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Fidelizzare i clienti grazie ai dati: la vendita su misura

Nel capitolo delle sfide che ogni giorno il retail si trova ad affrontare, fidelizzare i clienti nell’era dei dati e della connettività pervasiva occupa una posizione di rilievo. Il motivo è semplicissimo: un buon servizio clienti, la preparazione degli operatori, la presenza del prodotto richiesto in punto vendita e attività di marketing come le carte fedeltà restano punti di partenza insostituibili, ma non sono più sufficienti.

Per fidelizzare il cliente, oggi, bisogna fare di più. Lo impone una concorrenza serrata, la presenza sempre maggiore di attività di e-commerce estremamente efficienti e lo sviluppo di soluzioni tecnologiche (es, chatbot e Virtual Customer Assistant) pensate appositamente per avvicinare clienti e retailer, creando un legame duraturo e proficuo per entrambi.


Fidelizzare i clienti nell’era dei dati: gli strumenti

Come in qualsiasi attività di trasformazione digitale, anche il retail 4.0 si avvale di una moltitudine di tecnologie il cui minimo comun denominatore è la raccolta e l’elaborazione dei dati. Quando si parla di Internet of Things, di Totem Interattivi, di beacon per il marketing di prossimità, di videocamere smart ecc., si identificano tanti strumenti diversi che convergono verso un unico grande fine: acquisire un grande quantitativo di dati che, opportunamente trattati ed elaborati da piattaforme analitiche, permettano di conoscere meglio e di fidelizzare i clienti mediante lo sviluppo di un trattamento ad hoc.

Internet, e quindi il canale online in senso lato, è senza dubbio il punto di partenza per l’approccio data-driven, ma come detto anche il punto vendita fisico può essere un enorme deposito di dati che aspettano solo di essere acquisiti e trasformati in fidelizzazione del cliente. Non è un caso che, andando a leggere qualche dato, la spesa dei retailer in soluzioni di Intelligenza Artificiale possa raggiungere i 12 miliardi di dollari nel 2023 (fonte: Juniper) e che le vendite effettuate attraverso interazione con un chatbot possano raggiungere – nello stesso anno – i 112 miliardi di dollari, in crescita vorticosa rispetto ai 7,3 miliardi del 2019 (via: mobile marketer).


Fidelizzare i clienti: le possibilità

Se i dati ci sono, la data science mette a disposizione tecnologie e strumenti per trasformarli in informazioni rilevanti con cui, appunto, fidelizzare i clienti. Abbiamo già citato i chatbot, che se opportunamente addestrati possono trasformarsi da semplici auto-risponditori a personal shopper capaci di consigli su misura, ma qui possiamo anche introdurre il concetto di demand forecasting. La prima cosa che il cliente si aspetta in punto vendita è di trovare prodotti in linea con i suoi gusti: l’acquisizione e l’analisi dei dati permette ai retailer di intercettare nuovi trend prima degli altri, acquisendo un vantaggio competitivo. Così si fa in modo che il cliente, una volta in negozio, non solo “trovi quello che sta cercando”, ma possa ottenere ispirazione da tanti altri prodotti in linea con i trend più recenti.

Per non parlare, poi, di tutte le attività di marketing personalizzato abilitate proprio dall’uso dei dati: lo storico degli acquisti, i pagamenti, l’attività sui social e sull’e-commerce dell’azienda, unita a tante altre fonti pubbliche (social, per esempio), permettono ai retailer di conoscere il proprio cliente in modo approfondito e di riservargli promozioni e iniziative personalizzate, sia online (via e-commerce, app o canali social), che durante la permanenza in negozio. Nel settore moda e abbigliamento, per esempio, assistenti virtuali accessibili via app o totem potrebbero suggerire quali indumenti provare, avendo ben chiari i gusti della persona che si trovano di fronte. Oppure, potrebbero semplicemente guidarla, mediante sistemi di GPS indoor, verso le nuove collezioni e quei prodotti in linea con i propri gusti. Le potenzialità sono pressoché infinite, ma in tutti i casi – a prescindere dal canale, dallo strumento e anche da luogo in cui ci si trova -, la vendita su misura non è possibile senza un ampio corredo di dati a propria disposizione e la capacità di rivolgerli a beneficio del proprio cliente. Che poi è anche il beneficio del retailer.

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