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L’analisi predittiva sta rivoluzionando il settore retail, trasformando il modo in cui le aziende comprendono e interagiscono con i clienti.
Questo approccio sfrutta i dati storici e gli algoritmi di machine learning per prevedere comportamenti futuri, permettendo ai rivenditori di prendere decisioni più informate. Non è un caso quindi che secondo le stime di Fortune Business Insights il mercato dei servizi di analytics applicato al retail crescerà del 17,2% all’anno fino al 2032, arrivando a valere oltre 31 miliardi di dollari. Nel 2023 valeva 7,56 miliardi.
In particolare, l’analisi predittiva è sempre più importante perché abilita un approccio consumatore-centrico, consentendo alle organizzazioni di implementare strategia di vendita più efficaci e migliorare il ritorno dell’investimento.
L’analisi predittiva per superare un modello anacronistico
L’analisi predittiva serve ai retailer per superare un modello che è anacronistico e inefficace: quello dei sondaggi e delle indagini a consuntivo.
Una ricerca di McKinsey che ha intervistato 260 dirigenti delle società statunitensi con ruoli nella customer experience, ha evidenziato i quattro limiti di questo approccio:
- appena il 7% dei consumatori è rappresentato;
- solo il 13% dei dirigenti è completamente confidente che le misurazioni della customer experience siano rappresentativa della base di clienti;
- e solo il 4% dei dirigenti intervistati ritiene che questo sistema permetta di calcolare con precisione il ritorno dell’investimento.
L’analisi predittiva è quindi un rimedio più evoluto, più efficace e più efficiente di consolidare un rapporto consistente e duraturo con i consumatori: attraverso un insieme di iniziative proattiva e di strategie adattabili che consentono di valorizzare i propri prodotti, trovare il prezzo giusto e promozioni dedicate favorevoli per i consumatori.
Analisi predittiva: le offerte personalizzate piacciono ai clienti
L’analisi predittiva consente di analizzare vasti set di dati per identificare modelli nel comportamento dei clienti: dati demografici, geografici e tendenze di mercato sono alcune delle informazioni che vengono elaborate dai modelli per evolvere le strategie di vendita.
Queste informazioni permettono, come prima cosa, di proporre offerte personalizzate.
Un’analisi condotta da Forrester Research ha evidenziato che il 39% dei clienti ritiene che i retailer debbano fare di più per offrire esperienze personalizzate. La percentuale sale al 43% nel caso dei clienti con un reddito annuo superiore ai 100.000 dollari.
L’analisi predittiva consente di farlo, analizzando il comportamento dei clienti così da identificare quegli schemi ricorrenti che portano il cliente a effettuare nuovi acquisti. In altre parole, utilizzando i dati sui comportamenti passati dei clienti, le aziende possono creare offerte su misura che rispondono ai gusti e alle preferenze individuali. Questo approccio non solo incrementa le vendite, ma rafforza anche la fidelizzazione, poiché i clienti si sentono compresi e valorizzati.
I 3 benefici dell’analisi predittiva nel retail
Uno dei principali vantaggi derivanti dall’analisi predittiva è la capacità di anticipare le tendenze di mercato. Lo stesso approccio, però, può essere applicato ad altri aspetti del retail che riguardano l’organizzazione: dall’inventario alla pianificazione dei turni del personale, passando per intercettare nuovi segmenti di pubblico.
1. Migliore gestione dello stock
Un aspetto cruciale dell’analisi predittiva è la gestione dell’inventario. Permette di ottimizzare i livelli di stock, riducendo gli sprechi e minimizzando i costi legati a merce invenduta sulla base delle previsioni di acquisto, delle condizioni meteorologiche e ulteriori fattori che influenzano la logistica. Le previsioni accurate aiutano a mantenere un equilibrio perfetto tra domanda e offerta, evitando sia carenze sia surplus.
2. Pianificazione più attenta
L’analisi predittiva facilita, inoltre, una pianificazione delle risorse più efficiente. Prevedendo la domanda futura, i rivenditori possono organizzare meglio logistica e personale, ottimizzando i costi e migliorando l’efficienza operativa.
3. Ampliamento del pubblico
Anche la capacità di identificare nuovi segmenti di mercato e opportunità di crescita è figlia dell’analisi predittiva: consente ai rivenditori di espandere la loro offerta e penetrare in mercati non ancora sfruttati. Questo approccio strategico, supportato da dati accurati, promuove l’innovazione e una crescita sostenibile.
L’analisi predittiva per innovare il retail
L’analisi predittiva rappresenta, quindi, un potente strumento per i retailer, capace di trasformare i dati in azioni e decisioni strategiche. Con conseguenze benefiche trasversali.
Non solo migliora l’efficienza operativa e la soddisfazione del cliente, ma promuove anche una cultura aziendale basata sull’innovazione continua: perché la dinamicità dei dati e l’analisi in tempo reale incentiva il pensiero fuori dagli schemi, in modo da soddisfare le esigenze dei clienti e, anzi, anticiparle.
Investire nell’analisi predittiva è centrale per restare competitivi, ridurre il churn rate e valorizzare il rapporto con i clienti.
