Analisi al dettaglio: come trarre vantaggio dai dati dei consumatori

Nel 2015, Starbucks ha lanciato Mobile Order & Pay. Oggi, rappresenta quasi un quarto dei loro ordini al dettaglio negli Stati Uniti.

Il programma mirava a rendere l'esperienza di acquisto del caffè semplice, permettendo ai clienti di ordinare in anticipo o pagare in negozio utilizzando i loro dispositivi mobili. Ma l'app offre più della semplice comodità per gli amanti del caffè.

Mobile Order & Pay funge anche da strumento di raccolta dati, fornendo a Starbucks una visione dettagliata in tempo reale del comportamento dei loro clienti. Le analisi al dettaglio che Starbucks raccoglie dal loro programma Mobile Order & Pay sono inestimabili per il loro successo complessivo.

In poche parole, l'analisi al dettaglio aiuta le aziende a prendere decisioni più intelligenti. I marchi utilizzano i dati raccolti dai software di analisi al dettaglio per individuare i loro clienti ideali basandosi su fattori come modelli di acquisto, posizione e preferenze personali.

Con l'analisi al dettaglio, puoi comprendere meglio i comportamenti di acquisto e come utilizzare tali informazioni per creare esperienze personalizzate che attraggano nuovi clienti e soddisfino le loro esigenze.

Come vengono utilizzate le analisi nel commercio al dettaglio

L'analisi al dettaglio è il termine generico dato a insiemi di dati informativi che aiutano i rivenditori a gestire le operazioni e prendere decisioni aziendali informate. I rivenditori utilizzano uno o più software di analisi per ottenere dati su vari aspetti aziendali, come i livelli di inventario e la domanda dei consumatori.

Raccogliere analisi può aiutare a guidare una serie di decisioni aziendali importanti, dai livelli di inventario all'apertura di nuovi negozi.

• Approfondimenti sui clienti: Ottieni preziose informazioni sul processo decisionale e sul comportamento di acquisto dei tuoi clienti. Questi dati aiutano a guidare la tua gamma di prodotti, i prezzi e le strategie di marketing multicanale .
• Gestione della catena di approvvigionamento: Utilizza le previsioni di vendita per gestire efficacemente le catene di approvvigionamento e i livelli di inventario. Comprendere le future richieste dei consumatori ti aiuta a pianificare l'evasione degli ordini ed evitare prodotti esauriti.
• Ottimizzazione delle operazioni aziendali: I dati in negozio e online possono aiutarti ad adattarti per soddisfare le esigenze dei tuoi clienti. Questi dati possono anche aiutare a garantire che l'inventario sia adeguatamente rifornito e che i tuoi negozi siano adeguatamente dotati di personale nei momenti di punta.
• Crea fedeltà del cliente: I consumatori vogliono esperienze di acquisto personalizzate che soddisfino le loro esigenze. L'analisi al dettaglio consente alle aziende di fornire ai consumatori suggerimenti basati sui loro interessi e sulle abitudini di acquisto passate. Se i clienti sono soddisfatti della loro esperienza, è probabile che tornino.
• Prevedi le tendenze future: Le aziende che hanno accesso in tempo reale a diverse analisi aziendali possono meglio prevedere eventi e comportamenti futuri basati su dati storici. Questo può aiutare a guidare decisioni relative allo sviluppo del prodotto, all'inventario e alla logistica.

Starbucks utilizza l'analisi al dettaglio relativa a posizione, demografia, comportamento e tendenze per prevedere le prestazioni future delle nuove sedi dei negozi. Questo aiuta a mitigare il rischio di aprire una nuova sede in un'area non redditizia.

Fonte: App di Starbucks

Starbucks va ancora più a fondo nei suoi dati per garantire di essere costantemente in contatto con i propri clienti. Il marchio utilizza analisi avanzate per creare campagne di marketing personalizzate e incentivi all'interno dell'app mobile per interagire con i clienti al di fuori dei loro negozi fisici.

