Un po’ di chiarezza nelle metriche web

Buongiorno, segnalo a chi fosse interessato il nuovo libro di Barbara Galli “Web listening”. Lo ho letto e ho apprezzato molto la chiarezza dell’esposizione e il modo in cui i temi sono trattati. Finalmente un testo chiaro, completo, pragmatico, che riporta lo stato dell’arte e le prospettive di una materia di cui si parla troppo spesso in modo superficiale e approssimato. Il testo è molto utile a tutti coloro che vogliono capire e applicare l’ascolto on-line e trarre indicazioni operative, evitando trappole e banalizzazioni (molto dannose!) per la strategia e le azioni di web marketing.

Buona lettura.

Conto male e performo peggio…

Ci è stato chiesto di valutare l’efficacia della comunicazione digitale in vetrina in diversi contesti: centri commerciali, strade nei centri urbani. L’azienda infatti aveva da poco sostenuto un investimento notevole per installare dei video nelle vetrine.

Ci è stato anche chiesto di verificare l’efficacia nel conteggio degli ingressi degli store: l’azienda aveva qualche dubbio sulla efficacia dei conta persone all’ingresso dei negozi; il dato è importante dato che sulla conversion (vendite rispetto agli ingressi) si basano gli incentivi ai venditori.

Abbiamo installato le tecnologie di video analytics in vetrina e all’interno dei punti vendita e con Dianalytics abbiamo dato accesso ai dati e ai KPI al cliente.

I risultati:

I video nelle vetrine dei centri commerciali sono decisamente più efficaci: l’attrattività è, in media, superiore di 10 punti percentuali rispetto ai negozi cittadini. Abbiamo confrontato il dato con altre rilevazioni fatte all’estero nei medesimi negozi: l’attrattività media è di 20 punti superiore rispetto ai negozi italiani.

La location dello store determina l’efficacia del video: uno store in diverse zone del centro commerciale produce risultati totalmente differenti, anche a parità di traffico esterno, con livelli di attrattività che variano dal 28 al 56 %.

I conta persone sovrastimano gli ingressi dal 34 al 45 %. L’installazione dei sistemi infatti intercetta i movimenti interni del personale di vendita sovradimensionando il dato. Ne consegue che le performance dei venditori sono valutate su dati non attendibili e assai variabili in funzione della posizione del conta ingressi.

Conclusioni:

Si pianifica, si verificano i risultati e poi si agisce: così si evitano inefficienze e sprechi (ingenti) di risorse. I video in vetrina possono essere uno strumento molto efficace di attention getting e traffic building nello store ma devono essere utilizzati in modo “scientifico”: si installano dove servono.

Un incentivo che non funziona disincentiva: abbiamo parlato con i venditori dei negozi che erano assolutamente consci del fatto che i dati di ingresso non corrispondevano al numero effettivo dei clienti. La loro reazione: non è che, per caso, l’azienda sta volutamente sovradimensionando i dati per non darci i premi? Evviva la motivazione e il senso di appartenenza!!

Come diceva il mio babbo (lo dico sempre ai miei studenti): meglio arrossire prima che sbiancare dopo.

Il tesoro è nei dettagli: il machine learning serve per prendere migliori decisioni di marketing?

Dal 2012 abbiamo integrato nella nostra piattaforma Dianalytics un potente strumento di machine learning/intelligenza artificiale. Perché lo abbiamo fatto? Da una parte per avere tutte le funzioni statistiche evolute a nostra disposizione, dall’altra per andare a scavare fra i dati e trovare le relazioni nascoste fra le variabili. Esiste una relazione fra l’attenzione a un prodotto e la pressione pubblicitaria? Si.

Se spacchetto un piano media fra i vari mezzi, confronto i dati con i risultati di attenzione e di vendita (ma sul sell-out si apre una parentesi, la complessità aumenta in modo esponenziale) posso valutare con dati reali l’effetto di ogni singolo media sull’interesse di uno shopper al singolo prodotto? Si.

Se modifico le posizioni a scaffale, inserisco dei fuori banco, considero i fuori stock, faccio differenti tagli prezzo, metto il prodotto a volantino, posso scorporare l’effetto di ciascun fattore? Si.

