A cura di Diego Daniele, Country Leader Confluent Italia
Quando il Black Friday ha iniziato a guadagnare popolarità, rappresentava un evento quasi interamente focalizzato su sconti e offerte imperdibili. Il prezzo rappresentava il principale terreno di confronto tra i retailer, che offrivano forti sconti per attirare clienti. Oggi il Black Friday si è evoluto da singola giornata di shopping a prezzi scontati a ricorrenza commerciale molto più complessa e ampia.
Con l’introduzione degli strumenti di confronto dei prezzi, le applicazioni e il monitoraggio continuo durante l’anno, l’importanza del prezzo come unico fattore competitivo tra i rivenditori si è ridotta. Al suo posto, il marketing data-driven ha permesso ai rivenditori di creare soluzioni su misura, offrendo servizi iper-personalizzati e un’esperienza omnicanale fluida. Ciò s ignifica che i retailer si concentrano sempre più su un servizio clienti unico, che va dagli annunci mirati ai consigli di prodotto personalizzati.
Questo obiettivo, tuttavia, può essere raggiunto solo raccogliendo, elaborando e utilizzando rapidamente dati di qualità sui clienti. In altre parole, la chiave per il successo online è il flusso di dati in tempo reale – il real-time data streaming – e non la riduzione di prezzo che erode i margini. Per chi è in prima linea in questa rivoluzione del retail, nulla evidenzia meglio il ruolo del data streaming dell’iper-personalizzazione, che utilizza dati raccolti dai clienti, come i loro modelli di navigazione su siti web, gli acquisti precedenti e i loro interessi personali per offrire promozioni e offerte altamente mirate.
La domanda di offerte iper-personalizzate è in crescita
Rivenditori come Amazon, Walmart e ASOS sono spesso citati come leader nel retail digitale personalizzato. Utilizzano infatti lo streaming in tempo reale per generare flash sale o offerte a tempo limitato che perderebbero la loro efficacia se non inviate al momento giusto. E non sono soli.
“I nostri clienti sono più felici quando rispondiamo istantaneamente alle loro esigenze individuali”, afferma Jon Vines, Engineering Lead di AO.com, uno dei maggiori rivenditori di elettronica del Regno Unito, che ha visto i tassi di conversione dei clienti aumentare fino al 30% proprio grazie all’iper-personalizzazione.
“Attraverso lo streaming dei dati possiamo avere una visione unica e dettagliata di ciascun cliente, offrendo loro ciò che esattamente desiderano al momento giusto, inclusi suggerimenti sui prodotti e promozioni che sono rilevanti per guidarli nelle decisioni di acquisto. Questo livello di iper-personalizzazione rappresenta un enorme vantaggio competitivo per noi e va dritto al cuore della missione di AO.”
Ciò che rende questo approccio così interessante è che i consumatori richiedono attivamente strategie di personalizzazione delle offerte. Si aspettano un servizio più personalizzato online e premieranno con i loro portafogli digitali i retailer che offrono loro ciò che desiderano.
L’AI è diventata un assistente alle vendite instancabile
Fra gli elementi che i consumatori preferiscono rientrano sicuramente raccomandazioni sui prodotti guidate dall’intelligenza artificiale che analizzano il comportamento dei clienti 24 ore su 24 per suggerire articoli in base a navigazioni o acquisti recenti. Ad esempio, chi cerca un paio specifico di scarpe da ginnastica potrebbe ricevere l’offerta di considerare altri marchi oppure, in base alla cronologia di ricerca, essere tentato da un’offerta imperdibile su abbigliamento sportivo, frullati proteici e barrette energetiche, o addirittura attrezzature da palestra o abbonamenti.
Queste opportunità di cross-selling possono essere realizzate al point of sale, ma l’iper-personalizzazione consente anche di inviare notifiche push super tempestive per aumentare i punti di contatto con il consumatore.
Alimentati da un flusso costante di dati dei clienti, gli assistenti virtuali di shopping potenziati dall’AI possono aiutare a trasformare i visitatori online in acquirenti confermati. Tuttavia, l’iper-personalizzazione non riguarda solo lo shopping online.
Ripensando ai tempi in cui il prezzo era l’elemento chiave per attirare clienti nei negozi, oggi sono invece i dati a giocare un ruolo cruciale in un’esperienza omnicanale ben orchestrata, con i clienti che vengono attratti da offerte e sconti a tempo limitato riscattabili solo in negozio.
Una volta effettuati gli acquisti, sia online che in negozio, messaggi di ringraziamento personalizzati, offerte di fidelizzazione e newsletter aiutano a consolidare la relazione con i clienti. Sebbene queste tecniche vengano utilizzate durante tutto l’anno, raggiungono il picco nelle settimane intorno al Black Friday.
L’utilizzo dei dati è la chiave del successo
Ciò che sostiene tutto questo sono le piattaforme di data streaming real-time abilitate dall’AI, invisibili ai consumatori. “Non vogliamo che i nostri clienti si accorgano della nostra tecnologia”, afferma Michael Huber, Architect, Cloud Service Platform, di BestSecret, portale online europeo per marchi di moda a prezzo scontato. “Desideriamo che vivano un’esperienza cliente di alta qualità, stabile e intuitiva sul nostro sito web e sulle nostre app.”
Questo è il punto: lo streaming dei dati in tempo reale consente ai rivenditori di elaborare e analizzare istantaneamente i comportamenti dei clienti, tracciando tutto, dai clic alle liste dei desideri, dalla cronologia delle ricerche fino al passaggio in negozio.
Permette ai brand di operare 24/7, non solo vendendo, ma anche facendo marketing e promozione, raccomandando il prodotto giusto, offrendo sconti esclusivi, o garantendo che il servizio clienti sia disponibile quando un acquirente è indeciso prima di un acquisto. Questo è il mondo sempre più sofisticato e complesso del retail. E tutto raggiunge il culmine con il Black Friday.
