Come 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 fornirebbero 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 mailing vengono personalizzate in stampa, i coupon di check-out sono emessi in tempo reale, e siti web, portali di shopping online e app per smartphone creano nuovi punti di contatto con i clienti. Tuttavia, la sfida di determinare la comunicazione ‘giusta’ per il singolo cliente rimane enorme.
Il marketing al dettaglio oggi è vincolato dalla segmentazione dei clienti
Le aziende di beni di consumo e i retailer utilizzano la segmentazione di mercato e dei clienti per determinare le necessità dei consumatori, le preferenze di prodotto e le occasioni d’uso, al fine di progettare e indirizzare le loro campagne di marketing. Sfortunatamente per i retailer la sfida è enorme poiché servono una vasta gamma di gruppi di clienti, in un enorme portafoglio prodotti, e un mercato alquanto dinamico, con differenze locali spesso marcate, aggiunge complessità.
I consulenti di strategia di McKinsey suggeriscono che gli sforzi di segmentazione saranno praticabili e sostenibili solo se il numero di segmenti è inferiore a 10. Non c’è da meravigliarsi se i marketer faticano a colmare il divario tra le necessità di milioni di clienti e un numero a cifra singola di segmenti di clienti.
Targeting: le tecnologie Big Data sostituiscono la segmentazione dei clienti con l’analisi del singolo cliente
La tecnologia Big Data porterà i marketer un grande passo più vicino all’ideale di una vera comunicazione one-to-one, dove invece di inserire i clienti in una campagna, lo sforzo di marketing inizia con il cliente individuale e le sue necessità.
L’idea di base è piuttosto intuitiva. Analizzando il carrello di un cliente (al check out) o meglio la cronologia degli acquisti (attraverso i dati della carta loyalty) !
in relazione ai carrelli e alle cronologie degli acquisti di milioni di altri clienti, possono essere identificati profili di clienti ‘simili’ e utilizzati per ‘imparare’ quali altri prodotti e servizi saranno appetibili per il cliente in questione.
La base per questa analisi comportamentale avanzata sono i dati del punto vendita (scontrini), più i dati della carta loyalty se disponibili.
La capacità quasi in tempo reale di tali sistemi oggi può essere raggiunta a costi contenuti grazie a un’architettura intelligente che permette una memorizzazione efficiente e un rapido recupero di enormi quantità di dati. In un recente whitepaper, abbiamo dimostrato che tutti i dati degli scontrini, anche delle reti di vendita più grandi, possono essere processati su uno smartphone.
Misurazione: l’analisi della cronologia dei clienti e del carrello consente di misurare la conversione, l’incremento e la cannibalizzazione
Quantificare il ROI di un’iniziativa di marketing è fondamentale, ma molto complesso nel retail, dato che l’impatto di una promozione o di un voucher spesso non incide solo sul prodotto promosso, ma sull’intero portafoglio prodotti. Sostituzione, cannibalizzazione e impatto a lungo termine giocano tutti un ruolo importante per il ROI.
Oggi i marketer non dispongono di un ciclo di feedback diretto sulle proprie iniziative, e devono operare in gran parte con una visione ‘a occhio’. 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 trasparenza sulla conversione e sul ROI del marketing, i motori di raccomandazione miglioreranno notevolmente se potranno misurare direttamente la qualità dell’analisi comportamentale applicata. Attraverso iterazioni, l’algoritmo migliorerà, o ‘imparerà’. La teoria dell’apprendimento statistico è qui un ingrediente inestimabile.
I prerequisiti sono caratteristiche di successo/fallimento chiaramente definite (marker) che possono essere tracciate automaticamente per fornire al sistema il feedback diretto di cui ha bisogno. Fortunatamente, i voucher utilizzati, le promozioni sfruttate, gli eventi a cui si partecipa, o altre forme di azione del cliente che possono essere inequivocabilmente collegate alla comunicazione di marketing e misurate automaticamente, servono bene a tale scopo.
Big Data sta preparando il terreno
Big Data ha preparato il terreno per quelli che crediamo saranno miglioramenti fondamentali nel modo in cui il marketing può targhettizzare, valutare, ottimizzare e infine convertire le proprie campagne in profitti per l’azienda.
Inoltre, le barriere tecnologiche per l’innovazione nel retail non sono mai state così basse, e crediamo che i primi ad agire creeranno pressioni competitive che trasformeranno il settore. Tempi entusiasmanti in arrivo!
