Tutti i dati dell’E-commerce, ma in negozio

Foto di applica su Flickr
Foto di applica su Flickr CC

Questo weekend è stato di lavoro. Ero a HOMI in fiera a Milano per tenere alcuni seminari riservati agli espositori e ai visitatori: in larga parte piccoli produttori di accessori casa, cucina, gioielli, ecc. e negozianti corrispondenti.

Stavo quasi per tornare in hotel quando mi sono imbattuto in un seminario in cui un’azienda presentava le store analytics. Meraviglia.

Oh, questi dei negozi ci stanno copiando a noi dell’ecommerce. Questi mettono una specie di piccolo router con le due antennine vicino alla vetrina, e vi dicono (posto che il cliente abbia un cell con wifi attivo, circa il 50% del totale):

  • quante persone sono passate davanti: quindi capite subito se la zona è davvero di passaggio, o se quello che vi ha affittato il negozio ha barato clamorosamente. Oppure vedere se davvero le iniziative degli uffici del turismo portano più gente a passare davanti alla vetrina.
  • Inoltre capite qual è il vostro tasso di storefront conversion, in parole povere, quanti di quelli passati sono entrati: e quindi decidere se incolpare la vostra vetrina perché non funziona, o siete più probabilmente capitati nel quartiere con visitatori sbagliati rispetto alla vostra offerta, o se le persone passano davanti soprattutto alla mattina per andare al lavoro o a sera per rincasare.
  • Non è finita: un aggeggio all’ingresso fotografa la faccia di chi entra, indovina quanti anni ha, se è maschio o femmina. Quindi, potete capire qual è il tasso di conversione all’acquisto ora per ora, conteggiando il numero di scontrini. E capire chi compra di più: alla mattina entrano anziani e non escono scontrini? al pomeriggio giovani, alla sera adulti, e si vede chi compra e in quali orari. (Sì, le foto vengono cancellate, la vostra messinpiega non rimarrà nel cloud mondiale e non sarà hackerata dall’ISIS)
  • Ma che percorso fa il cliente quando entra? Rimbalza (giuro, ha detto così) o si fa un bel giro lungo dentro? Che giro fa?
  • E top dei top, engagement. Quanto si trattiene in negozio? Più si trattiene più è engaged (se è engaged poi non compra su internet, e siete salvi, altrimenti ciao, dice lo speaker). Se si trattiene tantissimo, siete in una ferramenta.
  • E sì, ci sono i dati anche dei clienti che tornano (a patto che non abbiano cambiato telefono nel frattempo), che potete incrociare con gli orari e il tasso di conversione, per capire che quelli che tornano sono quelli che acquistano. Oppure vostri parenti.

Non è meraviglioso tutto questo? Mi viene da aprire un negozio solo per installare questi accrocchi, e fare degli excel e dei powerpoint bellissimi.

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Pubblicato da

Gianluca Diegoli

Nato davanti alla TV ma con un'esperienza ventennale di management su digital marketing, ecommerce e comunicazione online per le maggiori aziende italiane. Ho creato il progetto di formazione Digital Update con Alessandra Farabegoli e insegno digital marketing all'Università IULM di Milano. Ho scritto Mobile Marketing per Hoepli, Vendere Online per Sole 24 Ore, Social Commerce per Apogeo, e 91 Discutibili Tesi per me stesso.

11 pensieri su “Tutti i dati dell’E-commerce, ma in negozio”

  1. Davvero geniale, grazie a te sto scoprendo un nuovo mondo…
    Oltre a gestire la piccola azienda vitivinicola di famiglia, sto ultimando la laurea magistrale in Marketing e nessuno ci parla mai degli argomenti che affronti tu…che sarebbero determinanti direi!!

  2. Fantastico!

    Lo voglio per:

    – discriminare in automatico in base a sesso ed età, senza dover accendere il cervello

    – spiare le persone che passano sotto casa mia, infettargli gli smartphone con una finta rete aperta, mentre aggancio la foto del viso ad una ricerca su google immagini e poi le molesto in automatico sui social

    – contare le presenze ai comizi (stanco del balletto di cifre tra prefettura e manifestanti) e già che ci sono fare anche ai comizi le cose che faccio a quelli che passano sotto casa mia

    – misurare l’efficacia dei cartelloni pubblicitari in base al traffico nella via sottostante (un vecchio progetto, ma pensavo alla rete cellulare all’epoca), profilare il target potenziale e fare pure lì quello che faccio a quelli che passano sotto casa mia

    – altre cose che non posso scrivere perché illegali anche in acque internazionali

    Prossimi upgrade:
    – telecamera ad infrarossi per misurare il vero “engagement” di fronte al settore biancheria intima

    – scan della retina con link ai database della NSA per identificare terroristi tra i clienti del mio store

    – audio direzionale per registrare i commenti dei clienti di fronte ai vari prodotti (e altre cose che possono sempre servire)

    – versione wearable

    Bellissimo, Orwell ci impazzirebbe e il Garante per la privacy capirà troppo tardi a cosa può servire veramente.

  3. Implementazione interessante, specie l’algoritmo in grado di definire l’età tramite rilevazione visiva.
    Personalmente ritengo le soluzioni mobile in grado di leggere VR|BAR CODE + NFC connesse via wifi con lo store più performanti e, nel breve, più efficaci.

  4. Domanda nr. 1: In quanti poi useranno le statistiche generate da questi sistemi? Quanti avranno la sensibilità, le copetenze, il tempo, per farlo?

    Domanda nr. 2: Quanto costa come servizio? Quali sono le attività che possono accedere a questo tipo di servizio?

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