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Personalizzazione nel settore della vendita al dettaglio

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I consumatori di oggi con avanzate competenze digitali sanno di poter ottenere qualsiasi cosa. Dalla ricerca del prodotto alla praticità dell'acquisto, dal tracciamento delle spedizioni all'ottimizzazione dei resi, i clienti usano mezzi digitali laddove possibile. Ci si aspetta quindi che le aziende reagiscano a tutte le esigenze dei clienti e alle richieste di servizi personalizzati. Gli acquirenti però sono sempre più preoccupati per la privacy a seguito delle violazioni di dati aziendali e dei social network.

Con l'evolversi del comportamento e delle aspettative dei consumatori, i rivenditori devono trovare nuovi modi per comprenderli e soddisfarli. Offrire possibilità di personalizzazione su più canali per garantire offerte sempre più pertinenti e migliorare le esperienze dei clienti non è più solo un vantaggio a livello concorrenziale. Si tratta piuttosto di un requisito fondamentale per la sopravvivenza nel settore della vendita al dettaglio.

Risultati aziendali della personalizzazione

La personalizzazione avanzata è la soluzione che consente ai rivenditori di prosperare nel mercato odierno. Sviluppando una singola visione dei clienti, ottengono gli strumenti per coinvolgere i clienti nel momento e nel posto giusto. Questa visione consente inoltre ai rivenditori di fornire il contenuto, il contesto, i messaggi e le offerte più appropriati. Gli effetti positivi hanno la potenzialità di raggiungere molte aree dell'attività.

  • Democratizzazione dei dati analitici: identificare le esigenze dei clienti con trigger dei comportamenti digitali e analisi. Questi dati analitici consentono ai rivenditori di presentare i prodotti alle persone che hanno maggiore probabilità di acquistarli.
  • Aumento di ricavi e CLV (Customer Lifetime Value): presentare offerte e dati analitici pertinenti in tempo reale per agevolare il cross-selling di prodotti sulla base di dati unificati.
  • Ottimizzazione della fidelizzazione dei clienti: individuare e rispondere ai cambiamenti di comportamento dei clienti e personalizzare le interazioni in base alle singole esigenze per migliorare la fidelizzazione.
  • Miglioramento dell'efficacia del marketing: generare una conoscenza approfondita delle esigenze dei clienti e interagire con essi in base alle preferenze univoche per potenziare il coinvolgimento.

Principali sfide per la personalizzazione

L'integrazione dei meccanismi necessari per implementare la personalizzazione nei processi di vendita al dettaglio esistenti è complessa. Evidenzia difficoltà significative per molte organizzazioni.

  • I silo di dati e la mancanza di governance dei dati impediscono di ottenere una visione a 360 gradi dei consumer tra canali diversi.
  • Una mancanza di dati analitici acquisiti tramite l'intelligenza artificiale e lo sviluppo di modelli di Machine Learning limita la possibilità di rispondere ai cambiamenti nel comportamento dei clienti e di adattare le interazioni alle singole esigenze.
  • Un targeting inefficace degli annunci pubblicitari e delle informazioni sui prodotti influisce negativamente sulla conversione, sull'efficacia del cross-selling e sulla soddisfazione dei clienti.

È importante integrare i dati in tutte le applicazioni, i sistemi e i segnali di dati esterni in un'unica visione del cliente. Questa visione ottimizza il valore degli engagement con i clienti moderni. È quindi possibile applicare gli algoritmi e l'euristica per determinare le azioni migliori.

Supporto offerto da Microsoft Azure ai rivenditori per l'implementazione della personalizzazione

Insieme ai partner, Microsoft consente ai rivenditori di risolvere le difficoltà associate alla personalizzazione. Azure consente di offrire ai consumer messaggistica coordinata e personalizzata. Propone inoltre offerte tramite la combinazione di canali preferiti e di touch point. Queste offerte garantiscono connessioni più profonde con il marchio ed estendono il valore CLV.

Ecco come le offerte Microsoft sfruttano e ottimizzano i dati di vendita al dettaglio per migliorare la personalizzazione:

  • Determinazione degli input di dati: Azure può usare un'ampia gamma di dati strutturati e non strutturati.
    • Dati del cliente
    • Dati relativi alle vendite o ai punti vendita (POS)
    • Dati relativi alle transazioni online
    • Dati relativi alle campagne o alle offerte
    • Dati relativi al prodotto
    • Dati esterni, ad esempio relativi ai social media
  • Inserimento dei dati: dopo la determinazione degli input, usare Azure Data Factory per inserire i dati e quindi Azure Databricks per prepararli. I dati inseriti vengono archiviati usando Azure Data Lake Storage.
  • Accelerazione dei dati analitici: dopo l'inserimento e la preparazione dei dati, il motore Azure Synapse Analytics funge da data warehouse. Da questo warehouse, i dati possono essere modellati e quindi usati come dati analitici. Azure Synapse Analytics è 14 volte più veloce e costa il 94% in meno rispetto ad altri provider di servizi cloud. Questi vantaggi consentono ai rivenditori di accelerare i dati analitici necessari per supportare offerte ed esperienze personalizzate e di gestire i costi. In questa fase vengono usate anche le funzionalità di Machine Learning disponibili in Azure Databricks. Queste funzionalità eseguono il training continuo dei dati e sono fino a 10 volte più veloci rispetto a Spark.
  • Visualizzazione di raccomandazioni personalizzate: l'integrazione con Power BI consente ai rivenditori di esaminare visivamente dati analitici come promozioni e raccomandazioni personalizzate. Questi dati analitici consentono ai dipendenti di tutta l'azienda di migliorare il servizio clienti.
  • Individuazione dei modelli e monetizzazione delle strategie: le funzionalità di intelligenza artificiale e Machine Learning di Azure offrono intelligence per set di dati di grandi dimensioni, consentendo ai rivenditori di individuare i modelli e monetizzare le strategie. Questa intelligence fornisce la conoscenza necessaria ai rivenditori per incrementare continuamente i ricavi, migliorare la fidelizzazione dei clienti e ottimizzare l'efficacia delle campagne di marketing.

Storie di successo della personalizzazione

  • Sono disponibili informazioni su come Home Hardware ha usato Azure per decomprimere i dati e creare esperienze personalizzate per i clienti.
  • È possibile leggere come ASOS ha usato Azure Machine Learning per esaminare raccomandazioni mirate, combinare soluzioni e sviluppare una struttura di collaborazione per i team di data science.
  • Sono disponibili informazioni su come Walgreens Boots Alliance ha trovato il punto giusto per raggiungere i clienti.

Passaggi successivi

Per informazioni su un altro aspetto strategico per i clienti del settore della vendita al dettaglio, vedere Ottimizzazione multicanale.

Gli articoli seguenti forniscono linee guida utili per il percorso di adozione del cloud nel settore della vendita al dettaglio, favorendo il successo dell'iniziativa.