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e-Commerce e multicanalità: codici a barre per i coupon di OVS

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Una buona idea, quella dei codici a barre, semplice, che ti porta a esclamare: perché non lo fanno tutti?! Il canale web di una catena tradizionale soffre spesso di competizione con il retail su strada, questo perché i responsabili dei negozi interpretano l’e-Commerce come un avversario (invece che un alleato). Ma la multicanalità è valida per i merchant quanto per gli utenti.

OVS, marchio di abbigliamento leader in Italia, ha preso per fortuna un’altra strada. Grazie alla strategia del gruppo (Coin) e alle funzionalità di un tool per l’e-mail marketing, ha messo in piedi un sistema di couponing multicanale. Gli utenti iscritti al sito ricevono la promozione e possono usufruirne allo stesso modo sia online, tramite un codice alfanumerico da digitare, che in negozio, tramite la stampa di un apposito codice a barre.

I vantaggi sono molti, tra questi:

  1. offrire alle persone un’esperienza di acquisto/relazione multicanale davvero trasparente;
  2. misurare l’impatto di una campagna online sulle attività di vendita nei negozi tradizionali;
  3. sviluppare logiche sofisticate di CRM (dato che il codice a barre è personalizzato per utente).

Niente male, vero?

Amazon: il carrello dello shop come strumento di marketing

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Hai mai provato a tenere aperta la scheda prodotto di Amazon per qualche giorno? Spesso il prezzo subisce qualche piccola flessione per stimolare gli indecisi. La stessa cosa si può fare nel carrello, punto nevralgico di ogni e-Commerce.

Diverse persone utilizzano il carrello come strumento di verifica del prezzo finale (comprensivo dei costi accessori), alcuni per comodità di bookmarking (per confrontare in seguito i prodotti da acquistare), altri ancora per simulare il processo di acquisto prima di effettuarlo davvero.

Per questo motivo la pagina del carrello è caratterizzata da tassi di abbandono molto alti, nell’ordine del 70-80% e più. Ma il carrello può facilmente diventare un ottimo strumento di marketing in grado di rispondere ai principali timori di chi acquista online: presenza fisica reale, modalità di contatto, associazione con brand riconosciuti (es. carte di credito), sicurezza nel pagamento, chiarezza sui costi accessori, semplicità del reso, riprova sociale  e… notifica degli sconti per chi ritorna.

Lo fa anche Amazon con questo messaggio:

1 articolo nel carrello ha subito una modifica nel prezzo.
I prezzi degli articoli nel carrello riflettono sempre il prezzo più recente visualizzato sulle relative pagine di prodotto.

In pratica a fronte di uno sconto del 2% – che tra l’altro pagherà a performance! – aumenta notevolmente le chance di acquisire un nuovo ordine o un nuovo cliente. Amazon fa leva su meccanismi persuasivi ancestrali con un paio di semplici frasi nella pagina del carrello (e la cosa funziona bene anche nella scheda prodotto, qui un caso studio). Alzi la mano chi ha un costo di acquisizione cliente più basso di 1,39 euro. 🙂

e-Commerce: Amazon mi conosce meglio della mamma

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C’è una cosa (una sola?!) che le TV, i giornali, le radio e i cartelloni non possono fare con efficacia. Questa cosa si chiama tracciamento. Il web invece lo permette e le aziende che ne hanno capito le potenzialità archiviano, analizzano e usano tutte le informazioni che riescono a ottenere: Facebook, Google, Apple, Last.FM e certo anche Amazon.

La raccolta dei dati

Così, ogni volta che utilizzo su uno di questi siti (e molti altri, in realtà), viene aggiunto un tassello in più al mio profilo, definendo in maniera sempre più specifica le mie caratteristiche e i miei interessi. Un pezzettino alla volta, con pazienza, per un puzzle infinito.

Amazon, ad esempio, mi ha decisamente inquadrato bene e con questa mail mi suggerisce un acquisto davvero… a target! 😀

L'algoritmo di Amazon mi suggerisce (via mail) di acquistare il libro che ho scritto

Come fanno? Mentre utilizzo le funzionalità del sito, le mie azioni (es. una ricerca) e le pagine che visito (es. un prodotto) vengono registrate per poi essere associate al mio profilo la prima volta che effettuo un login. Di certo vi sarà capitato di tornare su Amazon dopo qualche giorno e vedervi proporre in prima battuta i prodotti che avevate consultato in precedenza. Oppure, durante la navigazione su altri siti, veder comparire magicamente dei banner che pubblicizzano gli stessi prodotti per i quali avevate mostrato interesse poche ore prima. It’s remarketing!

Profilazione evoluta

E con un po’ di fantasia le analisi non si limitano alla semplice proposta di prodotti correlati (cross-selling) o versioni recenti e più costose di un prodotto già acquistato (up-selling), ma incrociando i dati si possono formulare deduzioni più o meno vicine alla realtà.

Facciamo un esempio. Nel periodo che precede il Natale ho acquistato su Amazon diversi prodotti (una buona fetta dei miei regali), tra i quali alcuni oggetti per bambini. A gennaio l’algoritmo di Amazon incrocia i miei dati, invento: anagrafica, prodotti visitati, prodotti acquistati ecc. arrivando a ipotizzare che io abbia almeno un figlio. E quindi probabilmente una cameretta da arredare. Si tratta di un’analisi profonda perché non si parla di un prodotto correlato, ma di un’esigenza parallela e conseguente. Così, qualche giorno fa, mi arriva questa mail:

In base alle mie azioni all'interno del sito, Amazon mi suggerisce prodotti per esigenze parallele

Come usare i dati raccolti: il valore delle comunicazioni automatiche

Chiaramente si tratta di messaggi automatici come evidenziato dall’invio in orari simili, di notte, quando c’è meno carico sul sistema (le analisi richiedono spesso un certo impiego di risorse, specie se applicate a migliaia di profili utente), ma questo non li rende meno efficaci.

Il vantaggio di questa tecnica risiede principalmente nell’inviare in automatico (poche) mail solo quando si identifica un profilo adatto all’offerta, l’utente potenzialmente interessato. In questo caso il messaggio non disturba perché non viene interpretato come pubblicità, ma come servizio da parte di un sito fidato: un suggerimento per l’acquisto di prodotti utili alle mie necessità.

Amazon mi suggerisce gli acquisti in base ai prodotti che ho già acquistato in passato

E nel mio negozio online?

La forma più elementare consiste nel contattare in automatico clienti già acquisiti con lo scopo di suggerire prodotti quando si verificano condizioni di interesse particolari. Ad esempio l’uscita della nuova versione di un software (che ha comprato in precedenza), il secondo volume di una saga (di cui possiede il primo) o l’ultimo modello di uno smartphone (del quale ha ordinato l’auricolare Bluetooh).

Se il vostro e-Commerce ancora non dispone di strumenti simili potete iniziare con un semplice passo: avviare la raccolta dei dati (anche se poi li analizzerete più avanti). Nello specifico salvando le ricerche interne, le categorie e i prodotti consultati, le keyword di provenienza dai motori ecc.

Meglio conoscete il singolo utente, tanto più le comunicazioni automatiche risulteranno apprezzate, utili e quindi performanti. Buona raccolta!

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