbiamo parlato un po’ di quanti negozi abbiamo a Las Vegas al momento: ne abbiamo circa venti lì. E posso fare ipotesi basandomi sulle vendite per capire dove dovremmo spingere il prodotto, o com’è il profilo demografico di quel pubblico, ma c’è un po’ di “cecità”: se non conosciamo davvero le informazioni che RetailNext ci fornisce, forse ci sono delle opportunità migliori che i nostri team di marketing potrebbero sfruttare. Oppure, se si tratta di un prodotto specifico — ad esempio quando parliamo di numero di paia o modelli di abbigliamento coordinati. In ogni caso, ci sono un sacco di leve diverse per cui i nostri team usano l’analisi del traffico, insieme ad alcuni dettagli demografici.
Joe Shasteen: E poi hai accennato al lato operativo, che conosci meglio. Quindi, anche il rapporto STAR, ma ci sono altri aspetti dal punto di vista operativo?
David Lizak: Quando inizi a usare STAR per confrontare un’intera rete di negozi — ovviamente siamo molto presenti in California e poi molto nel Sud: Texas, Arizona, Nevada, Florida. Sono tutte aree con negozi molto diversi e tipi di ambiente diversi. Ma quando riesci a mettere in relazione il traffico con la manodopera che impieghi all’interno di un negozio, in un certo senso si equalizza o si normalizza il confronto tra quei mercati. A quel punto puoi entrare un po’ più nel dettaglio tra i tuoi outlet, i negozi su strada e quelli nei centri commerciali. Ma il fatto che il nostro team operativo riesca a identificare di nuovo quel rapporto STAR “sano” ci aiuta davvero nella pianificazione del personale, permettendoci di dire: “Ok, questo è un numero più adeguato per un negozio su strada”, o un numero realisticamente adeguato per un negozio su strada. Ci aspettiamo che i nostri negozi nei centri commerciali abbiano un rapporto leggermente più alto, e questo permette ai nostri team di pianificare di conseguenza. E poi inizi a individuare quelle anomalie al di fuori di questo range per aumentare la produttività.
Joe Shasteen: Trovo davvero interessante l’approccio ai diversi tipi di negozio e il modo in cui state utilizzando quei dati. C’è qualcos’altro dal punto di vista delle aspettative che gestite in modo diverso a seconda che si tratti di un negozio all’interno di un centro commerciale o di un negozio su strada? Ci sono differenze nel modo in cui metti in pratica i dati e cerchi di farli agire di conseguenza in contesti diversi?
David Lizak: Si torna sempre al fatto di parlarne e fornire il coaching nel modo giusto. Non devi mai paragonare il tuo negozio in strada — ci penso continuamente. Abbiamo il nostro primissimo negozio, Bascom, che si trova proprio nel centro di San Jose, e Valley Fair. È a un paio di miglia di distanza dal negozio. Non hanno assolutamente nulla in comune tra loro per quanto riguarda il target demografico, il tipo di afflusso o qualsiasi altro aspetto di questo genere. Giusto? Quindi non sarebbe corretto confrontarli in base al loro rapporto STAR, alle vendite all’ora o alla percentuale salariale. Niente di tutto ciò ha senso, vero? Devi poter fare questi confronti con altri negozi simili. Ed è proprio quello che siamo riusciti a fare in tutta la nostra organizzazione. Posso prendere un negozio in centro a San Jose e confrontarlo con uno a Houston, e riuscire ad avere una discussione coerente su come dovrebbe essere la gestione del personale in quel negozio rispetto all’affluenza.
Joe Shasteen: Sì. Ed è fondamentale anche stabilire quei diversi parametri di riferimento che possano guidare il miglioramento continuo nel negozio. Allora, ci sono esempi che hai implementato di recente in cui l’uso di questi parametri ha effettivamente guidato quel miglioramento continuo nei punti vendita di Shoe Palace? E come si traduce tutto questo per i negozi Shoe Palace?
David Lizak: Direi che il miglioramento e il vantaggio più grandi che riusciamo a ottenere ora sono quando usiamo i dati storici sull’affluenza che abbiamo a disposizione per fare confronti. Cioè, facciamo un sacco di ipotesi sui nostri manager. Ok? E a ragione. Conosciamo i nostri negozi. Pensiamo di conoscerli. Facciamo un sacco di ipotesi su come si muovono i flussi di clienti durante la settimana, su quali sono le nostre “ore d’oro” e i momenti di picco. Giusto? Loro farebbero queste ipotesi, ma noi torniamo ai dati, torniamo agli scontrini, torniamo ai filmati. E lì ci mostra che… ehi, forse avevamo un’opportunità. Questo era un momento di maggiore affluenza. Questo è un punto in cui avevamo più opportunità. E ci permette di dire: «Ehi, atteniamoci ai fatti». I numeri non mentono, giusto? E in realtà, si ricollega a quell’adattamento dal 2018 al 2019, al 2020: la prima volta è come insegnarglielo. Ora non è tanto una conversazione didattica, quanto piuttosto: «Ehi, sappiamo dove guardare e dove sta la verità».
Joe Shasteen: E poi un’ultima domanda, visto che ne abbiamo parlato anche prima: l’integrazione dei dati. Com’è stato il tuo processo per integrare i dati in altre fonti, sfruttandoli e combinandoli con altre metriche che hai a disposizione? Com’è stata per te questa esperienza, usare questi dati e muoverti tra diversi strumenti e piattaforme?
David Lizak: Sì. Beh, RetailNext ha ovviamente delle ottime collaborazioni con alcuni dei nostri partner, uno dei quali è StoreForce — credo che siano qui oggi. Ma siamo riusciti a sfruttarle davvero in tutti i punti vendita. Tornando al tema dell’identificazione delle “ore di punta”, dei momenti di massimo afflusso e delle opportunità che spesso sfuggono alla direzione, tutto questo ci permette di integrare il dato STAR, combinarlo con le vendite orarie, rapportarlo alla metratura del negozio e capire dove i clienti si concentrano in quel punto specifico. Riunire tutti questi dati in un unico posto centralizzato ci ha davvero permesso di ottenere risultati significativi.
Joe Shasteen: Fantastico. Beh, grazie mille, David, per averci guidato attraverso questo percorso di sette anni di Shoe Palace fino ad oggi, per averci parlato di quell’impegno verso l’eccellenza dei dati, di come si è evoluto tutto questo e di come possa davvero guidare prestazioni e miglioramenti continui anche nei tuoi punti vendita. Quindi grazie mille per il tempo che ci hai dedicato oggi.
David Lizak: È stato un piacere essere qui. Grazie.
