La profilazione per un retail personalizzato

Nel vasto e polimorfo mondo del Retail, è di fondamentale importanza l’analisi dei dati. I brand possono contare su tecnologie diverse che, una volta integrate, garantiscono una estremamente precisa. E mai come al giorno d’oggi è diventato essenziale reperire quante più informazioni possibili sui comportamenti d’acquisto delle persone per creare così strategie ingaggianti e coinvolgenti, declinabili su una molteplicità di touchpoint (dai terminali POS, agli speaker domestici, alle App mobile).

Il segreto per affrontare con successo le sfide imposte dal post-pandemia sta nel convogliare il messaggio giusto al momento giusto, investendo nella conoscenza del cliente finale. Per fare questo è indispensabile sfruttare l’analisi dei dati, così da profilare gli utenti.

Tre casi studio di profilazione da cui farsi ispirare

Prendiamo ora in esame tre casi studio, tre colossi che non mancano mai di anticipare i tempi quando si tratta di innovare la customer experience.

Amazon

Il sistema di raccomandazione di Amazon è basato sul Collaborative Filtering (filtro collaborativo basato sul comportamento di utenti con simili caratteristiche di consumo), un insieme di tecniche e strumenti che forniscono informazioni predittive in base agli interessi di un determinato utente. Il Filtraggio Collaborativo è l’approccio che regola i suggerimenti personalizzati al fine di migliorare l’esperienza d’acquisto. Come funziona? Facciamo un esempio:

Il cliente X effettua un acquisto. Il sistema registra che il cliente X ha acquistato l’item Y, dopodiché si mette alla ricerca dei prodotti che sono stati acquistati dagli utenti che hanno acquistato Y. Una volta trovati gli articoli, il sistema presenta tali opzioni all’utente come prodotti consigliati. Semplice e tremendamente efficace!

Netflix

Anche su Netflix viene utilizzato un filtro collettivo simile a quello adottato da Amazon:          

·       L’utente guarda il contenuto

·       Il sistema registra che l’utente ha guardato quel particolare contenuto

·       Il sistema cerca altri contenuti simili e li consiglia all’utente

Con Netflix la personalizzazione non si limita ai consigli: tanto l’homepage quanto il ranking sono costruiti su misura del comportamento degli spettatorie. Di conseguenza, nessun utente avrà mai la stessa visuale.

Prendiamo ad esempio la homepage: in primo piano compaiono i film che sono da “riprendere” o che si potrebbero vedere un’altra volta. Subito dopo cominciano i contenuti che secondo l’algoritmo di Netflix vediamo con maggiore frequenza. Sulla sinistra appare la pellicola che la piattaforma reputa essere più in linea con i nostri gusti. Procedendo verso destra, verranno proposti film in cui il livello di coerenza con i nostri gusti diventa sempre meno marcato. Ma la personalizzazione non si limita alle proposte inserite nelle varie categorie. Difatti, anche la copertina del film cambia a seconda di ciò che cerchiamo.

Se ad esempio siamo utenti a cui piace guardare film di natura romantica, il sistema troverà la copertina che presenterà il film come fosse un’opera romantica. Se invece siamo abituati a guardare film commedia, troverà la copertina che presenterà il film come fosse un “commedia”. E così via. Sia su Amazon che su Netflix, l’80% del contenuto consumato dalla piattaforma è frutto delle raccomandazioni. 

Spotify

Quando Spotify lanciò Wrapped la prima volta, il servizio era destinato a un gruppo piuttosto elitario. Lo strumento permette di creare un resoconto personalizzato dell’anno appena trascorso.  Il funzionamento del servizio è molto semplice: è sufficiente aprire la pagina ufficiale ad esso dedicata, associare il proprio profilo personale di Spotify e lasciare che il computer compia un’analisi in automatico di tutti i dati. Una volta concluso il calcolo, la piattaforma mostra all’utente sedici slide, infografiche animate e ricche di colori, nelle quali vengono indicati i brani più ascoltati per ogni singola stagine, l’artista più “cliccato” nel corso dell’anno, i generi preferiti e il numero di minuti trascorsi ascoltando Spotify durante l’arco temporale considerato.

Il successo di Wrapped è stato tale che sempre più persone hanno manifestato il desiderio di ottenere anch’esse il resoconto musicale del proprio anno.

Creare una comunicazione personalizzata

Alla luce di questi esempi, possiamo concludere che per instaurare delle relazioni proficue e durature con il cliente finale, bisogna creare una comunicazione personalizzata. I vecchi metodi non funzionano più, perché le persone hanno bisogno di sentirsi come se fossero le sole e uniche destinatarie dei discorsi promozionali. Utilizzare l’analisi dei dati si sposa appieno con questa esigenza: conoscendo i clienti attraverso i dati, sapendone interpretare gusti, preferenze e abitudini di vita, i retailer possono creare strategie di vendita mirate e sempre più precise.

 

Foto di picjumbo.com da Pexels

About the Author

Da sempre fortemente interessata al marketing, è appassionata di analisi dei comportamenti dei consumatori e di strumenti digitali.
Un suo punto di forza? Identificare i nuovi trend e le strategie da sviluppare.