Se creo delle relazioni fra traffico del punto vendita, traffico a scaffale, attenzione e appeal dei prodotti, vendite, posizione a scaffale, numero di facing, stock a scaffale, posso ridurre i fuori stock e migliorare tutta la supply chain? Si.

Sembra quindi che, vista la complessità dei temi trattati, lo strumento di machine learning fornisca risposte utili e azionabili.

A quali condizioni possiamo considerare i risultati attendibili? E’ una domanda che ci viene rivolta spesso. Facciamo un piccolo elenco:

  1. Avere dati attendibili, ovvero disaggregati a livello di singolo punto vendita: gli americani dicono “garbage in, garbage out”. Il “medione”, ovvero il dato aggregato, non è sufficiente a fornire risultati realistici e azionabili.
  2. Avere dati sulle performance dei prodotti e allo stesso tempo sul numero degli shopper, la loro segmentazione, i comportamenti di acquisto.
  3. Avere un sistema di machine learning trasparente, non una black box che macina numeri attraverso algoritmi pre definiti, ma un sistema flessibile e trasparente che consenta di creare modelli di analisi in funzione del problema. E’ evidente che un piano mezzi e una shopper execution sono problemi del tutto differenti. Trattarli con lo stesso “macinino” crea non pochi mal di testa e risultati incongruenti.
  4. Contare su una solida competenza: ogni macchina produce delle regole, più o meno corrette, queste devono essere poi verificate e selezionte attraverso l’esperienza di chi in azienda conosce in modo approfondito le dinamiche dei mercati.

Quindi, come al solito nel marketing, attenzione alle mode e alle sirene: non sempre le offerte più attraenti sono le più efficaci. L’analisi di situazioni reali e complesse non è semplice e non può essere affrontata e risolta con metodi e strumenti “facilotti” che promettono risultati roboanti.

Ancora, qualità del dato, buona tecnologia, duro lavoro, solida esperienza specifica.

Lupo mangia lupo? Ovvero, due prodotti si cannibalizzano durante le promo? Buon Natale a tutti.

Quando la follia promozionale prende il sopravvento. Vi riportiamo il caso, emblematico, di due prodotti della stessa azienda molto promozionati.

Nel grafico avete la rappresentazione della psicosi promozionale: nel corso di sette mesi promozioni alternate fra il prodotto A e B (in rosso più scuro). I dati sono estratti dal database Dialogica, che raccoglie il comportamento di più di 13 milioni di shopper in una molteplicità di categorie.

L’andamento del sell-out è evidente: quando scatta la promo i volumi crescono e cannibalizzano, almeno in parte, il prodotto non in promozione. Il risultato? Se si sommano uplift e downlift alla fine il gioco è solo leggermente positivo! 36 pezzi medi settimana in più per il prodotto A (a scapito del B) e 60 pezzi medi settimana in più per il B (a scapito di A). Totale? 96 pezzi a poco più di 2 Euro, cioè circa 192 Euro di vendite aggiuntive effettive. Per entrambi i prodotti un intensity index prossimo al 50 % e un ROI dell’1% (considerando solo lo sconto in fattura).

La cosa sconcertante è che si tratta di due Brand leader, stra noti, con equity elevatissima.Anche in termini di shopper acquirenti la tendenza è analoga, per certi versi anche più accentuata: se consideriamo l’aumento e la diminuzione dei clienti per i due Brand abbiamo un saldo positivo di 3 clienti medi settimana per il Brand A e di 4 clienti medi settimana per il B.

Tanto rumore per nulla e lupo che morde l’altro lupo: peccato che entrambi appartengano al medesimo branco che non fa altro che diventare più debole e più esposto agli attacchi dei nemici.

Grazie a tutti coloro che ci hanno seguito, veramente tanti, e auguri a tutti di buon Natale e un sereno 2018.

 

 

Spesa programmata o impulso? I dati di una ricerca

Come annunciavamo nel post precedente analizziamo in breve i risultati dell’articolo “programmazione della spesa e nuovi confini dello shopper marketing” (Bellini, Cardinali, Grandi).

Dalla ricerca emerge che:

Il 38 % dei consumatori prepara una lista della spesa.

Il 15 % consulta un volantino cartaceo.

l’   8 % quello on-line.

Il 21 % confronta volantini di diverse insegne.

Il 6,5 % usa aggregatori on-line per il confronto fra offerte.

