La tecnologia può diventare un aiuto per i retailer che, attraverso l'ottimizzazione dell'assortimento, mirano a differenziarsi e rendersi rilevanti per i clienti, agendo sulla fidelizzazione. Ecco un commento di Carlo Giuliano, project manager di Axiante, sul tema della assortment optimization sostenuta da processi data driven.
L'ottimizzazione dell'assortimento con la tecnologia è customer centric
Conquistare nuovi clienti è molto più laborioso che conservare i propri, anche per questo motivo le strategie di fidelizzazione sono importanti. Le strategie di prezzo, da sole, non bastano, è una questione di rilevanza per il cliente. "La rilevanza si conquista sempre più grazie alla personalizzazione -dichiara Carlo Giuliano, project manager di Axiante- . Attraverso l’analisi dei dati, le aziende possono trasformare l’assortimento da semplice proposta commerciale a leva strategica di engagement". Gusti, abitudini, comportamenti d'acquisto, sono le informazioni rilevanti per creare una relazione efficace con i clienti.
Distintività e competitività vanno di pari passo, perché un'offerta massificata difficilmente dà una risposta efficace. "Una efficace costruzione delle griglie sulla base dei dati dei clienti -prosegue- permette al retailer di intercettare tendenze negative o positive e, di conseguenza, di ridurre l’offerta di segmenti non più d’interesse o al contrario di offrire in anticipo prodotti in linea con desideri e bisogni emergenti". I retailer qui possono scegliere di andare oltre, e superare e anticipare le richieste dei clienti.
La supply chain ne trae anch'essa vantaggio, prima di tutto grazie alla più efficiente gestione degli stock e alla diminuzione del rischio di invenduto.
Qualità dei dati e capacità di analisi
Se il punto di partenza per ottimizzare l'assortimento è la conoscenza del cliente, il cuore della questione è nella disponibilità dei dati e nella capacità di analizzarli. Età, genere, localizzazione geografica, stile di vita, preferenze di consumo, percorsi di acquisto, sono queste le informazioni di cui il retailer dispone.
"Attraverso l'uso di algoritmi avanzati -dice Carlo Giuliano-, intelligenza artificiale e machine learning, i retailer possono individuare e analizzare i modelli di acquisto e prevedere quali prodotti avranno maggiore successo in determinate fasce di clientela".
La personalizzazione dell'offerta può avvenire non solo sul fronte del prodotto, ma anche su quello dei servizi. "L’uso di dati comportamentali, come la frequenza degli acquisti, le preferenze di brand o i canali di acquisto (online o in negozio) oppure di servizi come clicca e ritira o delivery, consente di personalizzare ulteriormente l’offerta. In questo modo, si aumenta ulteriormente l’engagement e si rafforza la fedeltà all’insegna, poiché l'assortimento in termini di prodotto-servizio viene percepito come più rilevante e in linea con le esigenze individuali".
A giovarsene sarebbe anche il rapporto con l'Idm, sempre grazie alla disponibilità di dati sull'assortimento e le sue performance.
Processi data-driven e automatizzazione
Il livello di complessità legato al livello di possibile personalizzazione obbliga a rivedere i processi eliminando i silos e rivolgendosi a software dedicati per la gestione delle categorie assortimentali. Questo permette di ottimizzare l'assortimento in modo strategico, cioè ottimizzando anche le diverse esigenze aziendali con le richieste dei clienti.
Questa tecnologia permette di:
-eseguire processi analitici avanzati sui dati e identificare preferenze di acquisto, affinità e fedeltà al prodotto e al marchio, il possibile trasferimento della domanda
-Consigliare assortimenti localizzati e centrati sul consumatore
-Allineare gli assortimenti in maniera tempestiva al mutare della domanda, in maniera proattiva (superando le revisioni più limitanti basate sul calendario)
-Creare griglie d’offerta su misura del profilo dei clienti anche per ogni formato di negozio, punto vendita e categoria
