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   numero di 04/10/2017
Marketing

I Category Manager devono sfruttare i consumer insight
Prewitt (JDA): investire nei big data e nell'analisi predittiva ricopre un'importanza strategica per competere in ambiente omnichannel nei prossimi cinque anni

Nel mercato odierno, altamente competitivo e omnicanale, le aziende si stanno rendendo conto che la strada verso il successo dipende dalla capacità di comprendere il comportamento dei consumatori. Produttori e retailer possono ottenere un importante vantaggio competitivo sfruttando consumer insight per migliorare la gestione delle categorie e creare assortimenti localizzati.
La survey "Voice of the Category Manager", condotta da JDA, ha evidenziato che la maggior parte delle aziende non dispone della capacità di estrapolare e sfruttare dati rilevanti sui clienti e, di conseguenza, non è in grado di soddisfare esigenze di acquisto in continua evoluzione. Gli intervistati, circa 100 responsabili di category management e attività di merchandising in Nord America, hanno infatti dichiarato che big data e analisi predittive (41%), seguiti da data science customer-driven (37%), rappresentano le priorità di investimento nei prossimi cinque anni.
"L'importanza degli investimenti nei big data e nell'analisi predittiva testimonia il ruolo che il consumatore moderno ricopre", ha dichiarato Jim Prewitt, vice presidente della strategia del settore retail presso JDA. "Le aziende si stanno rendendo conto che la strada per il successo nell'ambiente omnicanale dipende dalla capacità di analizzare e rispondere alle preferenze e ai comportamenti dei consumatori. Le tecnologie data-driven aiutano le aziende a prendere decisioni localizzate sul merchandising, che a loro volta permettono di migliorare l'esperienza di acquisto del cliente e la bottom line del brand".

Migliorare gli insight sui consumatori attraverso dati e analisi

Le aziende dispongono di una grande quantità di dati fondamentali sulle preferenze e sui comportamenti di acquisto dei propri clienti, ma non riescono a trarne insight attuabili. Se l'82% degli intervistati ha dichiarato un discreto successo nell'estrapolare dati sui consumatori per generare insight efficaci, meno di un quinto (17%) ritiene di sfruttare i dati in maniera ottimale.
Gli intervistati impegnati a migliorare merchandising, prezzi e promozioni, identificano il percorso verso l'acquisto dello shopper moderno (37%) e la sensibilità ai prezzi (53%) i due comportamenti principali da approfondire.

Localizzazione di Assortimenti e Offerta

L'acquirente moderno ha trasformato il modo in cui retailer e produttori operano e mantengono la profittabilità. Secondo il panel personalizzazione e localizzazione (68%) e maggiore sviluppo delle tecnologie digitali (62%) sono tra le priorità da implementare entro il prossimo anno per raggiungere i consumatori. Inoltre anche il retail omnicanale continua ad avere un'elevata importanza, per circa il 60% degli intervistati.
La capacità di identificare gli attributi chiave del prodotto, che guidano le preferenze e la domanda locali in ogni categoria, consente un'efficace localizzazione dell'assortimento. I risultati evidenziano che le aziende sono in grado di valutare il successo di localizzazione misurando un aumento delle vendite (37%), una maggiore visibilità nei negozi (21%) e migliori livelli di scorte (21%).

Priorità negli investimenti

Con una maggiore attenzione agli assortimenti localizzati, gli investimenti tecnologici sono la prima necessità per produttori e retailer. Non sorprende che le prime due priorità che determinano l'implementazione di nuove tecnologie siano automazione e consumer insight, per supportare processi di localizzazione più efficaci, pricing dinamico e merchandising ottimizzato.
È interessante notare che, da un punto di vista di investimenti, gli intervistati hanno diverse opinioni su quali tecnologie mobile possono essere più vantaggiose per il proprio business:
a) la realtà aumentata per offrire agli acquirenti informazioni personalizzate durante lo shopping (26%);
b) la tecnologia beacon (Internet of Things o IoT) per ottenere maggiori informazioni sui prodotti (25%);
c) la mappatura in-store per una navigazione più semplice all'interno dei negozi (21%);

d) coupon mobile basati sulla localizzazione (19%).

Produttori e retailer: punti di vista a confronto

Meno della metà di produttori e retailer ritiene di avere successo nella capacità di estrapolare i dati per generare insight utilizzabili, anche se gli intervistati concordano sul fatto che ci sia ancora molto da fare per capire meglio le esigenze del consumatore moderno e il percorso che segue per arrivare all'acquisto, inclusa l'attenzione nei confronti di prezzi e promozioni.
Per esempio, la maggior parte degli intervistati appartenenti ad aziende di produzione (83%) dichiara di non essere in grado di sfruttare le analisi predittive per migliorare pricing e merchandising, mentre gli intervistati appartenenti al settore retail affermano di non riuscire ad analizzare in modo ottimale i big data per riconoscere le preferenze dei consumatori e i trend della domanda (59%). Inoltre, i category manager ritengono che si potrebbe migliorare la capacità di sfruttare i dati geografici e socio-economici per promozioni e offerte mirate.



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