Misuratori di comportamento durante lo shopping

L’entrata di un cliente in un negozio di abbigliamento è spesso condizionata dalla presenza di un prodotto in vetrina che attrae l’attenzione del potenziale acquirente. Quando lo store del rivenditore è di una dimensione più consistente, si entra con lo stimolo di voler curiosare fra i numerosi capi esposti. Una volta all’interno, il percorso seguito dal cliente fra corridoi ed espositori è certamente condizionato dalla conformazione e dalla dislocazione della merce, dai clienti già presenti, dai commessi che inducono una sollecitazione ai prodotti più di qualità o più convenienti.

I rivenditori, sulla base della propria esperienza, hanno idee abbastanza precise su come si comportano i clienti e su come indurre una loro reazione ma quasi sempre mancano di metriche o parametri precisi per avere conferme sulle loro strategie.

Oggi sono disponibili alcuni sistemi di apprendimento automatico e machine learning che, utilizzando fotocamere presenti nello store, sono in grado di intuire il comportamento del cliente all’interno del negozio, identificando i percorsi che verosimilmente saranno seguiti, misurando i tempi di sosta di fronte ai prodotti e fornendo precise correlazioni come, ad esempio, quella fra il tempo trascorso guardando la vetrina e l’evento di entrata o meno nei locali di vendita.

In precedenza, le aziende fisiche utilizzavano programmi di fidelizzazione o dati sulle ricevute di acquisto per conoscere meglio i propri clienti e le proprie preferenze. Tuttavia, questi dati che riguardano l’avvenuta vendita, spesso non possono essere confrontati con altri parametri rilevanti, i cosiddetti indicatori chiave di prestazione (KPI). Ecco perché la misurazione del numero di clienti e l'analisi del comportamento dei clienti all’interno del negozio attraverso l’identificazione del percorso completo da parte del potenziale acquirente, costituiscono un interesse sempre maggiore e possono essere meglio misurate con strumenti di tipo elettronico e digitale.

Ottenere con precisione il percorso effettuato dal cliente consente di misurare il tasso di acquisizione ad un livello di dettaglio o di sintesi estremamente preciso, valutando le prestazioni di un negozio, di tutti i negozi del gruppo, nonché i singoli reparti, aree di vendita, scaffali o linee di prodotti.

Le correlazioni identificate sui parametri raccolti all’interno dello store sono facilmente integrabili con dati relativi a fattori esterni, quali meteo, calendari e festività, eventi che hanno luogo nei dintorni, dati di vendita in real-time, disponibilità del personale.

Un buon sistema di analisi consente di ottenere risultati e sintesi in continuo aggiornamento, permettendo almeno potenzialmente un continuo riadattamento della collocazione dei prodotti dello store. Verrebbero infatti indicate le aree del negozio più o meno frequentate, consentendo ai rivenditori di modificare il design e la proposta del negozio. La stessa impostazione è valida per il visual merchandising permettendo di misurare le performance delle vetrine dei negozi ridisegnando e riadattando, se necessario, interi concetti dei negozi al dettaglio.

In più, il monitoraggio in negozio si presta all'analisi del prodotto: i gestori di categoria acquisiscono informazioni sulle prestazioni di singole aree di vendita o prodotti e possono quindi rispondere rapidamente a una mancanza di interesse o a posizionamenti errati, ma anche trarre conclusioni su campagne di successo e promozioni.

L’interesse dei rivenditori verso l’analisi del comportamento dei clienti è in crescita. Secondo uno studio statistico, il 65% dei rivenditori intervistati tiene già traccia del comportamento dei clienti nei propri negozi, mentre un ulteriore 20% prevede di farlo nel prossimo futuro. Nonostante l'elevato interesse, il monitoraggio digitale in negozio è ancora nelle sue fasi iniziali e finora viene testato solo in singoli progetti in quanto gli investimenti sono ancora elevati e le analisi costituiscono un’attività che ha caratteristiche di big data.

 

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