Benvenuti a tutti a “The Pulse”, una serie di conversazioni stimolanti con i principali retailer ed esperti del settore sullo stato attuale del commercio al dettaglio. Mi chiamo Jenna Suhl e sono l’Account Director qui a RetailNext. RetailNext è la prima piattaforma analitica a offrire analisi dei clienti in stile e-commerce ai marchi con negozi fisici e ai centri commerciali. Ci concentriamo principalmente e interamente sull’ottimizzazione dell’esperienza dei clienti.
Attraverso la nostra piattaforma SaaS centralizzata, raccogliamo e analizziamo automaticamente i dati sul comportamento dei clienti, creando le informazioni di cui i rivenditori hanno bisogno e che usano per migliorare l’esperienza d’acquisto in tempo reale e su larga scala. Siamo “The Pulse of The Store”, una piattaforma su cui fanno affidamento oltre 450 rivenditori in 90 paesi in tutto il mondo, che l’hanno adottata e di cui si fidano. Oggi è con noi Jonathan Jimenez, che ha lavorato nel settore della moda e del retail per oltre 15 anni presso cinque diversi rivenditori. La sua esperienza riguarda la tecnologia e l’innovazione nel retail.
Benvenuto, Jonathan! - Grazie. Allora, il nostro primo argomento di oggi è capire cosa è cambiato o si è accelerato nel settore della bellezza, al punto da richiedere ai marchi di comprendere meglio il percorso dell’acquirente. Collaboriamo ormai da un bel po’ di tempo.
Come sei entrato in contatto con RetailNext? - In una delle mie precedenti aziende, era stato creato un team per trovare una soluzione che ci permettesse di capire meglio cosa facessero i nostri clienti e come vivessero l’esperienza nei nostri negozi. È stato allora che ho conosciuto Varun, uno dei vostri account director, che è stato fondamentale nel mostrarci le potenzialità dello strumento e il tipo di dati che avremmo potuto ottenere installando queste telecamere nei nostri negozi. Prima di passare alla prossima domanda, vorrei sottolineare alcune tendenze che stiamo osservando nel settore della salute e della bellezza.
Se guardi il grafico qui sopra, noterai un confronto dei dati sul traffico anno su anno per il 2022. Ora, potresti notare che il 2022 presenta un aumento significativo, ma dobbiamo ricordare che quello è stato l’anno in cui siamo usciti dalla pandemia globale. Cosa stai osservando in termini di comportamento d’acquisto nel settore della bellezza in questo momento? Al momento, stiamo vedendo che la nostra clientela sta cambiando piuttosto rapidamente.
La nostra risposta a questo cambiamento è assicurarci che tutti i nostri negozi, a prescindere da dove si trovino nel mondo o negli Stati Uniti, abbiano una linea di prodotti e un allestimento del negozio pensati su misura per quel tipo specifico di cliente. Quindi, disporre di questi dati ci aiuta a prendere decisioni reattive, del tipo: “Ok, in questa zona i clienti vogliono fare acquisti in questo modo, quindi dobbiamo progettare un negozio specifico per questo tipo di cliente”. Man mano che il nostro target demografico cambia e l’età dei nostri clienti si evolve, siamo pronti ad aprire nuovi negozi o a ristrutturare quelli esistenti. Il percorso del cliente non è mai stato così importante.
I clienti di oggi rimangono profondamente fedeli, ma hanno anche aspettative più elevate e tante opzioni tra cui scegliere. Quando hai intrapreso questo percorso con i dati avanzati, cosa volevi capire dei tuoi clienti? Posso rispondere in due modi. Da un punto di vista personale, mi piace andare a esplorare diversi punti vendita.
Prendiamo Nike, per esempio. Vado in un negozio Nike ovunque nel mondo perché mi piace quell’esperienza. Hanno azzeccato in pieno il design dei loro negozi. Magari non compro nulla, ma mi piace curiosare e osservare come è strutturato il negozio e vedere con quanta libertà posso muovermi all’interno dell’ambiente di vendita.
E poi, dal punto di vista aziendale, il ragionamento è più o meno lo stesso. Come faccio a progettare un negozio in cui un cliente possa semplicemente passare un po’ di tempo? Magari non comprerà nulla, ma c’è qualcosa di speciale nel fatto che possa muoversi tranquillamente, stare lì e passare un po’ di tempo all’interno. Magari torneranno e racconteranno quanto è stato bello stare in quel negozio e verranno a trovarci in altre sedi.
