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Market Basket Analysis: 5 modi in cui migliora la customer retention

Market Basket Analysis

Dati, Analytics e Business intelligence rivoluzionano il mondo del Retail. Un chiaro esempio è rappresentato dalla Market Basket Analysis, una tecnica di data mining che porta alla luce i modelli di acquisto nella vendita al dettaglio. I risultati di questa analisi servono a dare maggiore efficacia alle azioni dei team Marketing & Sales, volte a migliorare la customer retention e la redditività. 

La Market Basket Analysis identifica le relazioni tra un vasto numero di prodotti acquistati da differenti consumatori, in base alla teoria secondo cui “se si acquista un determinato insieme di articoli, si ha una maggiore (o minore) probabilità di acquistare un altro insieme di prodotti”. Per esempio, chi compra un pantalone per la palestra potrebbe volere la t-shirt abbinata e il cliente di un fast food al panino assocerà probabilmente anche una bibita. 

 

I 5 grandi vantaggi della Market Basket Analysis

I retailer, oggi, devono necessariamente essere customer-centric se vogliono essere competitivi nel lungo periodo. In questo senso, la Market Basket Analysis viene in aiuto, in quanto rende possibile effettuare calcoli di affinità statistica tra prodotti. Questo permette di offrire ai clienti quello che vogliono, quando vogliono, alle condizioni che desiderano. 

Nello specifico, questa tecnica di analisi del dato offre la possibilità di: 

  1. effettuare attività di cross-selling;
  2. creare nuovi prodotti e “pacchetti” di servizi efficaci;
  3. posizionare in modo strategico gli articoli sugli scaffali del negozio fisico o dar loro visibilità all’interno di un ecommerce con messaggi del tipo “Di solito comprato insieme a”, “Potrebbe anche piacerti questo”, “Completa il tuo look”;
  4. definire modelli di pricing e attività promozionali mirate;
  5. identificare dei prodotti chiave per differenziarsi sul mercato e fidelizzare al meglio i clienti.

 

I 5 benefici chiave per la customer retention

La Market Basket Analysis riveste un ruolo centrale anche – e soprattutto – nel potenziamento della customer retention. Grazie a questa tecnica di analisi, i suggerimenti e le promozioni possono essere personalizzati sulla base degli acquisti già effettuati dal cliente. Il retailer può, quindi, sfruttare gli insight generati dai dati per intraprendere azioni che generano cinque vantaggi chiave:

  1. stabilire una connessione più forte tra brand e cliente;
  2. aumentare l’engagement lungo il customer journey;
  3. soddisfare le aspettative e creare esperienze emozionali: la Basket marketing analysis permette di applicare strumenti predittivi in grado di anticipare le esigenze dei clienti; 
  4. individuare in modo efficace i prodotti chiave da rendere sempre disponibili e con il pricing preferito dal cliente;
  5. realizzare un servizio omnichannel, capace di soddisfare le varie aspettative sui diversi canali di contatto e vendita.

Nell’omnicanalità, infatti, ogni touchpoint può richiedere azioni differenziate: i clienti del negozio fisico potrebbero comprare, spendere e pagare in modo diverso da quelli che ordinano tramite l’app mobile. La Market Basket Analysis porta alla luce queste specificità.

 

L’implementazione: dalla Business intelligence al mindset

Per implementare correttamente la Market Basket Analysis si parte dal dataset delle transazioni. Ogni transazione include un gruppo di prodotti acquistati insieme (itemset): il software analizza gli acquisti al fine di individuare eventuali regole di associazione. 

Le metriche possono essere personalizzate in base alle esigenze e agli obiettivi del retailer ma, in ogni caso, occorre stabilire in modo solido le configurazioni e applicare un efficace strumento di Business intelligence, possibilmente self-service, che restituisca i risultati delle analisi in report con tabelle e grafici accessibili e comprensibili.

Ma è soprattutto la capacità di isolare i dati più significativi, definire le metriche rilevanti e le regole per le analisi a garantire il successo della Market Basket Analysis. Se conoscere e capire il cliente è la base su cui costruire la retention, altrettanto importante è formare una cultura interna del dato, degli Analytics e della customer centricity per assicurare che le conoscenze siano applicate efficacemente nelle strategie che generano profitto.

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