Retail Analytics: sulle tracce del cliente

Se uno shop online produce fin troppi dati che, una volta analizzati, rivelano molte informazioni sul cliente, per i negozi fisici la questione è ben più complessa. Ma anche dietro al bancone i commercianti possono analizzare le abitudini dei clienti.

«Retail Analytics» fa pensare a una disciplina molto moderna ma di fatto descrive quello che i (grandi) esercizi commerciali fanno da sempre: misurare il numero di clienti, raccogliere informazioni sulla loro soddisfazione e osservarli.

L’approccio tradizionale, privo del supporto della tecnologia, consisteva nell’incaricare i collaboratori o personale esterno di contare e intervistare i clienti. Un’attività non solo dispendiosa sia in termini di tempo che di costi, ma, nel caso dei sondaggi, influenzata da diversi fattori, ad es. dall’intervistatore. Oltre al fatto che la stesura dei rapporti sui risultati è tutt’altro che immediata.

La tecnologia moderna ha il vantaggio di fornire i risultati molto più rapidamente e di collegare gli indici rilevati con altri dati, ad es. meteorologici, informazioni sui visitatori nel centro città, fatturati delle filiali ecc. Ma prima di analizzare bisogna misurare.

Come acquisire i dati presso il POS

La scelta più logica è sfruttare la tecnologia già presente. La maggior parte dei negozi dispone di telecamere nei propri locali. Grazie all’IA e al progresso nell’analisi delle immagini i software delle società di sorveglianza forniscono informazioni preziose sul numero di clienti, sui percorsi e sulla durata della permanenza. Ma per sorvegliare in modo capillare negozi molto grandi servono opportuni investimenti. Senza contare che il riconoscimento e il monitoraggio visivo delle persone per scopi di analisi non è privo di ostacoli legati alla protezione dei dati.

Poiché la maggior parte dei clienti ha uno smartphone, molti offerenti puntano su soluzioni Analytics basate su una tecnologia che permette al cliente di identificarsi con il proprio dispositivo mobile. Si tratta qui perlopiù di una combinazione di approcci diversi per rilevare il maggior numero possibile di clienti, ad es. la localizzazione mediante WLAN e il rilevamento degli spostamenti attraverso i beacon, basati sulla tecnologia Bluetooth. Per sorvegliare il POS deve essere installato un certo numero di beacon (piccoli dispositivi radio) e sensori WLAN.

Si deve tuttavia essere consapevoli del fatto che, per ragioni tecniche, vi possono essere delle imprecisioni. Infatti più ricevitori Bluetooth (ossia clienti) sono presenti nello stesso locale meno accurato è il rilevamento. Ciò vale sia per il rilevamento temporale che spaziale. E va da sé che tutti i clienti che hanno spento il WLAN e il Bluetooth o che entrano nel negozio senza smartphone non possono essere rilevati.

Esiste anche un altro sistema basato sugli ultrasuoni. L’implementazione di questa tecnologia dovrebbe risultare meno costosa dell’installazione di beacon perché richiede un numero ridotto di trasmettitori. Consiste nell’emissione di segnali non percepibili dall’udito umano ma che vengono captati dallo smartphone del cliente. Affinché funzioni però i clienti devono installare l’app del negoziante che permette poi l’analisi dei dati. Lo stesso principio vale per l’analisi attraverso una particolare gamma di frequenza luminosa.

Beacon, ultrasuoni o luce possono essere utilizzati in combinazione con un’app anche per guidare il cliente all’interno del negozio. La tecnologia scelta dal commerciante dipende dalla sua propensione all’investimento, dalle possibilità infrastrutturali e dalle funzioni di analisi del software dell’offerente. Non c’è una via giusta e una sbagliata.

Più dettagliata l’informazione, più complessa la tecnologia

Con le tecnologie appena menzionate è già possibile determinare una serie di parametri importanti per la gestione di una filiale, come il numero di clienti, i loro percorsi e la durata della permanenza. Questi dati possono essere facilmente collegati con i dati del sistema di cassa.

Chi desidera informazioni più approfondite deve tuttavia ricorrere a una tecnologia speciale, tagliata su misura in base al settore. Facciamo l’esempio di un negozio di abbagliamento. Il camerino («fitting room») è la centrale per le decisioni di acquisto del cliente. Per i gestori di questi negozi sono interessanti ad esempio i seguenti aspetti:

• «Fitting Room Conversion Rate»: quali prodotti vengono portati più spesso nel camerino e poi anche comprati? Per gli articoli con un punteggio basso si può ad esempio pensare a un riposizionamento all’interno del negozio. Oppure possono essere date delle indicazioni direttamente presso i camerini o il personale può suggerire determinati capi.
• Cross Selling Quote: la combinazione di diversi articoli è un indice importante nel settore della moda. Chi acquista una camicia vi abbina spesso anche una cravatta, un paio di pantaloni è di solito accompagnato da una giacca o da una cintura.

È evidente che questi numeri vanno rilevati in modo diverso. E a questa esigenza rispondono i «camerini intelligenti»: grazie alle etichette RFID applicate ai capi, è possibile determinare, con la massima discrezione, quali abiti il cliente ha portato nel camerino. E la tecnologia digitale può dare anche dei consigli attraverso appositi display. Il livello di avanzamento raggiunto dalla tecnologia è osservabile presso Otto Group in Germania che, con il suo «Fashion Connect Store», è stato insignito di un premio speciale come «Store of the Year».

I commercianti devono sapere cosa vogliono sapere

Esiste quindi un’ampia gamma di diversi approcci e procedure per conoscere meglio i clienti. Ma anche per i negozi fisici vale la stessa regola che per gli shop online: prima di giungere all’analisi il commerciante deve sapere cosa vuole sapere. Perché i numeri forniscono solo una risposta alle domande che vengono loro poste.