L'app offre vari incentivi per incoraggiare l'utente a tornare continuamente nei loro punti vendita fisici. Starbucks centra le sue campagne attorno al guadagno di 'stelle' in modo che gli utenti si sentano premiati quando spendono denaro nella caffetteria.

Cosa dicono a Starbucks le analisi di Mobile Order & Pay sui loro clienti?

• Come acquistano: Queste informazioni mostrano se i clienti preferiscono acquistare in negozio, al drive-thru o ordinando in anticipo per il ritiro.
• Cosa acquistano: La cronologia degli acquisti può influenzare la gestione dell'inventario e il rilascio di nuovi prodotti con informazioni su bevande, cibi e articoli popolari.
• Dove acquistano: I negozi popolari e le aree regionali affollate spesso influenzano dove Starbucks decide di aprire nuove sedi.
• Quando acquistano: I gestori dei negozi possono utilizzare i dati dell'app per scoprire le ore di punta degli acquisti per dotare di personale le sedi e programmare i dipendenti di conseguenza.

E naturalmente, l'app mobile di Starbucks vanta un'interfaccia user-friendly che rende facile ordinare e pagare le tue bevande preferite. Questa strategia aiuta Starbucks a ottenere livelli più alti di soddisfazione del cliente e incoraggia la fedeltà al marchio.

Tipi di analisi al dettaglio

Ci sono quattro tipi di analisi al dettaglio che le aziende utilizzano per prendere decisioni. Tutti questi tipi di dati lavorano insieme per dipingere un quadro più ampio delle operazioni aziendali e del comportamento del percorso del cliente.

Analisi descrittiva

L'analisi descrittiva fornisce alle aziende una panoramica di come stanno andando varie azioni. La cronologia degli acquisti, l'evasione degli ordini, i livelli di inventario, i risultati delle campagne e altri punti dati simili contribuiscono tutti all'analisi descrittiva.

I rivenditori utilizzano l'analisi descrittiva per vedere quanti utenti visitano il loro sito web o negozio, quanto tempo trascorrono sul sito, le pagine che visitano e quali azioni hanno portato a un acquisto.

Analisi diagnostica

L'analisi diagnostica esamina gli stessi dati storici ma lavora per fornire contesto e scoprire tendenze. I rivenditori utilizzano l'analisi diagnostica per identificare le relazioni tra queste diverse variabili.

La maggior parte delle aziende ha sperimentato un afflusso di consegne e acquisti online durante la pandemia. L'analisi al dettaglio diagnostica aiuterebbe a scoprire la connessione tra l'aumento dello shopping senza contatto e gli ordini di restare a casa a livello nazionale.

Analisi predittiva

L'analisi predittiva offre uno sguardo alle tendenze future basate sui dati scoperti dall'analisi diagnostica. Questi comportamenti dei consumatori passati possono aiutare i rivenditori ad anticipare azioni future.

Se il tuo negozio è solitamente sotto organico il sabato e spesso esaurisce un prodotto specifico, utilizzeresti l'analisi al dettaglio predittiva per gestire il tuo inventario e garantire che il tuo negozio sia adeguatamente dotato di personale nei fine settimana.

Analisi prescrittiva

L'analisi prescrittiva consente alle aziende di adattare le strategie basate su cambiamenti previsti nel comportamento dei consumatori, nella domanda e nell'inventario. Questi dati vengono costantemente aggiornati in modo che i rivenditori possano apportare modifiche in tempo reale alla loro strategia.

I giorni di shopping storicamente affollati, come il Black Friday, spesso richiedono un aumento dei numeri di inventario e cambiamenti nei prezzi. Queste decisioni sono tutte guidate dall'analisi prescrittiva.

La scienza dei dati dietro l'analisi al dettaglio

Acquisire approfondimenti profondi sui tuoi clienti e sulla tua attività è indubbiamente utile. Ma da dove provengono i dati in primo luogo?

In poche parole, i dati provengono da te.

