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Un tour… un’esperienza. Ecco i numeri

Un evento rappresenta sempre un’ottima opportunità di visibilità per le aziende e i loro brands, nonché un punto di contatto diretto, e quindi “privilegiato”, con i loro clienti.

Nella precedente puntata ci eravamo lasciati con una domanda: è possibile calcolare l’effettivo ritorno di un investimento di marketing di questo tipo? Vi avevamo anticipato che è possibile per noi raccogliere dati e tradurli in informazioni atte a stabilire la potenzialità di una piazza/location, a capire quale è stata la copertura effettiva e se è stato raggiunto il proprio target di interesse.

Oggi vi raccontiamo un caso che ha visto come protagonista un evento di grande successo.

Siamo nell’estate/autunno 2012. Mondadori lancia l’iniziativa del Tour Experience Donna Moderna, con tappa in sei città italiane. Quattro sono le tappe da noi monitorate: Bari, Napoli, Roma e Brescia.

Il tour si preannuncia già come una sfida. L’area da monitorare è molto ampia: al suo interno prevede sia spazi dedicati a varie attività di intrattenimento (cucina, fitness, laboratori, sfilate…), sia corner ceduti come spazi pubblicitari e di vendita effettiva ad aziende sponsor dell’evento. Il cliente ci pone queste domande: quali sono i numeri effettivi del tour? Quale piazza ha reso meglio? Che visibilità ha dato a Donna Moderna e alle aziende sponsor?

Nel grafico vi riportiamo, per singola tappa, i dati relativi al numero complessivo di visitatori (traffico, ovvero le persone che sono transitate all’esterno della struttura), di chi l’ha osservata (viewers) e di chi è effettivamente entrato (ingressi).

La tappa di Napoli si impone come “best performer”. I numeri sono i più alti. Se tuttavia consideriamo i tassi di conversione, scopriamo che Napoli si posiziona al primo posto solo in termini di numeri assoluti: Brescia infatti registra il tasso di ingresso più alto (42% contro una media del 27% delle altre piazze), e pure il rapporto fra il suo numero di visitatori e il bacino di popolazione di riferimento è il più elevato (17% contro una media dell’ 8%).

A questi dati integriamo ora un esempio di nostri KPIs che misurano il grado di coinvolgimento dell’audience raggiunta:

Napoli si riposiziona al primo posto per i livelli di Attrattività (che ricordiamo essere la capacità della struttura di catturare lo sguardo dei visitatori). Roma, che sembrava aver deluso un po’ le aspettative per l’affluenza di visitatori, si aggiudica invece il primato sui livelli di Interesse e Attenzione generati.

Nel complesso, l’evento ha registrato 205.300 visitatori; 51.000 sono stati i visitatori medi per singola tappa e più di 10.000 per singolo giorno. Numeri decisamente da favola!

L’effetto “vetrina” nei negozi di lusso (part 2)

Vi ricordate il caso della vetrina che attirava ugualmente uomini e donne ma generava tassi di conversione differenti fra i due target?

Oggi vi proponiamo un secondo caso che pone a confronto, sempre in un negozio di lusso, due allestimenti in vetrina. Quindi stesso store, ma esposizioni diverse. Quale è la più efficace?

Nel grafico che riportiamo sotto mostriamo i livelli di Attrattività dei due allestimenti (vetrina A e B) durante la fase di monitoraggio. Una precisazione importante: nel periodo di analisi sono state registrate più di 30.000 persone che hanno osservato la vetrina. Quindi abbiamo basato i risultati della nostra ricerca su un campione significativo di consumatori.

E’ evidente la maggiore efficacia della seconda esposizione. L’attrattività cresce prima gradualmente e poi vede un picco pronunciato nella penultima settimana.

Precisiamo che entrambe le vetrine esponevano Brand assai noti e prestigiosi e si riferivano ai medesimi prodotti (settore moda).

I fattori di contesto, quali il prestigio del negozio, la sua location, visto che è stata svolta un’analisi nello stesso store, non hanno inficiato il risultato. Data la notorietà e il prestigio di entrambe le marche, tendiamo a considerare che l’effetto “brand likes”, seppur presente, non sia stato così determinante.

Al di là della preferenza per i singoli marchi, possiamo arguire che la vetrina B, con un Attraction Index superiore di 6 punti percentuali rispetto alla A, abbia avuto una efficacia maggiore.

Caso o scelta mirata? Ovvero non sprecare le risorse e le opportunità nelle ricerche shopper

Quante interviste utili si possono fare in un supermercato? Che cosa significa utile? Significa intercettare esattamente gli shopper che, attraverso le loro opinioni, possono risolvere il nostro problema.

Partiamo come al solito da un caso reale: il 46 % delle donne adulte tocca il prodotto, ma solo il 16 % lo acquista. Perché? Se riuscissimo a rispondere a questa semplice (???) domanda avremmo l’opportunità di aumentare la conversione d’acquisto. Come?

Primo: dobbiamo capire che cosa succede di fronte allo scaffale, chi tocca il prodotto, chi lo compra e chi lo ripone. Ovviamente su un campione casuale di shopper, non influenzato da osservatori o intervistatori e sufficientemente grande (non le poche e costose interviste di una ricerca shopper tradizionale).

