[VIDEO] Retail: Big Data Analytics per aumentare le vendite

In questo video capiamo se davvero i Big Data Analytics possono aiutare i retailer ad incrementare le vendite e come, soprattutto se non si ha un e-Commerce

Big Data Analytics per il mondo Retail, è solo questione di “online” o hanno un potenziale anche nel Retail fisico? È possibile per un piccolo rivenditore aumentare le vendite con dati e intelligenza artificiale? Oppure solo le grandi aziende come Google, Amazon e Walmart possono beneficiare dei Big Data Analytics? In questo approfondimento risponderemo proprio a questa domanda, analizzando come un retailer possa creare valore di business con l’AI.

Innanzitutto bisogna fare una precisazione: nei Big Data Analytics un e-commerce è sicuramente avvantaggiato rispetto a un negozio fisico. Per un negozio digitale è infatti molto semplice recuperare i dati dei clienti (come per esempio quali prodotti visualizzano, o quanto tempo passano su una determinata pagina). Grazie a queste informazioni, un e-commerce può analizzare il comportamento dei clienti nelle varie fasi del sales funnel, e ottimizzare ogni processo al fine di massimizzare le vendite.

D’altra parte, per un negozio fisico non è poi tanto semplice recuperare i dati per  ricostruire la customer journey ed effettuare Big Data Analytics. Tuttavia, con un po’ di ingegno, e ponendoci le giuste “smart questions”, questo problema può essere facilmente risolto.

Per esempio, ci chiediamo: cosa invoglia un cliente a entrare in un negozio?  Una buona e accattivante vetrina, sicuramente. Ci interessa quindi capire quante persone si fermano a guardare la vetrina (e per quanto tempo), quanti di loro entrano nel negozio, e quanti acquistano qualcosa.

Come possiamo fare per recuperare questo tipo di dati? La riposta è molto semplice: applicando dei sensori. Tali dispositivi possono, per esempio, captare le onde dei nostri smartphone e analizzarne le frequenze.

Usando questi sensori possiamo rilevare quante persone entrano nello store, quante di esse comprano, quanto le vetrine sono persuasive, e molte altre utili informazioni. A questo punto diventa possibile ricostruire ogni passo del processo di vendita, e capire come risolvere i problemi per massimizzare le vendite, cioè sfruttare al meglio i Big Data Analytics.

In aggiunta, con questi sensori diventa semplice fare A/B test. Si potrebbe per esempio cambiare la vetrina nel corso della giornata, e vedere quale configurazione attrae più clienti. 

La potenzialità dei Big Data Analytics è enorme. Raccogliendo i dati con strategia diventa semplice capire come affrontare i problemi del business e dei clienti. Il tutto sta nel capire come sfruttare questa tecnologia, e come implementarla in un’azienda.

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Michael Saruggia
Michael Saruggia è un un consulente per AI, analytics e data strategy. Partecipa spesso come speaker e moderatore ad eventi e tavole rotonde trattando di temi legati ad AI, analytics e l’uso strategico dei dati. Gestisce una newsletter su dati e intelligenza artificiale destinata a business leader che vogliono capire questa tecnologia da un punto di vista strategico.
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