Sebbene i big data siano spesso associati a aziende multimiliardarie come Starbucks, non sono fuori portata per il rivenditore medio. Molti degli strumenti e delle risorse che la tua azienda utilizza già contengono dati importanti da analizzare.

Analisi al dettaglio in negozio

Comprendere come i consumatori agiscono in negozio può aiutare a guidare il processo decisionale nelle tue sedi fisiche. L'analisi al dettaglio in negozio può influenzare tutto, dal personale alla disposizione del negozio. Fortunatamente, ci sono modi semplici per tracciare il comportamento dei consumatori con attrezzature comunemente trovate nei negozi al dettaglio.

Dispositivi di sicurezza, come telecamere e tag, forniscono informazioni utili sui tuoi clienti. Le riprese CCTV possono mostrarti quali parti del tuo negozio hanno il maggior traffico pedonale e se la posizione è adeguatamente dotata di personale durante le ore di punta.

I sistemi di punto vendita (POS) sono il sacro graal delle analisi al dettaglio. Il tuo sistema POS al dettaglio memorizza molte informazioni utili sulla tua attività, inclusi i numeri di inventario e l'importo medio delle vendite.

Analisi al dettaglio del sito web

Vuoi sapere quali sezioni si distinguono per gli acquirenti in negozio, e lo stesso vale per il sito web del tuo marchio.

Le analisi web forniscono uno sguardo approfondito su come i tuoi clienti si comportano online. Puoi scoprire cosa i clienti hanno aggiunto al loro carrello, gli articoli che hanno abbandonato nel carrello e quanto spesso tornano sul tuo sito.

Analisi del comportamento dei consumatori

Se utilizzi solo i tuoi dati in negozio e online, allora hai appena immerso le dita dei piedi nell'acqua delle analisi al dettaglio. I dati provenienti da piattaforme di terze parti, come i mercati online o i social media, possono fornire uno sguardo ancora più approfondito sui tuoi clienti attuali e potenziali.

Le analisi al dettaglio dei clienti aiutano le aziende a determinare quali piattaforme sono le più popolari tra i diversi segmenti. Queste analisi possono anche scoprire le preferenze dei consumatori per aiutare a guidare lo sviluppo del prodotto.

Starbucks può raccogliere una grande quantità di dati dal loro sito web, dai sistemi POS in negozio e dall'app mobile. Ma le analisi che raccolgono da fonti di terze parti forniscono ancora più approfondimenti. Ad esempio, l'azienda potrebbe scoprire che i clienti preferiscono abbonarsi a spedizioni regolari di caffè macinato Starbucks su Amazon rispetto ad altre piattaforme di e-commerce.

Tendenze delle analisi dei dati al dettaglio di oggi e di domani

Nonostante quanto i rivenditori trovino informativi i loro dati in negozio e online, abbiamo solo scalfito la superficie delle analisi al dettaglio. I progressi nella tecnologia e nella condivisione dei dati continueranno a evolvere il modo in cui i rivenditori interagiscono con i clienti e gestiscono le loro attività.

Ecco cosa puoi aspettarti per il futuro delle analisi al dettaglio:

• Studiare le analisi del traffico pedonale per scoprire quali prodotti i clienti provano o testano ma alla fine abbandonano in negozio.
• Utilizzare il riconoscimento facciale e altre intelligenze artificiali per riconoscere meglio i clienti abituali in negozio e online.
• Micro-targeting dei clienti con campagne di marketing che soddisfano le loro esigenze e preferenze specifiche.
• Migliorare le esperienze in negozio e online e costruire migliori relazioni con i clienti condividendo i dati dei consumatori tra i canali di vendita.

L'analisi al dettaglio sta evolvendo – e sta evolvendo più velocemente che mai. Nel mondo di oggi, trascurare i dati dei tuoi clienti può essere dannoso per la tua attività al dettaglio.

Quando la prima app mobile di Starbucks è stata lanciata nel 2009, offriva un localizzatore di negozi, informazioni nutrizionali e uno strumento per creare bevande. Oggi, l'app consente agli utenti di ordinare in anticipo, personalizzare le bevande, inviare carte regalo, guadagnare premi del programma fedeltà e scansionare per pagare i loro acquisti.