Questi dati descrivono comportamenti e modalità di spesa diverse e presentano almeno quattro tipologie di shopper distinte:

Non programmati: non programmano la spesa (60 % circa)

Programmati tradizionali: programmano la spesa e consultano volantini cartacei (15 % circa)

Programmati migranti: attenti al prezzo e migranti in funzione delle offerte (21 % circa)

Programmati digitali: programmano la spesa usando l’on-line (15 % circa)

E’ interessante notare che il 60 % non programma la spesa: i dati di varie fonti stimano che circa il 70 % delle decisioni di acquisto avviene nel punto vendita. Secondo l’esperienza di Dialogica, forte di un database con più di 13 milioni di shopper profilati per caratteristiche e acquisti, tale dato è piuttosto sovrastimato. Comunque, una quota maggioritaria degli shopper può essere guidata e influenzata dagli stimoli ricevuti nei punti vendita. Vi rimandiamo ad alcuni  post già pubblicati (http://dialogica.it/blog/2017/09/07/acquisti-di-impulso-e-avancasse/http://dialogica.it/blog/2017/04/04/come-convertire-gli-shoppers-potenziali-in-attuali/) per avere ulteriori dettagli e per capire come è possibile incrementare il sell-out con pochi, semplici interventi.

Un secondo aspetto emerge dalla ricerca in modo prepotente: la percentuale di coloro che consultano un volantino (o usano aggregatori) on line è equivalente a quella di coloro che guardano un volantino cartaceo.

Domande per i retailer (e per le marche): perché un numero crescente dei nostri studenti al Master in marketing fa la spesa on line? Perché le vendite on line dell’alimentare sono cresciute nell’ultimo anno del 43 % fino ad arrivare allo 0,5 % del totale food & grocery? Il dato della ricerca che citiamo non fa che confermare un trend a dir poco tumultuoso.

Morale: esiste un ampio margine di miglioramento della shopper experience (e del sell-out) nei negozi fisici attraverso semplici azioni. Meglio prendersi cura dei clienti prima che scappino verso altri lidi “digitali”.

In un prossimo post analizzeremo dal database Dialogica l’efficacia dei volantini.

 

 

la customer experience è più importante del fatturato?

Il secondo numero di Micro & Macro Marketing (https://www.mulino.it/riviste/issn/1121-4228) è dedicato al customer journey, tema centrale  di fatto ancora insufficientemente codificato nei costrutti teorici ed empirici.

Nei prossimi post riassumeremo alcuni paper pubblicati, fra cui “programmazione della spesa e nuovi confini dello shopper marketing” (Bellini, Cardinali, Grandi) e  “Il viaggio dello shopper nel punto di vendita” (Fiocca, Testori).

Nella prefazione del numero appena uscito (agosto 2017) Donata Vianelli sottolinea la relazione fra cutomer journey e customer experience e riporta i risultati di una ricerca su un campione di 400 top manager a livello internazionale da cui emerge che “l’obiettivo di migliorare la customer experience si è rivelato essere una priorità addirittura superiore alla necessità di aumentare le vendite”.

Nella letteratura e nell’esperienza empirica si è infatti constatato che l’esperienza di acquisto, nei suoi aspetti emozionali e esperienziali, on line e off line, è il precursore della fedeltà all’insegna e alla marca. La segmentazione dei momenti dello shopping journey, la comprensione delle fasi che precedono l’acquisto (dall’intenzione all’acquisto, come sottolineavamo nel libro Shopper Marketing https://www.francoangeli.it/Ricerca/Scheda_libro.aspx?ID=22974) devono essere analizzati in dettaglio. Nel prossimo post riporteremo le evidenze della ricerca effettuata da Bellini, Cardinali, Grandi sulle fasi che precedono l’ingresso in negozio. Nel successivo riassumeremo le evidenze dell’Osservatorio di Fiocca e Testori sulle evidenze in store (il buco nero del marketing).

Un terzo post riassumerà i risultati che, pur provenendo da fonti diverse, permettono di formulare alcune riflessioni e spunti che ci auguriamo possano essere utili nella prassi lavorativa di coloro che ci seguono e che consentano di approfondire, attraverso strumenti di ricerca affidabili, il percorso di acquisto dei clienti.

