Ormai i retailer hanno assimilato il concetto di omnicanalità, ma la maggior parte di loro non possiede una cultura analitica, cioè non ha le competenze digitali per capire il valore dei dati raccolti utilizzando i diversi touchpoint e per riuscire ad utilizzarli in modo concreto e mirato. Un problema che dà luogo a un gap tecnologico e rappresenta un ostacolo per tutti coloro che puntano a trasformare i dati sui comportamenti d’acquisto in opportunità commerciali. Come superare la criticità? Vediamolo insieme.
Omnicanalità: vantaggi per tutti
Nel 2022 solo il 6% delle imprese ha implementato una strategia avanzata per l’omnicanalità, la metodologia in base alla quale l’utente può interagire con l’azienda attraverso una molteplicità di opzioni, online e offline, su tutti i touchpoint, senza interruzioni nel percorso dall’uno all’altro. Eppure, tra gli utenti , il 98% di chi vive un’esperienza interamente omnicanale si dichiara pienamente soddisfatto, dice l’Osservatorio Omnichannel Customer Experience della School of Management del Politecnico di Milano.
Proprio per queste ragioni, la gestione sinergica di tutti i touchpoint è diventata di fondamentale importanza per le aziende che intendono ottimizzare l’esperienza del consumatore. I vantaggi di un’applicazione concreta dell’omnicanalità sono molteplici e toccano varie aree: dalle vendite al customer care al marketing, fino alla supply chain.
Il valore dei dati
Gli strumenti oggi disponibili consentono di raccogliere i dati relativi a moltissime delle interazioni che i clienti hanno con il brand, sia online sia offline. Questi dati rappresentano un elemento chiave da utilizzare all’interno della strategia di business. Ancor più importante, è riuscire a valorizzare le informazioni, per conoscere a fondo i clienti, analizzare le loro esigenze, ed infine agire correttamente. Eppure, ancora oggi, sono molte le aziende che hanno difficoltà ad estrarre dai dati informazioni rilevanti, da utilizzare poi per sviluppare azioni concrete. Solo il 33% delle imprese ritiene buona o ottima la propria capacità di valorizzare i dati raccolti. Ancor meno sono quelle che effettuano analisi evolute sui dati o che li utilizzano per aumentare il livello di personalizzazione dell’esperienza del cliente.
Invece gli Analytics sono un mondo ricco di opportunità: consentono la targetizzazione del consumatore, dando la possibilità di creare segmenti o cluster di clienti ai quali saranno inviate promozioni personalizzate. Ma come mettere in pratica un marketing di precisione che proponga il contenuto giusto all’utente giusto e nel momento ideale per l’acquisto? Da quali premesse si può partire e quali servizi sono necessari per impostare e implementare l’analisi del mercato?
Koncentro, la piattaforma di Konvergence
In questo contesto si inserisce uno strumento come Koncentro, sviluppato da Konvergence, azienda impegnata nell’Information Technology per il retail che progetta soluzioni digitali per GDO, ristorazione e fashion.
La vera sfida per un retailer sta nel normalizzare i dati provenienti da vari touchpoints. Il lavoro di Koncentro è far confluire queste informazioni in un database unificato, pulito e sempre aggiornato. Ma avere dei dati a disposizione è inutile se poi non si è in grado di estrapolare la loro essenza. Per migliorare le performance di business, è importante arricchire il profilo dei consumatori con informazioni rilevanti sui loro comportamenti e preferenze.
Il lavoro di Koncentro è concepito per supportare i retailer nello studio e previsione dei trend di acquisto e comportamenti dei consumatori, attraverso l’elaborazione di sette algoritmi: valore del cliente, stile di vita, momento della visita, sensibilità al prezzo, sensibilità alle promo, prevenzione abbandono, marginalità.
Ottimizzazione delle campagne
Koncentro infatti è in grado di consentire l’ottimizzazione delle campagne di marketing attraverso soluzioni avanzate di machine learning, rendendole mirate e personalizzate. “Quasi tutti i retailer realizzano campagne per fare in modo che i clienti usino la loro app – dice Flavio Baldes, CSM di Konvergence – ma spesso non partono con l’idea di una campagna motivata dai dati. Nessuno si chiede: quanto mi costa un cliente ottenuto grazie all’app? Quanto spende di più un cliente in app? A volte le campagne sono legate ai singoli punti vendita: occorre capire quanto costano e quanto rendono, ma non sempre c’è una consapevolezza di business”.
Da qui la necessità di “scavare a fondo nei dati” grazie agli strumenti tecnologici. L’applicazione degli algoritmi di Koncentro consente di vendere di più proponendo prodotti che abitualmente non si acquistano, consigliandoli nel momento in cui il cliente ne può avere bisogno o suggerendo prodotti complementari rispetto a quelli che ha già acquistato. Il motore del machine learning sottostante gioca un ruolo importante anche per conoscere il cliente, determinare la gestione intelligente dei prodotti e massimizzare l’attività degli store.
Lo scenario di lavoro che Koncentro offre ai potenziali clienti è rappresentato da tre modalità di gestione del servizio: software come soluzione, software come servizio, consulenza costante. “Noi abbiamo già tutto quello che serve a un retailer” conclude Patrizia Cicognani, Marketing Manager di Konvergence. “Siamo un partner tecnologico con capacità di offrire servizi di marketing e possiamo così accompagnare i retailer nel capire come usare al meglio la nostra piattaforma e i loro dati”.