Il CEO di Starbucks Kevin Johnson spiega: "Ci sono due elementi trasformativi per il commercio al dettaglio moderno. Il primo è che devi creare un'esperienza cliente nel tuo negozio fisico per renderlo una destinazione."

“Devi estendere quell'esperienza a una relazione digitale con il cliente. Se non riesci a fare entrambe le cose, avrai difficoltà.”

Kevin Johnson
CEO di Starbucks

Software di analisi al dettaglio

Il software di analisi al dettaglio ti offre una visione completa di tutti gli aspetti della tua attività. Gli approfondimenti raccolti dal software ti aiutano ad analizzare cosa funziona, cosa no e cosa dovresti fare per migliorare le prestazioni.

I rivenditori possono anche integrare il software di analisi al dettaglio con altre applicazioni, come il software POS, i sistemi di gestione al dettaglio e il software di operazioni al dettaglio, per accedere ai dati in tempo reale.

Per essere inclusi nell'elenco del software di analisi al dettaglio, un prodotto deve:

• Concentrarsi esclusivamente sull'industria al dettaglio
• Integrare o studiare dati da altri sistemi software al dettaglio
• Offrire approfondimenti dettagliati basati sui dati
• Produrre vari rapporti utilizzando dati provenienti da numerose fonti

*Questo elenco si basa sui dati di G2 e sui punteggi individuali di G2 raccolti il 18 maggio 2021. Alcune recensioni potrebbero essere state modificate per chiarezza.

1. SPS Commerce Analytics

SPS Commerce Analytics ha l'obiettivo di rendere l'analisi al dettaglio meno complessa. Il software fornisce agli utenti approfondimenti azionabili raccogliendo e pulendo i dati di vendita e inventario tra più clienti al dettaglio. SPS Commerce Analytics trasforma dati disordinati in approfondimenti con tabelle, grafici, grafici e visualizzazioni interattive per aiutarti a soddisfare la domanda e aumentare i profitti.

Cosa piace agli utenti:

“Abbraccia la capacità di avere dati rapidi e pertinenti per prendere decisioni rapide e approfondite per far crescere l'attività. Gli approfondimenti del cruscotto forniscono strumenti per scavare in profondità, più in profondità e ancora più in profondità nella causa principale e nelle opportunità.”

- Recensione di SPS Commerce Analytics, Mark Z.

Cosa non piace agli utenti:

“Il tempo di ricezione dei rapporti è atroce. Come azienda, siamo tenuti ad avere i nostri dati entro le 11 del mattino del lunedì. Settimana dopo settimana i dati non vengono caricati in SPS Commerce Analytics fino al mercoledì. È incredibilmente ritardato.”

- Recensione di SPS Commerce Analytics, Elise W.

2. Numerator Insights

Numerator riunisce dati di marketing, merchandising e vendite omnicanale. Questo software aiuta a fornire chiarezza su ciò che le persone acquistano e cosa influenza il loro acquisto. Se stai cercando una piattaforma che possa scoprire approfondimenti sul comportamento dei consumatori in tempo reale, non cercare oltre Numerator.

Cosa piace agli utenti:

“Quello che amo di questo prodotto è che ti permette di vedere cosa fa un acquirente attraverso tutti i diversi canali di vendita al dettaglio. Sapere dove sono digitalmente e dove stanno migrando è la chiave per comprendere le perdite. Finora IRI e Nielsen non possono dare alla comunità CPG il tipo di visione che offre Numerator.”

- Recensione di Numerator, Steve Z.

Cosa non piace agli utenti:

“La loro copertura e-commerce e click & collect è limitata, ma stanno lavorando per espandersi. Mi piacerebbe vedere aumentare la dimensione del loro panel del 25% per aiutare ad aumentare la copertura di rivenditori e categorie più piccoli.”

- Recensione di Numerator, Jason R.