 

Doxa e Dialogica: la nuova frontiera del marketing e shopper research – Actionable real time analytics

 

Doxa e Dialogica, società leader nel marketing research e negli shopper analytics, hanno firmato un accordo di partnership per offrire al mercato il meglio delle metodologie e delle tecnologie per la analisi dei consumatori, degli shopper, dei loro comportamenti di acquisto, delle scelte di consumo.

Doxa e Dialogica propongono al mercato alcune nuove metodologie rivolte ai clienti del largo consumo, ai retailer, alle catene della grande distribuzione.

Per il largo consumo e la grande distribuzione nasce True Shopper: la prima metodologia che in un panel reale di punti vendita offre la possibilità di analizzare in tempo reale il comportamento degli shopper, le loro caratteristiche, i fattori che li influenzano, per seguirli a casa e approfondire le dinamiche di acquisto e di consumo.

True shopper è applicato per testare nuovi prodotti, nuovi packaging, valutare il marketing mix ideale prima del lancio, verificare l’efficacia espositiva a scaffale e fuori banco, definire il/i competitor reali direttamente on field, valutare l’impatto e l’efficacia dell’advertising, monitorare nel tempo la household penetration, le dinamiche e le motivazioni di consumo, la price sensitivity, i media influenti.

Ai retailer tradizionali Doxa e Dialogica propongono Store Potential, un modello per ottimizzare le performance dei negozi e individuare le location migliori per le nuove aperture.

Un campione di punti vendita rappresentativo viene attrezzato con le tecnologie Dialogica per la misurazione in real time del traffico, degli shopper degli acquisti.

Doxa, grazie alla sua piattaforma di crowdsourcing raccoglie dati da 10.000 consumatori selezionati e dotati di smartphone, che visitano in modo anonimo i negozi e riportano i risultati.

L’insieme delle evidenze è utilizzata per capire perché alcuni negozi performano meglio (o peggio) di altri, per individuare i fattori che determinano le performance (location, efficacia delle vetrine, del personale di vendita, del parco clienti), per individuare la customer satisfaction e retention e le correlazioni con i risultati di vendita, per individuare le location più adatte per le nuove aperture.

Il marketing e il gioco degli scacchi

Richard Feynman (Nobel per la fisica nel 1965) nel suo primo ciclo di lezioni al Caltech (California Institute of Technology) paragona la conoscenza della natura al gioco degli scacchi. Le regole di base sono semplicissime, chiunque può impararle; ciò non vuol dire che tutti poi sappiano giocarle.

La vera difficoltà, sostiene Feynman, consiste nel capire la strategia del gioco, le mosse dell’avversario con grande anticipo per strutturare a nostra volta una strategia e delle azioni vincenti. La metafora, a mio avviso, si applica al marketing. I costrutti di base, la teoria, sono facili; concetti come il brand positioning, la segmentazione della domanda, il ciclo di vita del prodotto, sono da anni insegnati nei corsi universitari e (più o meno) fanno parte del bagaglio professionale degli operatori del settore. Che dire della loro applicazione?

Il marketing non è una disciplina strettamente scientifica ma può avvalersi del metodo scientifico (come la Fisica di Feynman): osservare, estrarre delle regole, verificare le ipotesi, giungere a delle conclusioni. Nel marketing si traduce in: fare ricerche (osservare i mercati, i consumatori, gli shopper), interpretare i risultati (estrarre dai dati, dei significati e delle regole), sviluppare strategie e azioni da testare (verificare le ipotesi), e applicarle su larga scala ottenendo dei risultati.

Due domande:

  1. In quante delle vostre aziende si segue un percorso simile, rigoroso, “scientifico”, ad esempio nel lancio di un nuovo prodotto?
  2. Perché, a un anno dal lancio, la stragrande maggioranza dei nuovi prodotti non è più sugli scaffali?

Interpretare i mercati, i consumatori, i concorrenti attraverso gli strumenti del marketing, osservare il “mercato”, anticipare la concorrenza – il mantra della strategia: il primo prodotto sul mercato è quello vincente – sono vere leve di vantaggio competitivo.

Come negli scacchi, così nel marketing, il “maestro” è colui che ha imparato perfettamente tutte le regole (gli schemi di gioco, le grandi partite del passato dei sommi maestri), le ha introiettate, le ha superate (a volte le ha pure stravolte) per definire nuovi schemi, paradigmi, regole del gioco.

