Retailer che stai leggendo questo articolo, abbiamo una domanda per te: sei soddisfatto delle tue promozioni?

Quella che potrebbe sembrare una domanda esistenziale, in realtà affonda le sue radici in temi decisamente pratici:

• la concordanza tra obiettivo della promozione e modo in cui è strutturata,
• la misurazione dei risultati delle promozioni,
• l’effetto finale sugli atteggiamenti di acquisto di chi ha partecipato.

Il punto di partenza è il futuro

Abbiamo iniziato a mettere in ordine quello che il dibattito sull’AI mostra come la nuova strada per il retail.

Prezzi dinamici e personalizzati, analisi dell’elasticità dei prezzi – cioè della sensibilità dei customer verso gli aumenti dei prezzi – personalizzazione, competitive pricing analysis sono solo alcune delle possibilità offerte dall’intelligenza artificiale nel campo retail. Nuove attività di forecasting sembrano aggiungere una dimensione ancora più interessante al lavoro che si può fare su scontistiche e promozioni, nonché sulle tempistiche di queste. Infine, la market basket analysis, tecnica che punta a creare l’assortimento ideale di prodotti, promette di massimizzare il potenziale di vendita.

Fatto questo (parzialissimo) elenco, ci siamo detti : ma davvero abbiamo bisogno di tutto questo?

Tante domande, una sola risposta (che è un’altra domanda)

Non sappiamo decidere infatti se i tempi siano davvero maturi per fare “ciecamente” affidamento sull’intelligenza artificiale. Si osanna in modo acritico l’ingresso dell’AI in ogni settore (compreso quello delle promozioni per il retail); tuttavia, non è forse il caso di sfruttare al massimo quello che già abbiamo a disposizione?

Forse l’entusiasmo di questi tempi è fuori luogo? Forse l’AI potrebbe non essere necessariamente il deus ex machina per gli affari dei nostri clienti? Forse, quando pensiamo agli algoritmi più innovativi e alle applicazioni più estreme, stiamo esagerando?

Può darsi infatti che, con i dati a nostra disposizione, sia ancora possibile fare meno, ma farlo meglio. Dove meglio significa più efficiente, più efficace, più performante. Di dati ne abbiamo, infatti, già tantissimi: ma forse non stiamo estraendo tutti gli insight che potremmo ottenere dai nostri database. Forse, dovremmo semplicemente agire per migliorare la raccolta dei dati, l’uniformità, la coerenza.

Torniamo dal dettaglio del dato alla panoramica del nostro lavoro: siamo certi che chi lavora nel marketing oggi sia in grado di lanciarsi in un cambio di paradigma com’è quello da pubblicitario a data driven?

Secondo noi, no proprio (o almeno, non completamente): manca la cultura data driven, la capacità di fidarsi del dato e dell’algoritmo che lo interpreta.

Ancora una domanda: se l’AI ci propone una campagna promozionale lontana dal nostro sentire, dalla nostra abitudine, dal “si è sempre fatto così”, saremo in grado di accettarla?

La soddisfazione dei retailer

Una curiosità: nell’ambito di una rilevazione fatta nel 2022 dall’Osservatorio Fedeltà dell’Università di Parma e riportata nel white paper I nuovi confini della Loyalty (Università di Parma, Osservatorio Fedeltà, 2022), la stragrande maggioranza dei retailer intervistati – il 78% – ha dichiarato di essere abbastanza soddisfatto dei propri programmi fedeltà, ma che gli stessi “avrebbero potuto dare risultati migliori”. L’11% ha dichiarato di non essere per nulla soddisfatto.
Di chi è la colpa? Di programmi fedeltà arzigogolati, della perdita di focus degli stessi? Di obiettivi poco chiari fin dalla fase progettuale della campagna di promozione?

A cosa servono davvero le promozioni

L’obiettivo della promozione, questo sconosciuto. Esistono retailer che “sparano fuori” promozioni senza aver unito i puntini tra l’obiettivo della campagna, il meccanismo di funzionamento, i consumatori: si vogliono recuperare i clienti che hanno abbandonato il punto vendita? Fidelizzare quelli nuovi? Fare semplicemente un’azione di reward?

Senza saperlo, le promozioni sono destinate, alla meno peggio, ad essere poco efficienti.

La soluzione è data dal fare ordine. Ecco perché nella confusione del mondo digitale, serve un riferimento chiaro: noi vi proponiamo Koncentro.

Gli otto algoritmi predittivi che costituiscono il Modulo Analytics – il cuore pulsante di Koncentro – permettono di ottenere del consumer delle vere e proprie istantanee complete, sempre aggiornate e soprattutto utili ai fini di marketing. Valore del cliente, Stile di vita, Momento della visita, Sensibilità a prezzo e promozioni, Prevenzione dell’abbandono, Marginalità e Recomendation: ogni tassello di questo puzzle permette alle aziende retail di migliorare il proprio marketing, le promozioni, le comunicazioni con i consumer.

In questo modo, ogni cosa ha un senso.

Entriamo in contatto?