3. Omnilytics

I marchi e i rivenditori sono in grado di prendere decisioni informate con Omnilytics. Questo software aiuta i rivenditori a comprendere il mercato abbinando insieme tendenze dei consumatori e approfondimenti sull'e-commerce. Omnilytics consente ai rivenditori di trasformarsi in marchi sostenibili e guidati dalla domanda.

Cosa piace agli utenti:

“Con Omnilytics, possiamo vedere tutte le informazioni dettagliate dei nostri concorrenti, dai prezzi e assortimenti ai materiali e modelli più venduti. Possiamo anche vedere la tendenza stagionale delle categorie specifiche e dei rivenditori che ci aiutano a comprendere meglio i risultati aziendali e migliorare il nostro processo decisionale mentre apprendiamo con più informazioni. Ciò che lo rende ancora migliore è che tutto questo viene fatto in Omnilytics, il che rende il nostro lavoro più efficiente e produttivo.”

- Recensione di Omnilytics, Kevin L.

Cosa non piace agli utenti:

“Omnilytics tende a concentrarsi su marchi di moda globali ben consolidati, ma ci piacerebbe vedere più dati da etichette locali più piccole che sono nella nostra categoria di prodotto simile. Sarebbe anche fantastico vedere informazioni più approfondite sugli impegni di sostenibilità dei concorrenti locali e su come ciò influisce sui loro punti di prezzo unici come categoria di ricerca aggiuntiva.”

- Recensione di Omnilytics, Utente in Abbigliamento e Moda

4. Dataweave

Dataweave è una piattaforma alimentata dall'intelligenza artificiale che aiuta i marchi di e-commerce a prendere decisioni aziendali intelligenti e basate sui dati. Il software aggrega e analizza le analisi web per fornire dati azionabili pertinenti. I rivenditori utilizzano Dataweave per aiutare a guidare la crescita redditizia e migliorare la scoperta dei prodotti.

Cosa piace agli utenti:

“Dataweave è stato un partner prezioso nell'aiutarci a migliorare la nostra intelligenza competitiva. Il team è ben addestrato, flessibile, molto reattivo e rapido nell'implementare nuove richieste. Ottimo servizio complessivo!”

- Recensione di Dataweave, Hendrik M.

Cosa non piace agli utenti:

“Avremmo preferito che Dataweave ci aiutasse con controlli di qualità dei dati aggiuntivi dall'inizio del progetto. Abbiamo raggiunto un ottimo livello di qualità alla fine, tuttavia.”

- Recensione di Dataweave, Louise B.

5. RQ

Agendo sia come POS basato su cloud che come sistema di gestione al dettaglio, RQ è una grande soluzione per i rivenditori con più sedi. Il software offre POS mobile, gestione dell'inventario, risorse umane e marketing, oltre a reportistica e analisi complete. RQ vanta anche numerose integrazioni per aiutare a semplificare le funzioni principali della tua attività.

Cosa piace agli utenti:

“I widget e l'integrazione completa funzionano davvero bene. Mi è piaciuto usarlo perché mi permette di migrare i dati dei clienti da un sistema all'altro. Mi piace anche il database delle informazioni sui clienti.”

- Recensione di RQ, Sean C.

Cosa non piace agli utenti:

“Ci deve essere un sistema di formazione migliore in modo che i miei rappresentanti possano capire meglio come cercare determinati file. Utilizziamo anche un sistema di dati che vorrei fosse collegato a RQ4.”

- Recensione di RQ, Michael B.

Cognizione, caffè e comportamento dei consumatori

Starbucks può tracciare il tuo ordine di caffè – e molto, molto di più.

Ma non devi lanciare un programma di ordinazione mobile su larga scala per ottenere preziose informazioni sui clienti. Infatti, molte delle analisi al dettaglio di alto valore di cui hai bisogno per guidare il successo aziendale sono a portata di mano.

Una volta raccolte le tue analisi al dettaglio, impara come sfruttare efficacemente i dati di marketing dei tuoi clienti per un successo aziendale continuo.