Vi ricorda qualcuno? Un signore che ha cambiato la vita di tutti noi? Che ha colto una mela acerba e l’ha coltivata… secondo le sue regole speciali.

La tecnologia nei punti vendita… Attenzione

Il Wall Street Journal (clicca qui per leggere l’articolo) ha annunciato il ritardo nell’apertura al pubblico del punto vendita Amazon GO di Seattle, finora accessibile soltanto ai dipendenti.

Sembra che il ritardo sia dovuto a problemi relativi alla tecnologia. Amazon GO è il primo negozio totalmente automatizzato: lo shopper è “riconosciuto”, prende i prodotti, esce senza passare per le casse. Sembra che il ritardo sia dovuto al fatto che le tecnologie usate da Amazon creano problemi in caso di affollamento del negozio e nel tracciamento dei prodotti a scaffale.

Non ci stupisce: dal 2008 usiamo tecnologie analoghe – nel nostro caso senza riconoscere gli shopper (garantendo quindi la privacy) – e abbiamo realizzato un database con più di 13 milioni di shopper segmentati per genere, età, comportamenti, prodotti acquistati. Abbiamo misurato l’efficacia delle promo, dei fuori banco, delle hostess e del sampling, della comunicazione (anche video), dei planogrammi, degli assortimenti, associato i dati in tempo reale con le carte fedeltà e con il CRM, analizzato i risultati di diverse attività in store e di couponing. Lavoriamo con marche e distributori per trovare soluzioni operative per migliorare i risultati.

Sappiamo bene che la tecnologia può essere un eccellente “servitore” dello shopper, delle marche, dei distributori. Abbiamo anche imparato che può nascondere delle trappole, in cui anche i giganti possono cascare.

La tecnologia è uno strumento, non è un fine. Deve in primo luogo rendere più facile e piacevole la spesa. Quindi, attenzione e cautela, cioè non anteporre lo strumento al fine ultimo: ogni attività deve portare a risultati concreti e misurabili. Il primo passo per decidere se, come, quando e che cosa installare nei punti vendita è l’analisi degli shopper: chi sono, come agiscono, cosa gradiscono, come possiamo servirli al meglio.

Apple store a Milano… WOW!

Tutti avrete in mente l’immagine dell’Apple Store di New York: l’iconico cubo di cristallo che sorge al centro della Fifth Avenue.

Ebbene, Apple giungerà presto – non è ancora nota la data di apertura – nel cuore di Milano con uno store (ma a senso definirlo solo uno store?) rivoluzionario: molto più di un semplice negozio fisico, un vero e proprio spazio aperto di condivisione, ispirazione e creatività.

L’idea è quella di creare innanzitutto uno spazio di incontro, dove le persone potranno apprendere, partecipare ad eventi ed iniziative con talenti creativi, avere maggiori informazioni sui prodotti Apple e su come usarli, oppure semplicemente prendersi una pausa dalla frenetica vita cittadina godendosi un ambiente accogliente e stimolante.  Poi, forse, comprare.

“Sarà una piazza piena di idee”: recita il sito ufficiale di Apple Italia.

Non vi pare una rivoluzione del paradigma classico del negozio?

Proprio ieri parlavamo di sconti e promozioni nel mondo del largo consumo, lasciandoci con una provocazione: è questa la fine inevitabile degli investimenti di trade marketing? Una soluzione facile di vendita nel breve periodo, che però va ad erodere la brand e store equity?

Apple qui non vende solo un prodotto, ma anche e soprattutto un’esperienza, uno stile, un modello di ispirazione. Certo, la mela può permetterselo. Ma, a fronte di una fascia di consumatori (alto spendenti) che tende a dare sempre più peso alla shopping experience o al servizio, perché non pensare alla qualità (leggi soddisfazione nello shopping) piuttosto che alla quantità (leggi aperture in batteria di negozi sempre uguali) il cui scopo è “solo” vendere senza creare benessere (sì, anche nello shopping!), fiducia e, quindi, fedeltà?

Nota bene: il valore nasce dalla fiducia che è il presupposto della fedeltà. Dalla fedeltà dei clienti si generano i profitti.