Consumatori in-store e online: due diverse categorie da comprendere allo stesso modo!

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da ShopperTrak on 08-03-17

Nel mondo dello shopping online è relativamente semplice monitorare e analizzare il comportamento dei consumatori in quanto ogni azione viene registrata digitalmente. Con un paio di clic i retailers possono sapere chi ha fatto acquisti e dove, conoscere il tempo di permanenza sul punto vendita, gli acquisti effettivi e se è stato utilizzato un codice sconto o sono stati assegnati punti fedeltà.

All’interno del punto vendita tradizionale, invece, lo stesso consumatore darà un’occhiata ai prodotti ed effettuerà acquisti in un relativo anonimato. Difatti, spesso il personale del punto vendita non conosce affatto la propria clientela, il che rende complicato personalizzare l’esperienza di acquisto.

Al fine di ottimizzare al massimo la customer experience, è dunque necessario che i retailers raccolgano rapidamente le stesse preziose informazioni sia online che offline. I tempi in cui si tirava a indovinare quali potessero essere i modelli di comportamento in-store sono finiti; ora è il momento di iniziare a comprendere la modalità di acquisto effettiva dei consumatori.

Per carpire maggiori dettagli sulla clientela affezionata al retail tradizionale, molti retailers stanno implementando degli strumenti di location-based analytics all’interno dei loro punti vendita. Questa tecnologia è più sofisticata dei classici contapersone in quanto consente ai manager o allo staff di comprendere più a fondo il comportamento degli acquirenti.

Di seguito sono riportati alcuni esempi di come la location-based analytics può aiutare i retailers a monitorare da vicino i clienti in-store così come avviene per quelli online:

  1. Capire dove le opportunità di vendita si convertono in profitti

Grazie ai dati sul traffico e sulle vendite, i retailers sono in grado di prevedere le cosiddette “opportunità di conversione”, le quali rivelano la quantità di consumatori in-store che possono convertirsi effettivamente in acquirenti. Queste possono poi essere associate ad altri parametri, quali i tempi di permanenza all’interno del punto vendita, il tempo impiegato per fare la fila, i tassi di abbandono, la velocità del servizio e in generale l’esperienza in-store.

Misurando i trend di comportamento tramite la location-based analytics, emergeranno dei modelli applicabili a ciascun punto vendita, regione o rete. A questo punto risulterà semplice stabilire le strategie operative – dalla gestione delle file al merchandising – che generino i tassi di conversione più elevati.

  1. Valutare i risultati di ogni decisione strategica

Una volta stabilito un quadro di riferimento per comprendere le varie opportunità di conversione, i retailers possono dunque sfruttare i dati sui consumatori in tempo reale per vagliare il modo in cui le decisioni strategiche prese influenzino le perfomance del punto vendita. Utilizzando i KPI, è possibile valutare i risultati al fine di ottimizzare le operazioni in-store, perfezionare le strategie di marketing e informare gli store manager. Così facendo, si è in grado di garantire che il processo decisionale venga fondato su dati concreti, anziché su sensazioni e congetture.

Inoltre i retailers possono confrontare i risultati ottenuti con quelli dell’intera rete di punti vendita, così da capire quali store conseguono le performance migliori e quali invece necessitano di miglioramenti. Dal confronto con i punti vendita che operano nel modo migliore, è possibile condividere delle best practice con tutte le unità operative al fine di creare degli standard su cui far ruotare la customer experience.

  1. Dotare i dipendenti dello store di strumenti di vendita più efficaci

Per i retailers che accarezzano l’idea di implementare la location-based analytics, un altro vantaggio fondamentale è quello di responsabilizzare i dipendenti del punto vendita. Se lo staff può contare su informazioni affidabili e accurate, ad esempio su come prepararsi per le “ore di punta” quando il traffico e i tassi di conversione raggiungono il picco massimo, questo lavorerà in qualità di ambasciatore del brand in maniera più coinvolgente e appagante.

  1. Ottimizzare l’offerta multicanale

Il punto vendita non è più un luogo a se stante; per la maggior parte dei consumatori è ormai diventato parte di un’esperienza multicanale, composta da molteplici punti di contatto che il retail tradizionale cerca di contestualizzare all’interno della propria offerta, parallelamente alle altre attività digitali.

La location-based analytics offre le informazioni sui consumatori necessarie a sviluppare delle best practice con cui soddisfare gli acquirenti attraverso tutti i canali. Analizzando a fondo il comportamento dei consumatori nei confronti del brick-and-mortar e in merito alle modalità di acquisto online, i retailers possono ottimizzare la gamma di canali per garantire ai clienti esperienze sempre eccezionali.

Per saperne di più su come comprendere i consumatori in-store mediante la location-based analytics, scarica il nostro eBook incentrato sulla location-based analytics.

Per scoprire in che modo i dati analitici sul punto vendita possono essere un vantaggio per il tuo business, visita la nostra pagina dedicata agli insights.

 

 

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