L’ intelligenza artificiale fa risparmiare soldi e migliora i contratti con i retailer?

Nel precedente post abbiamo analizzato acquisti e vendite perse durante le promo, quindi concentrandoci sul prezzo. Come impattano altri fattori quali il traffico dello store, il traffico a scaffale, l’attenzione ai prodotti, l’esposizione, lo spazio, il numero di facing, l’altrezza del ripiano? Domande complesse e risposte molto complicate specialmente se si vogliono ottenere risultati quantitativamente rilevanti. Con le tecnologie di Dialogica installate a scaffale, associate ai dati di sell-out che ci forniscono i retailer, sia nel nostro panel sperimentale di 4 punti vendita, sia su un campione allargato (possiamo attivare 300 PV fra Iper e Super) misuriamo tutto ciò che accade dall’ingresso nel PV fino all’acquisto. Nei precedenti post avete avuto modo di “sbirciare” alcuni risultati ottenuti in diverse categorie.

In questo caso prendiamo due Iper, al nord e al centro, raccogliamo tutti i dati di una categoria food e ci concentriamo sul leader di categoria. Collezioniamo quattro mesi di dati e li elaboriamo con Rulex, la piattaforma di intelligenza artificiale che dal 2015 è embedded in Dianalytics™, la nostra dashboard per le analisi shopper.

La posizione a scaffale:

Ripiano N.Facing Centimetri
Iper 1 3 5 130
Iper 2 4 18 278

 

Rulex ha estratto le regole, ovvero ha stabilito quanto ciascun fattore espositivo riportato nella tabella (più i dati di ingressi nello store, di traffico a scaffale, di attenzione ai prodotti, di prodotti toccati ma non comprati…) ha influito sul sell-out; più il valore nella tabella è alto, più impatta sul sell-out.

Ripiano N.Facing Spazio
Iper 1 0,015 0,014 0,01
Iper 2 0,046 0,014 0,23

In IPER 2 il ripiano è il 5° fattore generante vendite, lo spazio il 13°: non solo, il ripiano attiva l’acquisto specialmente in donne adulte purché sia superiore al 2° (da terra). Lo spazio lavora su alto,medio, basso acquirenti (è un fattore con un impatto più ampio ma meno segmentante).

Sotto riportiamo il dettaglio per alto acquirenti: il ripiano è ancora più importante, mentre lo spazio non conta nulla.

Stiamo analizzando una categoria Food con penetrazione molto elevata, quindi non stupisce che il primo fattore sai il traffico dello store. L’attenzione allo scaffale e l’altezza del ripiano hanno un impatto importante sul sell-out. Molto minore il numero di facing e lo spazio, del resto stiamo analizzando un leader con una brand awareness e una equity elevatissime.

Morale: i luoghi comuni possono essere delle trappole. Non è sempre vero che più spazio/facing aiuta. Dipende dalla categoria, dalla posizione competitiva del prodotto, dall’awareness. Nel caso analizzato, ad esempio, aumentare (e pagare) lo spazio a scaffale non è un buon investimento ed è poco influente sul sell-out. Sarebbe di enorme aiuto al momento del rinnovo dei contratti (che dire poi del caso del lancio di nuovi prodotti, in cui il rischio di insuccesso è molto elevato ma gli investimenti per listing, spazi, sono certi e immediati) avere una radiografia completa dei fattori che determinano il successo dei nostri marchi e un’idea esaustiva, anche se meno approfondita, della concorrenza. Più opportunità e sicuramente investimenti più mirati al risultato.

 

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