Ma penso sia importante creare davvero un ambiente in cui il cliente si senta a proprio agio, senza pressioni e senza essere sommerso da prodotti e articoli di merchandising. È lì semplicemente per esplorare e scoprire. Uno dei vantaggi principali della collaborazione con RetailNext è la possibilità di usare i dati per creare un’esperienza di acquisto più personalizzata per i clienti. Questo è particolarmente importante nel settore della bellezza, dove la visita è un’esperienza in sé.
Nel resto della nostra conversazione, ci concentreremo su come i rivenditori utilizzano i nostri dati per creare quell’esperienza per i propri clienti. Essere in grado di lanciare una soluzione e raccogliere dati è solo una parte del processo. Ancora più importante è utilizzare i dati in modo da consentire ai marchi di prendere decisioni che influenzano il percorso dell’acquirente. Le giuste analisi con i dati giusti sono davvero potenti.
Allora, Jonathan, ti chiedo: quali sono state le decisioni più significative prese grazie all’uso dei dati? Ci sono state sorprese o elementi di grande impatto che hanno fatto la differenza? I dati hanno un impatto enorme, ma ce ne sono sempre un paio che spiccano più degli altri. La prima cosa che abbiamo notato è stata la scoperta del concetto di “zona di decompressione”, ovvero proprio il momento in cui entri per la prima volta nel negozio. I rivenditori tendono a mettere un nuovo prodotto proprio lì, e grazie ai test A/B abbiamo capito che i nostri clienti non si fermavano in quel punto.
Alla fine ci arrivavano, ma avevano bisogno di tempo per ambientarsi e passare dall’esterno, da qualunque posto venissero, a questo nuovo negozio. Non volevano essere d’intralcio, e così abbiamo agito di conseguenza. I negozi già esistenti o quelli di nuova apertura sono stati progettati in modo che il tavolo d’ingresso fosse spostato a sinistra o a destra, per permettere al cliente di entrare, muoversi liberamente senza sentirsi d’intralcio, e vedere il nostro nuovo prodotto senza che fosse troppo in primo piano, magari un po’ di lato, così da poter comunque raccontargli la storia del prodotto. E per quanto riguarda le altre scoperte che abbiamo fatto sul back-end, abbiamo integrato il tutto nel nostro POS in un paio di scenari, ed è lì che si vedono davvero le vendite per ora lavorativa.
Credo sia il termine giusto. Per sapere, ok, abbiamo sei dipendenti in servizio adesso. Ecco quanti soldi stiamo guadagnando in questo momento. Sappiamo se possiamo mandare qualcuno a pranzo adesso?
Possiamo mandare qualcuno a casa prima? Modifichiamo gli orari di apertura? Perché stiamo vedendo che la gente in realtà arriva più tardi al mattino, ma rimane fino a più tardi la sera. E grazie a questo, possiamo in qualche modo reagire e adattarci man mano.
Quindi, dato che abbiamo i dati storici, sappiamo che il martedì la gente non arriva prima delle 11, quindi il martedì apriamo alle 10. Ma il venerdì la gente arriva prima e resta fino a tardi, quindi magari restiamo aperti due ore in più, una all’inizio e una alla fine della giornata. Quindi quei dati ci aiutano davvero ad apportare modifiche al volo, settimanalmente, mensilmente o con qualsiasi frequenza tu scelga. Sono ottimi spunti, Jonathan.
Quella “zona di decompressione” è sempre una rivelazione per i clienti quando iniziano a usare l’analisi del percorso completo. Spesso i clienti usano i dati dell’analisi del percorso completo, proprio come hai fatto tu, per determinare il flusso ottimale all’interno del negozio, in modo da migliorare sia le vendite che l’esperienza di acquisto. Sebbene questi dati siano utili per aumentare il fatturato, aiutano anche a evitare spese inutili. Un altro cliente di RetailNext ha utilizzato l’analisi del percorso completo per capire se valesse la pena investire in un nuovo espositore e, alla fine, ha risparmiato spese significative e superflue rendendosi conto fin da subito che non stava generando i risultati sperati.
Questo è solo un altro esempio di come questi dati possano influire positivamente sui risultati aziendali. Detto questo, Jonathan, devo chiederti come fornisci dati o informazioni ai team sul campo e come utilizzano tali informazioni nella gestione dei negozi? Dal punto di vista operativo, i nostri responsabili di negozio ricevono dati in tempo reale sull’affluenza e tutti i dati storici. Così possono capire, ad esempio, che di solito il martedì posso programmare la pausa pranzo per questi dipendenti dalle 12 alle 13.
E così diamo loro la possibilità di modificare le attività non legate alla vendita e di adattare le pause di quel giorno, se lo desiderano. Non è detto che questo debba sempre essere pianificato con settimane di anticipo. E poi, dal punto di vista aziendale, chiediamo loro di darci un feedback se cambiamo l’allestimento del negozio. Se vuoi cambiare l’allestimento per sei settimane, facci sapere cosa ne pensate.
