Con l’ingresso “trionfale” di una nuova cultura data driven nel mondo del marketing per il retail – ingresso dovuto anche alla diffusione di algoritmi che sempre più si fondano sull’AI – vale la pena di ragionare sui due estremi della questione: il punto di partenza e il punto d’arrivo. Lo facciamo al contrario.

Perché il retail ha bisogno dei dati

Perché ogni cosa è digitale: questa è la risposta “facile”. Il digitale – in questo caso, nella veste di applicazioni che aiutano su tutti i fronti il lavoro del retailer – implica delle promesse: la crescita del fatturato, ovviamente, ma anche la riduzione dei costi; la possibilità di superare le performance di una concorrenza sempre più agguerrita, varia e specializzata, capace di annullare i constraint con i quali tradizionalmente la GDO e il retail classico hanno a che fare.

Il digitale la sua promessa l’ha fatta; sembra un controsenso, ma a mantenerla ora devono pensarci proprio i retailer, che devono

• essere in grado di anticipare comportamenti e preferenze dei consumer,
• approfondire la conoscenza dei diversi canali e dei segmenti di customer,
• aumentare engagement e loyalty dei clienti,
• lavorare alla transizione digitale.

Tutto questo quindi non viene senza un costo, e il costo è proprio il dato: dato che deve essere accurato e protetto.

I problemi del dato

Soprattutto se guardiamo agli algoritmi di intelligenza artificiale, entrare nella logica data driven implica che il retailer debba affrontare almeno tre problematiche:

• mancanza di dati strutturati: per funzionare correttamente, l’AI necessita di grandi quantità di dati strutturati; oltre che frammentati, nel retail questi spesso non sono organizzati in modo uniforme; in questo modo si rende difficile l’apprendimento automatico;
• difficoltà di misurazione: molti dei KPI (Key Performance Indicator; pensiamo a ROI, fatturato per punto di vendita, affluenza, scontrino medio, nuovi ritorni o recupero dei clienti che avevano abbandonato) utilizzati nel retail dipendono da più fattori concorrenti, il che rende difficile l’attribuzione del successo o del fallimento a una specifica iniziativa dell’algoritmo; rimanendo sul tema delle KPI, c’è anche da dire che gli stessi retailer non sempre hanno chiari quali siano i KPI da seguire, perché diversi fattori interni alle aziende ostacolano il formarsi di una linea continuativa.
• mancanza di competenze: implementare e gestire l’AI richiede competenze specifiche, non sempre disponibili all’interno delle aziende retail.

Esiste una unica soluzione per risolvere queste problematiche?

No (è una brutta risposta, lo sappiamo).

Usare il dato al meglio: il caso della loyalty

Parliamo di loyalty perché, stando alle dichiarazioni del 2022, l’anno scorso il 79% delle aziende retail ha pianificato degli aumenti negli investimenti in azioni per la fidelizzazione dei clienti (questo dato, come gli altri del paragrafo, sono tratti dal white paper I nuovi confini della loyalty, di Ziliani, Ieva, Salvietti, 2022). La fidelizzazione, insomma, è un tema scottante.

Nonostante il campo ristretto, fare un discorso generale è difficile, proprio per la varietà di modalità di fidelizzazione già esistenti (e funzionanti), molti dei quali non nascono strutturati per le nuove tecnologie. Non solo: i meccanismi cambiano a seconda del settore merceologico nel quale opera il retailer (fashion, GDO, general merchandising), il ruolo nel quale si richiede l’introduzione dell’AI venga (ad esempio marketing, vendite, IT, management); ma anche le priorità, le disponibilità, la cultura e l’attitudine aziendale.

Pensiamo ai dati che il retail ha a disposizione come a delle isole che si stagliano su un oceano numerico indefinito. Lo scopo di un’applicazione digitale come Koncentro è quello di collegare i touchpoint del retail – le isole – permettendo di creare una customer journey coerente, logica, tracciabile: la base per strategie di marketing che non si perdano nell’oceano di cui sopra, ma lo possano navigare con sicurezza verso campagne di promozione efficaci ed efficienti.

In questo modo, quelle isole si avvicinano, e diventano gli elementi che permettono di attivare azioni di marketing di ogni tipo: da quelle massive a quelle mirate a target precisi, fino a quelle capillari. Il tutto, nell’ottica dell’automazione, per la quale i dati relativi ai consumatori sono integrati e continuamente aggiornati.

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