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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Gianluca Diegoli
Nato davanti alla TV ma con un'esperienza ventennale di management nel settore digitale. Lavoro su digital marketing, ecommerce e comunicazione online per le maggiori aziende italiane.
Ho fondato la scuola di formazione Digital Update con Alessandra Farabegoli. Insegno digital marketing all'Università IULM di Milano.
Ho scritto Mobile Marketing per Hoepli, Vendere Online per Sole 24 Ore e Social Commerce per Apogeo, e altri libri.

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Gianluca Diegoli

Nato davanti alla TV ma con un'esperienza ventennale di management nel settore digitale. Lavoro su digital marketing, ecommerce e comunicazione online per le maggiori aziende italiane. Ho fondato la scuola di formazione Digital Update con Alessandra Farabegoli. Insegno digital marketing all'Università IULM di Milano. Ho scritto Mobile Marketing per Hoepli, Vendere Online per Sole 24 Ore e Social Commerce per Apogeo, e altri libri.

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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