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Retail: i primi passi verso l'omnicanalità

27 marzo 2018

Tags: Retail, omnicanalità, learning machine, buyer persona

di Sara Grasso

Come si trasformano i luoghi del retail, touch point ibridi della consumer activation?

L’evoluzione dei canali virtuali ha influito in modo rilevante sulle modalità di relazione fra retail e consumatore, eleggendo quest’ultimo protagonista indiscusso del processo d’acquisto, calibrato dal sottile equilibrio tra soddisfazione suscitata e incremento delle molteplici possibilità rese disponibili dal web.

Partendo da una posizione multicanale, nella quale il cliente può usufruire di una varietà di canali indipendenti durante la fase d’acquisto, la necessità emersa è il passaggio ad una dimensione di coerenza, simultaneità e uniformità esperienziale fra tutti i mezzi offline e online utili per una shopping experience unica e gratificante.

L’omnicanalità indica infatti l’integrazione fra spazio fisico e dispositivi tecnologici di un brand. Il retail si trasforma in digitail per arricchire e creare un valore immediato percepibile da un utente sempre più esigente e iperconnesso, offrendo informazioni aggiuntive, customizzazione di prodotti e servizi, esperienze personali che vanno oltre il mero acquisto di un prodotto.

Innovazione e ispirazione al cambiamento sono i concetti cui fare riferimento. Il consumatore si aspetta esperienze multicanali coerenti, consistenti e integrate. Solo i retailer più attenti e aggiornati hanno captato i mutamenti in corso e si sono attivati per rispondere a queste esigenze, sviluppando l'uguaglianza Omnicanalità = Personalizzazione.

L’evoluzione in atto nel retail è Consumer First, si fa forza di un approccio human to human che dirige la relazione verso l’ascolto delle esigenze e i comportamenti dei consumatori con l’intento di potenziare le dimensioni di un brand in un ecosistema fluido.

Si pensi che il 54% dei clienti acquista prodotti online tutte le settimane e il 34% considera il proprio smartphone come il principale strumento d’acquisto, influenzati per il 60% nelle decisioni dalle recensioni sui social media. Nello stesso tempo, il 70% predilige tutt’ora il rapporto umano come cifra distintiva di un positivo consumer journey.

 

Chi è il Buyer Persona?

Il “Buyer Persona” è una rappresentazione generalizzata del proprio cliente ideale. Affinchè rispecchi veramente i potenziali clienti, bisogna programmare alcune ricerche di mercato utilizzando questionari e interviste sui clienti che già esistenti.

A seconda del proprio business si potrà arrivare ad identificare un minimo di 1 o 2  fino ad arrivare ad un numero tra i 10 e le 20 personas quindi non lasciatevi spaventare dai numeri, basta raccoglie il maggior numero di informazioni.

Una volta identificato il Buyer Persona, il retailer potrà creare maggior appeal implementando i vantaggi derivanti dalle ricerche:

  • Costruendo contenuti mirati per ciascun buyer persona (tendendo conto del loro buyer’s journey)
  • Avendo un sito in linea con le esigenze dei potenziali clienti quindi troveranno contenuti inerenti  alle loro ricerche e saranno molto più propensi a compiere azioni
  • La percentuale di conversione da visitatore a lead aumenta notevolmente perché si è a conoscenza di cosa sta cercando e quello che ha bisogno il proprio target.
  • Sarà possibile segmentare le campagne di marketing senza fare spam

Una volta identificato il Buyer Persona attraverso una indagine generica di quali sono le caratteristiche comuni che contraddistinguono il target, si dovrà tornare alla frammentazione delle ricerche focalizzandoci sui singoli e proporre offerte personalizzate.

 

Quali mezzi ci sono a disposizione per la raccolta dati? I vantaggi del Machine Learning

L’apprendimento automatico rappresenta una delle aree fondamentali dell’intelligenza artificiale e si occupa della realizzazione di sistemi e algoritmi che analizzano una grande quantità di dati per la sintesi di nuova conoscenza. I sistemi di Machine Learning sono in grado di apprendere dall’esperienza, dove per esperienza si intende la capacità di un sistema di catturare caratteristiche di interesse provenienti da esempi, strutture dati e sensori, con lo scopo di analizzarle e valutarne le relazioni tra le variabili osservate.                                                                                                                                                    

Le applicazioni del Machine Learning sono tantissime e molto presenti nella nostra vita di tutti i giorni.
Prendiamo un caso oramai esemplare. Ognuno di noi può vantare una certa familiarità con il concetto di ranking di una pagina web. Con ciò si intende il processo attraverso cui un motore di ricerca risponde ad una query per trovare pagine web pertinenti e li restituisce in ordine di rilevanza. Per raggiungere questo obiettivo, un motore di ricerca ha bisogno di “sapere” quali pagine sono rilevanti e quali pagine soddisfano la query. Tale conoscenza può essere acquisita tramite tecniche di Machine Learning applicate ai dati provenienti da diverse fonti: la struttura dei link delle pagine stesse, il loro contenuto, la frequenza con cui gli utenti seguiranno i link suggeriti.

 

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Sara Grasso

Scritto da Sara Grasso

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