IL CLIENTE TOP SMASCHERATO DAGLI ANALYTICS

Oggi i nuovi algoritmi analitici permettono di anticipare i comportamenti di chi acquista ma, complice l'eccessiva sicurezza di sé, alcuni brand hanno scoperto di sopravvalutare la fedeltà dei propri fan.

Exane Bnp Paribas e VALUE LAB hanno condotto uno studio sull'impatto concreto degli analytics per il settore moda e lusso, evidenziando come questi algoritmi analitici siano in grado di fornire informazioni cruciali per anticipare i comportamenti di chi acquista.

In particolare, i risultati della ricerca condotta su oltre 400 brand mondiali hanno portato alla luce la reale consistenza della fedeltà del top client nei confronti del marchio: lo scontrino medio del cliente fashion & luxury è di “soli” 1.500 euro, con una frequenza annuale d’acquisto che supera a malapena l’unità.

Inoltre, questa indagine conferma l’importanza degli strumenti analitici come elementi in grado di definire strategie di merchandising coerenti con il segmento individuato e, conseguentemente, tarare il relativo assortment planning della singola boutique sui profili che vi accedono.

In un settore che negli scorsi anni è cresciuto soprattutto grazie all'espansione dei confini nei paesi emergenti (Cina e Russia), la sfida per le aziende  è quella di crescere a parità di perimetro Retail esistente.

Così come sono vitali l’analisi e l’azione multicanale, attività che permettono di integrare tutte le componenti marketing in un unico ambiente, dal marketing above the line e dai social media alla geolocalizzazione e alle fonti di dati esterne, fino al punto di considerare il singolo utente, ottimizzandone l’ingaggio e anticipandone gli intenti d’acquisto.

In quest’ottica, le insight danno la possibilità all’industry di puntare a una crescita organica, incrementando il valore economico ottenibile dal singolo cliente (lifetime value).

Il tutto a partire da dati già presenti in azienda che, grazie a un’azione di customer intelligence, si rivelano una vera e propria miniera d’oro di informazioni sui propri target di riferimento.

Articolo pubblicato su “Technopolis”, Ottobre 2014, v.10 p. 26.

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Pubblicato il 23/10/2014