{"id":8510,"date":"2021-12-13T10:42:01","date_gmt":"2021-12-13T08:42:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cavalieriretail.com\/?p=5357"},"modified":"2021-12-13T10:42:01","modified_gmt":"2021-12-13T08:42:01","slug":"la-profilazione-per-un-retail-personalizzato","status":"publish","type":"cretail","link":"https:\/\/cavalieriretail.com\/en\/cretail\/la-profilazione-per-un-retail-personalizzato\/","title":{"rendered":"La profilazione per un retail personalizzato"},"content":{"rendered":"

Nel vasto e polimorfo mondo del Retail, \u00e8 di fondamentale importanza l’analisi dei dati. I brand possono contare su tecnologie diverse che, una volta integrate, garantiscono una #profilazione<\/a> estremamente precisa. E mai come al giorno d’oggi \u00e8 diventato essenziale reperire quante pi\u00f9 informazioni possibili sui comportamenti d’acquisto delle persone per creare cos\u00ec strategie ingaggianti e coinvolgenti, declinabili su una molteplicit\u00e0 di touchpoint (dai terminali POS, agli speaker domestici, alle App mobile).<\/p>\n

Il segreto per affrontare con successo le sfide imposte dal post-pandemia sta nel convogliare il messaggio giusto al momento giusto, investendo nella conoscenza del cliente finale. Per fare questo \u00e8 indispensabile sfruttare l\u2019analisi dei dati, cos\u00ec da profilare gli utenti.<\/p>\n

Tre casi studio di profilazione da cui farsi ispirare<\/h2>\n

Prendiamo ora in esame tre casi studio, tre colossi che non mancano mai di anticipare i tempi quando si tratta di innovare la customer experience<\/em>.<\/p>\n

Amazon<\/strong><\/h3>\n

Il sistema di raccomandazione di Amazon \u00e8 basato sul Collaborative Filtering (filtro collaborativo basato sul comportamento di utenti con simili caratteristiche di consumo), un insieme di tecniche e strumenti che forniscono informazioni predittive in base agli interessi di un determinato utente. Il Filtraggio Collaborativo \u00e8 l\u2019approccio che regola i suggerimenti personalizzati al fine di migliorare l\u2019esperienza d\u2019acquisto. Come funziona? Facciamo un esempio:<\/p>\n

Il cliente X effettua un acquisto. Il sistema registra che il cliente X ha acquistato l’item Y, dopodich\u00e9 si mette alla ricerca dei prodotti che sono stati acquistati dagli utenti che hanno acquistato Y. Una volta trovati gli articoli, il sistema presenta tali opzioni all\u2019utente come prodotti consigliati. Semplice e tremendamente efficace!<\/p>\n

Netflix<\/strong><\/h3>\n

Anche su Netflix viene utilizzato un filtro collettivo simile a quello adottato da Amazon: \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00b7\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 L\u2019utente guarda il contenuto<\/p>\n

\u00b7\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Il sistema registra che l\u2019utente ha guardato quel particolare contenuto<\/p>\n

\u00b7\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Il sistema cerca altri contenuti simili e li consiglia all\u2019utente<\/p>\n

Con Netflix la personalizzazione non si limita ai consigli: tanto l\u2019homepage quanto il ranking sono costruiti su misura del comportamento degli spettatorie. Di conseguenza, nessun utente avr\u00e0 mai la stessa visuale.<\/p>\n

Prendiamo ad esempio la homepage: in primo piano compaiono i film che sono da “riprendere\u201d o che si potrebbero vedere un’altra volta. Subito dopo cominciano i contenuti che secondo l\u2019algoritmo di Netflix vediamo con maggiore frequenza. Sulla sinistra appare la pellicola che la piattaforma reputa essere pi\u00f9 in linea con i nostri gusti. Procedendo verso destra, verranno proposti film in cui il livello di coerenza con i nostri gusti diventa sempre meno marcato. Ma la personalizzazione non si limita alle proposte inserite nelle varie categorie. Difatti, anche la copertina del film cambia a seconda di ci\u00f2 che cerchiamo.<\/p>\n

Se ad esempio siamo utenti a cui piace guardare film di natura romantica, il sistema trover\u00e0 la copertina che presenter\u00e0 il film come fosse un\u2019opera romantica. Se invece siamo abituati a guardare film commedia, trover\u00e0 la copertina che presenter\u00e0 il film come fosse un “commedia”. E cos\u00ec via. Sia su Amazon che su Netflix, l\u201980% del contenuto consumato dalla piattaforma \u00e8 frutto delle raccomandazioni.\u00a0<\/span><\/p>\n

Spotify<\/h3>\n

Quando Spotify lanci\u00f2 Wrapped la prima volta, il servizio era destinato a un gruppo piuttosto elitario. Lo strumento permette di creare un resoconto personalizzato dell\u2019anno appena trascorso. \u00a0Il funzionamento del servizio \u00e8 molto semplice: \u00e8 sufficiente aprire la\u00a0pagina ufficiale\u00a0ad esso dedicata, associare il proprio profilo personale di Spotify e lasciare che il computer compia un\u2019analisi in automatico di tutti i dati. Una volta concluso il calcolo, la piattaforma mostra all\u2019utente sedici slide, infografiche animate e ricche di colori, nelle quali vengono indicati i brani pi\u00f9 ascoltati per ogni singola stagine, l\u2019artista pi\u00f9 \u201ccliccato\u201d nel corso dell\u2019anno, i generi preferiti e il numero di minuti trascorsi ascoltando Spotify durante l\u2019arco temporale considerato.<\/p>\n

Il successo di Wrapped \u00e8 stato tale che sempre pi\u00f9 persone hanno manifestato il desiderio di ottenere anch\u2019esse il resoconto musicale del proprio anno.<\/p>\n

Creare una comunicazione personalizzata<\/h3>\n

Alla luce di questi esempi, possiamo concludere che per instaurare delle relazioni proficue e durature con il cliente finale, bisogna creare una comunicazione personalizzata. I vecchi metodi non funzionano pi\u00f9, perch\u00e9 le persone hanno bisogno di sentirsi come se fossero le sole e uniche destinatarie dei discorsi promozionali. Utilizzare l\u2019analisi dei dati si sposa appieno con questa esigenza: conoscendo i clienti attraverso i dati, sapendone interpretare gusti, preferenze e abitudini di vita, i retailer possono creare strategie di vendita mirate e sempre pi\u00f9 precise.<\/p>\n

 <\/p>\n

Foto di picjumbo.com<\/strong> da Pexels<\/strong> \t<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Nel vasto e polimorfo mondo del Retail, \u00e8 di fondamentale importanza l’analisi dei dati. I brand possono contare su tecnologie diverse che, una volta integrate, garantiscono una #profilazione estremamente precisa. 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