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    Come e perché l’analisi predittiva migliora gli acquisti nel Retail

    By Redazione Top Trade15/05/20193 Mins Read
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    I consigli di Liferay per beneficiare dei dati finalizzati a migliorare gli acquisti nel punto vendita

    Se la tecnologia digitale viene abbinata al piacere dello shopping in negozio, i punti vendita fisici continueranno comodamente a proliferare accanto al settore dell’online. Ne è convinta Liferay, che ha analizzato un settore degli acquisti in costante evoluzione.

    Online, infatti, l’utente assistito sempre più da chatbot compra ciò che vuole, quando vuole e da qualsiasi dispositivo. È sufficiente una connessione a Internet, mentre in caso di mancata disponibilità temporanea, il prodotto sarà inseribile a carrello e acquistabile non appena tornerà a magazzino.

    Al contrario, in-store, l’utente deve recarsi nel punto vendita specifico, ricercare il prodotto esposto, senza la certezza che lo stesso sia eventualmente ordinabile nel caso in cui non fosse disponibile. Inoltre, qualora lo fosse, il cliente dovrà tornare per il ritiro o pagare le spese di spedizione a casa. Senza dimenticare l’interazione con il personale di vendita – magari già impegnato con altri acquirenti – e la coda alla cassa.

    Da questa breve analisi, sembra evidente che l’esperienza online sia più che vantaggiosa, permettendo di soddisfare i propri desideri in modo rapido, con un netto risparmio di tempo e spesso anche con meno frustrazione.

    Ma allora i punti vendita quindi sono destinati a chiudere?
    Secondo Liferay no.

    Perché monitorare i clienti lungo tutto il customer journey conviene
    I benefici del retail omnichannel comprendono la possibilità di raccogliere informazioni sul comportamento del cliente e sulle sue interazioni con i brand. Utilizzare questi dati applicando l’analisi predittiva permette di ottenere e garantire vantaggi al punto vendita e agli utenti, ponendo il consumatore al centro, proponendo i prodotti giusti al momento giusto, garantendo una customer experience di valore.

    Queste analisi aiutano a comprendere quali negozi potrebbero avere bisogno di rifornimenti più frequenti, o di un ridimensionamento o di supporti marketing differenti. Ad esempio, le offerte sono utilizzate molto spesso in tutti i settori per personalizzare e migliorare la relazione con il cliente. Tuttavia, se non vengono pianificate e proposte ai clienti giusti, possono avere l’effetto contrario. Ricevere offerte per prodotti giudicati negativamente può causare la fine di una relazione con un determinato brand.

    Indirizzare in modo adeguato le promozioni significa che la conoscenza approfondita del singolo cliente guiderà le offerte che riceve, grazie alla tracciabilità degli acquisti precedenti e alla previsione di quelli futuri. Questo approccio può migliorare l’engagement online e in negozio e rafforzare il rapporto tra azienda e consumatore.

    Come riferito in una nota ufficiale da Andrea Diazzi, Business Development Manager per l’Italia di Liferay: «L’uso dell’analisi predittiva ha l’obiettivo di prevedere ciò che i clienti cercheranno ancor prima che avviino una ricerca. I sistemi più evoluti infatti assimilano il comportamento degli utenti e fanno previsioni accurate circa il processo di acquisto, senza alcuna interferenza con le loro attività. Tuttavia, è importante che le previsioni siano corrette, altrimenti si rischia di complicare le ricerche o di perdere i clienti».

     

     

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    Analisi predittiva Customer Journey Liferay Retail retail omnichannel
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