Facci sapere se i tuoi clienti reagiscono in qualche modo. E poi ci restituiscono quei dati. E ovviamente, grazie allo strumento, possiamo capire come è cambiato il percorso del cliente e, in base al feedback e a ciò che osserviamo, possiamo procedere con un’altra modifica un paio di settimane dopo, se necessario. Quindi pensi che lavorare con RetailNext abbia migliorato la tua efficacia come azienda e le tue competenze personali?
E se sì, in che modo? Personalmente, sì. Ha rovinato la mia esperienza di acquisto perché mi aspetto che ogni rivenditore progetti i propri negozi pensando a me. Entro in un negozio e devo vedere una telecamera.
Se non vedo una telecamera, rimango un po’ deluso dal marchio per non aver trovato il tempo di investire in questo. E poi, dal punto di vista aziendale, riprendendo quello che dicevo prima, il semplice fatto di permettere al cliente di sentirsi a proprio agio mentre si trova nello spazio di vendita è qualcosa a cui non avevo mai pensato davvero. Non riesco a dargli un valore monetario, ma c’è un valore nel semplice fatto che siano lì nel tuo negozio. Porterò qualcuno in un negozio perché penso: «Ehi, guarda, vado al negozio.
Andiamo a dare un’occhiata. Non comprerò nulla. Ma c’è qualcosa lì che è importante per costruire un legame con il tuo cliente. C’è qualcosa che avresti fatto diversamente?
E hai qualche consiglio per altri rivenditori e marchi che vogliono implementare l’analisi dei dati del percorso completo? E hai qualche parola di saggezza finale per il pubblico? Penso che ci siano due o tre cose da dire. Innanzitutto, ho iniziato solo con il traffico, e penso che questo sia fondamentale.
Solo con il traffico, otterrai dati direzionali sui visitatori. Entrano da sinistra, da destra e dal centro. E poi, il solo fatto di capire chi arriva e quando arriva è davvero fondamentale per apportare cambiamenti, capire gli orari e il numero di dipendenti, e chi ci sarà in quel momento. E proprio questo è stato una sorta di catalizzatore per chiederci: ok, cos’altro possiamo ottenere?
Ora pensiamo a integrare più tecnologia per comprendere l’intero percorso del cliente. E per quanto riguarda quel percorso, l’analisi completa del percorso non dovrebbe essere fatta in tutti i tuoi negozi. Dovrebbe essere fatta in un paio di essi. Ho selezionato quattro negozi su 130 sedi, scegliendo quattro negozi.
Un mercato emergente, la mia città natale, una grande città e un’altra località a caso. Questi quattro negozi vengono poi sottoposti a test per il periodo che scegli, diciamo sei settimane. E so che, in base ai risultati ottenuti lì, posso scegliere altri 10 negozi simili e apportare quelle modifiche. Ha funzionato di nuovo?
Fantastico. È un successo strepitoso. Quindi penso che sia davvero importante sapere che il tuo cliente è diverso in ogni città. Avevo negozi a Wichita, in Kansas.
Avevo negozi a New York. Non comprano gli stessi prodotti e non si muovono nel negozio allo stesso modo. I newyorkesi hanno le cuffie e vogliono stare per conto loro, giusto? Quindi, come progettiamo un negozio che si adatti al loro stile di shopping?
Dal punto di vista organizzativo, questa è stata la parte più difficile per me. Ero entusiasta della tecnologia. Lavoravo proprio sul lato tecnologico. Volevo che tutti dicessero: “Guarda, dai un’occhiata a questo”. Ed ero quasi troppo entusiasta.
Ma avevo ottimi soci in affari e un ottimo team, ed eravamo tutti sulla stessa lunghezza d’onda riguardo all’obiettivo. Abbiamo raccolto tutti i dati sul traffico, li abbiamo resi comprensibili, ci abbiamo riflettuto su e poi li abbiamo presentati in modo da poter mostrare: “Se apportiamo queste due modifiche, spostiamo i tavoli più indietro e cambiamo gli orari di apertura, questo è il risultato che otterremo dal punto di vista finanziario e, in generale, clienti più soddisfatti”. E da quel momento in poi, i team aziendali hanno iniziato a chiedermi altri dati. E io rispondevo: «Sì, posso darteli. Dammi una settimana.
Ti darò altri dati». E da quel momento in poi, la cosa ha preso davvero il volo. Ed è stato un successo strepitoso. Perfetto. Beh, volevo ringraziare Jonathan per la conversazione di oggi, così ricca di spunti, sulla bellezza dell’analisi del comportamento degli acquirenti.