Secondo: dobbiamo avere ben chiaro il problema: voglio aumentare la penetrazione fra gli user oppure acquisire nuovi consumatori? Aumentare la frequenza o la penetrazione?

Terzo: dobbiamo intercettare nei punti vendita gli shopper “funzionali” quindi UTILI per capire ed eventualmente risolvere (se siamo bravi) il nostro problema. Dobbiamo cioè intervistare gli shopper che servono. Così aumentiamo l’efficacia e l’efficienza (risultati più significativi con un investimento più contenuto).

Dialogica e Aimpoint hanno sviluppato una metodologia che permette di ottimizzare le fasi sopra accennate. Campione iniziale molto ampio (circa 700 casi giorno per punto vendita), individuazione chiara e oggettiva del problema, intervento mirato di intervista in store.

Quindi, scelte e decisioni mirate ed efficaci.

Agiamo nello stesso modo online e offline?

Ovvero, è possibile seguire dei cluster di shopper nel loro processo di acquisto nei negozi e nella loro navigazione online? Perché farlo?

Come sempre partiamo dalla pratica. Siamo nel mondo del largo consumo e consideriamo una marca molto nota: perché solo lo 0,74 % degli shopper si avvicina e la tocca? Perché perdiamo due terzi degli shopper potenziali, cioè coloro che hanno toccato il prodotto (ma non lo hanno acquistato)?

Il 46 % di coloro che toccano il prodotto (quindi i più potenziali) sono maschi adulti. Cosa li fa desistere?

Solo il 16 % degli acquirenti effettivi è un maschio adulto. Cosa genera questo crollo? Come possiamo intervenire?

Dopo avere analizzato la price elasticity, l’effetto flusso davanti allo scaffale, l’incidenza delle promo, del sampling con le hostess (ma di queste cose parleremo un’altra volta), abbiamo simulato diversi scenari utilizzando il sistema di cognitive machine learning di Rulex inc. Questi i risultati.

Se il prezzo calasse del 20 % i maschi adulti aumenterebbero le interazioni positive (cioè gli acquisti) del 10 %. Ritorno modesto, considerato l’investimento.

Con l’ausilio dei dati di ShinyStat, da decenni player dei digital analytics, abbiamo seguito allora il comportamento online dei maschi adulti acquirenti della tipologia di prodotto in oggetto: nel 39 % dei casi si recano su siti di ricette, nel 73 % confrontano i prezzi on line. L’analisi delle serie storiche evidenzia una correlazione elevata fra la navigazione e gli acquisti degli shopper maschi adulti. In particolar modo nei siti “ecologici”.  Bene, l’intelligenza artificiale ci dice che se la presenza di maschi adulti nei siti ecologici aumentasse del 20 % gli acquisti aumenterebbero del 30 %. Un affare molto più redditizio del semplice taglio prezzo!

Una provocazione? Mah…se consideriamo l’erosione continua dei margini e della brand equity a causa delle promozioni, forse un pensierino…

Perché un Blog sul consumer e shopper marketing?

Perché molti studenti del corso al Master in marketing dell’Università Cattolica di Milano, dove insegno dal 2005, mi hanno chiesto di creare un ambiente in cui ripescare concetti, modelli, esempi dopo aver concluso il Master. Passati alcuni anni e presi dal lavoro ciò che si è imparato all’Università diventa evanescente: come si calcola un GRP o l’elasticità di prezzo? Che cos’è la correlazione di Pearson e a cosa serve?

Dati e analytics: l’oro nero del ventunesimo secolo. Certo, ma big data non è sinonimo di good data. I professionisti del marketing combattono con tonnellate di dati da fonti diverse, disomogenee, spesso poco conciliabili: nella maggior parte dei casi il problema non è l’oro nero ma è l’estrazione del valore (ovvero dei significati che aiutino a prendere decisioni adeguate e applicabili). I miei (ex) studenti mi dicono di dover far fronte ad analisi sempre più complicate (i data scientist del resto sono molto richiesti) sentendosi spesso in un labirinto.

Cercheremo di semplificare: nei nostri post partiremo da casi reali, usando nuove tecnologie per capire i consumatori, gli shopper, i loro comportamenti, i loro acquisti off e on line. Poca teoria e molta vita di tutti i giorni: vedremo (pochi) dati, alcuni analytics, scopriremo come estrarre gli “insight”.

Nella teoria e nella letteratura di marketing troviamo un vero e proprio buco nero che è stato raramente esplorato: l’ultimo secondo, ovvero il momento in cui un consumatore si trova davanti a un prodotto per acquistarlo. Cosa succede? Cosa lo spinge all’acquisto? Che relazione esiste fra gli stimoli (fra cui l’advertising, ma non solo) e la decisione d’acquisto? Cosa determina la conversion? Sarà il focus dei nostri interventi: semplicità e pragmatismo: ovvero cosa devo fare per far comprare il mio prodotto?

Per iniziare e per seguire il suggerimento degli studenti potete scaricare un glossario, un “bignami” con una sintesi di concetti e topiche di marketing, tanto per rinfrescare la memoria fra una riunione e l’altra.

A presto,

Matteo

Una preview dei prossimi argomenti:

Quanti shopper acquistano effettivamente il mio prodotto?

Tempo di attenzione: il falò del budget di marketing in 4 secondi.

Come convertire gli shoppers potenziali in attuali?

Effetto vetrina e brand awareness: quanto impatta il Digital signage?