Come il Big Data trasformerà il marketing al dettaglio
I marketer al dettaglio hanno da tempo cercato di avvicinarsi all’idea del marketing one-to-one. In un mondo ideale, i marketer consegnerebbero al cliente giusto, al momento giusto, la comunicazione più rilevante.
Le tecnologie digitali hanno notevolmente aumentato il numero di canali di comunicazione one-to-one. Le spedizioni sono individualizzate in fase di stampa, i coupon al momento del pagamento vengono emessi in tempo reale e i siti web, i portali di shopping online e le app per smartphone creano nuovi punti di contatto con i clienti. Tuttavia, la sfida di determinare la ‘giusta’ comunicazione per il singolo cliente rimane enorme.
Oggi il marketing al dettaglio è vincolato dalla segmentazione dei clienti
Le aziende di beni di consumo e i rivenditori utilizzano sia la segmentazione di mercato che quella dei clienti per determinare le esigenze dei consumatori, le preferenze dei prodotti e le occasioni di utilizzo al fine di progettare e indirizzare le loro campagne di marketing. Purtroppo per i rivenditori la sfida è enorme poiché servono una vasta gamma di gruppi di clienti attraverso un ampio portafoglio di prodotti e un mercato piuttosto dinamico con spesso pronunciate differenze locali che aggiungono complessità.
I consulenti strategici di McKinsey suggeriscono che gli sforzi di segmentazione saranno praticabili e sostenibili solo se il numero di segmenti è inferiore a 10. Non sorprende che i marketer facciano fatica a colmare il divario tra le esigenze di milioni di clienti e un numero a una sola cifra di segmenti di clienti.
Targeting: le tecnologie Big Data sostituiscono la segmentazione dei clienti con l’analisi del singolo cliente
La tecnologia Big Data avvicinerà i marketer all’ideale della comunicazione one-to-one vera, in cui invece di adattare i clienti a una campagna, lo sforzo di marketing parte dal singolo cliente e dalle sue esigenze.
L’idea di base è piuttosto intuitiva. Osservando il carrello di un cliente (al momento del pagamento) o meglio la cronologia degli acquisti (attraverso i dati delle carte fedeltà) !
in relazione ai carrelli e alle cronologie degli acquisti di milioni di altri clienti, è possibile identificare profili di clienti ‘simili’ e utilizzarli per ‘apprendere’ quali altri prodotti e servizi potrebbero interessare al cliente in questione.
La base per questa analisi comportamentale avanzata sono i dati di vendita (ricevute), più i dati delle carte fedeltà se disponibili.
La capacità quasi in tempo reale di tali sistemi oggi può essere soddisfatta senza costi elevati attraverso un’architettura intelligente che consente una memorizzazione efficiente e un recupero rapido di enormi quantità di dati. In un recente whitepaper, abbiamo dimostrato che tutti i dati delle ricevute persino delle reti di vendita al dettaglio più grandi possono essere elaborati su uno smartphone.
Misurazione: la cronologia del cliente e l’analisi del carrello consentono la misurazione della conversione, dell’aumento e della cannibalizzazione
Quantificare il ROI di un’iniziativa di marketing è fondamentale, ma molto complesso nel settore del retail, dato che l’impatto di una promozione o di un voucher spesso non riguarda solo il prodotto promosso, ma l’intero portafoglio di prodotti. La sostituzione, la cannibalizzazione e l’impatto a lungo termine giocano tutti un ruolo importante per il ROI.
I marketer oggi sono privi di un ciclo di feedback diretto sulle loro iniziative e devono operare in gran parte “a occhi chiusi”. Le tecnologie Big Data consentono di risolvere questo problema analizzando la cronologia degli acquisti e il carrello di un cliente in relazione alle promozioni e ai voucher passati e in corso.
Performance: un ciclo di feedback chiuso crea un sistema di apprendimento
Proprio come i marketer desiderano la trasparenza sulla conversione e sul ROI del marketing, i motori di raccomandazione miglioreranno notevolmente se potranno misurare direttamente la qualità delle analisi comportamentali applicate. Attraverso le iterazioni, l’algoritmo migliorerà o “imparerà”. La teoria dell’apprendimento statistico è un ingrediente prezioso in questo caso.
I prerequisiti sono caratteristiche di successo/fallimento chiaramente definite (indicatori) che possono essere tracciati automaticamente al fine di fornire al sistema il feedback diretto di cui ha bisogno. Per fortuna, i voucher utilizzati, le promozioni sfruttate, gli eventi a cui si partecipa o altre forme di azione del cliente che possono essere inequivocabilmente collegati alla comunicazione di marketing e misurati automaticamente, sono utili per questo scopo.
Big Data sta preparando il terreno
Il Big Data ha preparato il terreno per ciò che riteniamo saranno miglioramenti fondamentali nel modo in cui il marketing può mirare, valutare, ottimizzare e infine convertire le proprie campagne in profitti per l’azienda.
Inoltre, le barriere tecnologiche per l’innovazione nel settore del retail non sono mai state così basse e riteniamo che i primi attori creeranno pressioni competitive che trasformeranno l’industria. Tempi emozionanti in arrivo!
