Il Black Friday, per i brand che hanno aderito a questa innovativa iniziativa è il momento più critico dell’anno: si tratta di organizzare le politiche di marketing, definire i prezzi e organizzare le scorte in magazzino. I consumatori, al contrario si stanno organizzando per aggiudicarsi il miglior affare.
Un equilibrio delicato che si basa su un utilizzo strategico dei dati, degli analytics e di tecnologie di intelligenza artificiale che danno alle aziende un vantaggio competitivo anche quando i margini sono ridotti.
“Gli analytics permettono di avvicinare la domanda e l’offerta, tenendo conto delle esigenze del consumatore ma anche degli obiettivi di business, assicurando una customer experience di valore durante tutto il percorso di acquisto”, afferma Luciano D’Arcangelo Analytics & Customer Intelligence Solution Manager di Sas.
La società di Business Analytics fornisce tre motivi che ci spiegano perché l’utilizzo strategico dei dati è diventato un imperativo per le aziende.
Previsione della domanda
Una pianificazione efficace della campagna di marketing è alla base del successo.
E’ fondamentale comprendere la domanda nel migliore dei modi con soluzioni di previsione potenti e altamente automatizzate in grado di produrre risultati fino a livello del singolo negozio e del prodotto. In questo modo le aziende possono prevedere quali saranno i prodotti che avranno più successo durante il Black Friday. Una previsione più precisa determina un miglior rifornimento dei magazzini. Gli analytics permettono alle aziende di essere sicure di non esaurire le scorte profittevoli nel momento più critico, ma anche di non avere troppe rimanenze.
Ottimizzazione dei Prezzi
E’importante definire il prezzo giusto che va sia incontro alle richieste del mercato, ma al tempo stesso permette di mantenere o aumentare la propria marginalità. Durante il Black Friday è importante avere una visione chiara di cosa vogliono i clienti e quanto sono disposti a pagare. Proprio per questo motivo vengono utilizzati gli analytics: consentono un’ottimizzazione del prezzo, tenendo conto del negozio, del volume di vendite, dell’inventario e della sensibilità al prezzo. Gli analytics permettono di testare diverse opzioni di prezzo per poter scegliere quello che meglio soddisfa l’obiettivo di Mercato.
Customer Intellingence e personalizzazione
Acquisire informazioni sui principali fattori che influenzano la Customer Satisfaction e i risultati di vendita, equivale a prevedere il comportamento dei clienti e ad avere una visione completa del cliente. Analizzando il suo comportamento passato di acquisto e i suoi interessi, è possibile proporre quello che lui sta cercando, nel momento giusto e sul canale più appropriato, consentendo un’esperienza altamente personalizzata.
In questo modo i Brand sono in grado di proporre i prodotti migliori perché conosce realmente il comportamento dei loro clienti.
