Immagina un mondo in cui il tuo supermercato ti invia un messaggio Whatsapp o una mail per ricordarti che il detersivo sta per terminare.

No, non parlo di un mondo in cui tutti saranno in grado di leggere le menti degli altri (per fortuna), parlo, invece, dell’algoritmo della Predictive Analytics.

Per Predictive Analytics o Analisi Predittiva si intende un insieme di tecniche statistiche, e/o tool a supporto, in grado di predire trend e pattern di comportamento, sulla base dell’elaborazione di dati storici e attuali. Grazie a questa disciplina, è possibile sfruttare i dati per pianificare e prevedere le strategie che stanno alla base di un piano marketing multicanale.

Il settore Retail è sempre stato, per sua natura, il pioniere nell’utilizzo dei Big Data e molti rivenditori stanno già utilizzando strumenti e tecnologie per intercettare le abitudini di acquisto all’interno del punto vendita (ne abbiamo parlato in questo articolo). Tuttavia, non stanno sfruttando queste opportunità nel modo giusto e, sicuramente, non stanno cogliendo le infinite possibilità offerte da un’accurata analisi dei dati.

I retailer di oggi, si limitano, infatti, a raccogliere i dati e ad osservarli; ad utilizzare i modelli di analisi per correggere degli errori o per modificare alcune strategie di vendita già consolidate.

L’obiettivo della Predictive Analytics è, invece, fare predizioni sul futuro o su eventi sconosciuti e, in particolare nel settore Retail, può essere molto utile per rispondere a domande come queste:

• Come interagiscono le persone in un ambiente Retail?
• Quali aree attirano di più l’attenzione? Quali, invece, sono spesso ignorate?
• Quali sono i percorsi più frequenti all’interno dello Store? In che modo la segnaletica influenza i clienti?
• Quali contenuti hanno un maggior impatto sulle vendite?
• Quanti sono i nuovi clienti? E chi sono?
• Quanti sono e chi sono i clienti più fedeli?
• In che modo la comunicazione online ha influito sulla visita in negozio?

L’analisi predittiva può essere utilizzata anche per fare molto altro: vediamo insieme alcuni campi di applicazione.

Migliorare l’esperienza tramite la personalizzazione

Quando si raccolgono i dati di un cliente da ogni singolo Touch Point, gli algoritmi intelligenti consentono di ottenere informazioni sulla “cronologia degli acquisti” (offline e online), sulle sue preferenze, le visualizzazioni di pagina, i suoi clic, i preferiti.

Ad oggi, abbiamo la possibilità di creare una scheda dettagliata per ogni cliente, contenente informazioni molto specifiche e personalizzate.  In questo modo, non solo possiamo conoscere meglio il nostro target, ma possiamo prevederne le azioni successive, e offrire suggerimenti sui prodotti più rilevanti, grazie allo studio delle sue abitudini di acquisto.

Creazione di campagne pubblicitarie mirate

Gli algoritmi predittivi raccolgono e analizzano dati provenienti da varie fonti: dati demografici, andamento del mercato, informazioni sulla domanda e sull’offerta, tassi di risposta, analisi dettagliata del cliente, ecc.

Il corretto utilizzo di questi dati, e l’incrocio di entità diverse consente di determinare quali campagne avranno più successo. I marketer, responsabili di questa attività, possono individuare e scegliere il messaggio, il prodotto o il contenuto dell’offerta più adatto per ogni singolo cliente. Questo genere di campagne, possono aiutare i rivenditori a raggiungere tassi di conversione più elevati, rispetto alle campagne tradizionali. Lo conferma anche il rapporto McKinsey, che mostra come le campagne personalizzate garantiscono un ritorno dell’investimento fino a 8 volte superiore.

Ottimizzazione dei prezzi

L'analisi predittiva dei prezzi consente di confrontare la domanda, lo storico dei prezzi, l'attività dei concorrenti e i livelli di inventario. Grazie a questa analisi, è possibile prevedere o impostare automaticamente i prezzi migliori per rispondere ai cambiamenti del mercato, in tempo reale.

Un approccio completamente diverso rispetto alla tradizionale logica basata sulla stagionalità, che (soprattutto negli ultimi anni e considerata la spietata concorrenza dei Marketplace più diffusi, come Amazon e eBay), spinge il rivenditore ad abbassare esclusivamente il prezzo, pur di essere competitivo.

L’analisi predittiva consente, invece, di vendere sempre al miglior prezzo, in quel determinato momento e in quello specifico mercato.

Ricerca predittiva

Ti è mai capitato di cercare un prodotto utilizzando il motore di ricerca interno a un ecommerce? Ecco...il più delle volte, i risultati proposti non sono pertinenti con la tua ricerca ma basati su logiche di tag e categorie interne al sito, con un risultato poco soddisfacente.

Poiché l'esperienza dei clienti è una delle attività più importanti per i rivenditori, la ricerca predittiva è ormai diventata prioritaria per chi vuole ottenere la soddisfazione del cliente e conquistarne la fiducia.

La ricerca predittiva consente, infatti, di ottenere risultati di ricerca pertinenti con la propria storia e con le recenti preferenze di acquisto.

La scelta del punto vendita

La posizione del punto vendita, si sa, è una delle decisioni strategiche più importanti e a lungo termine per la vendita al dettaglio.  Anche in questo caso, l'analisi predittiva può essere utilizzata per prevedere o analizzare il successo di un negozio.

I dati analizzati riguardano: la demografia, l’andamento del mercato immobiliare, la concorrenza, le condizioni di mercato, i comportamenti d’acquisto, ecc.  

Prima di fare un investimento, risulta quindi importante compiere le giuste analisi e valutare, grazie ai dati, se la posizione scelta rispecchia la propria strategia di business.

Anticipare la gestione della domanda e dell'inventario

Oltre ai comportamenti del cliente, la Predictive Analytics tiene traccia di moltissimi indicatori economici legati al punto vendita: dalle promozioni alla gestione della merce in più negozi, dalla gestione delle scorte alla fornitura. Una corretta analisi dei dati consente al retail di anticipare la domanda e gestire al meglio il proprio inventario, assegnando i prodotti giusti al negozio giusto e al momento giusto.

Come abbiamo visto, l’analisi predittiva può essere applicata a moltissime aree del settore retail: dalle strategie di marketing più tradizionali a quelle più avanzate e, se sfruttata bene, risultata essere un grande vantaggio per i rivenditori, sia online che offline.

Pianificare, rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato e anticipare le esigenze è ormai essenziale per sviluppare una strategia omni-canale vincente.

Vorresti sapere come sfruttare la Predictive Analytics nella tua azienda? Abbiamo creato un gruppo dove potrai confrontarti con me ed altri professionisti digital.