Tutto su Data Analytics, IoT e Machine Learning

Tre strategie per prevedere i comportamenti d’acquisto dei consumatori

Scritto da Relatech | 1 agosto 2019

Prevedere i comportamenti futuri delle utenti è un’attività fondamentale per il responsabile marketing di un’azienda, perché gli consente di elaborare strategie molto più efficaci e coinvolgenti, rispetto a quelle che potrebbe definire senza conoscere con anticipo le “mosse” dei suoi potenziali clienti.

Ma quali sono i principali strumenti per intercettare l’utente all’interno del proprio percorso d’acquisto?

Partiamo dalla raccolta e analisi di quantità enormi di dati (Big Data analysis), che confluiscono in un software di marketing automation da una serie di punti di contatto sia fisici che virtuali (acquisti nei negozi e online, telefonate/chat con operatori dei centri assistenza, utilizzo di carte fedeltà e così via).

Il secondo step è memorizzare e analizzare tutte queste informazioni, rendendole comprensibili e quindi utilizzabili, questo compito può essere affidato all’intelligenza artificiale attraverso gli algoritmi di machine learning. Tali algoritmi sono progettati per auto apprendere le tendenze d’acquisto dei consumatori, dopo aver monitorato le loro azioni sul web e nei negozi fisici e averle suddivise in gruppi con diversi profili di consumo e comportamento (segmentazione).

Cerchiamo di capire meglio tre strategie innovative di analisi predittiva.

 

Neuromarketing/biomarketing

Processi neurali, emozioni e parametri biometrici sono il fondamento di quelle particolari soluzioni di marketing comportamentale che arrivano a conoscere più in profondità i meccanismi, molto spesso irrazionali, che portano i consumatori a scegliere certi prodotti piuttosto che altri.

L’analisi di Big Data provenienti dai canali di comunicazione/interazione con i clienti è solo una parte del lavoro; il biomarketing punta a identificare quei processi mentali ed emozionali che regolano le intenzioni d’acquisto, proponendo delle modifiche al design o al confezionamento dei prodotti secondo le reazioni delle persone a stimoli visivi e sensoriali.

 

Marketing basato sulla realtà virtuale

In questo caso, si utilizzano simulazioni di ambienti reali con software di VR (Virtual Reality) per valutare come reagiscono gli utenti a determinate esperienze sensoriali; si parla molto, a tale proposito, di tecnologie “immersive” che possono fornire molti elementi utili a prevedere il comportamento delle persone quando si trovano in un negozio, supermercato, punto vendita.

 

Proximity marketing

Questa strategia punta a mettere in relazione diretta il mondo fisico con quello digitale attraverso una serie di fonti di rilevamento dati.

L’obiettivo è creare uno spazio “intelligente” in grado di comunicare a vari livelli con le persone che lo frequentano. Può essere un negozio, un supermercato, o un museo, una stazione ferroviaria, un aeroporto; luoghi fisici che diventano laboratori dove sperimentare tecnologie di realtà aumentata.

Lo schema di partenza è sempre quello dell’analisi di Big Data con algoritmi che sfruttano l’intelligenza artificiale: raccogliere informazioni per conoscere da vicino gli utenti, analizzare i loro comportamenti, prevedere le loro azioni future, inviare contenuti personalizzati.

In una piattaforma multicanale di marketing cognitivo di prossimità (cognitive proximity marketing) si riversano i dati raccolti e memorizzati da molteplici fonti come reti Wi-Fi, videocamere, beacon, sensori di movimento, Bluetooth.

 

Come tracciare gli spostamenti delle persone negli spazi coperti dai vari dispositivi?

Immaginiamo un grande supermercato dove il reparto marketing può contare su questo genere di dati e informazioni: quali sono gli scaffali più visitati e quelli invece più ignorati dai clienti nei loro percorsi dentro il punto vendita, quanto tempo si fermano in media le persone in determinate zone, il numero medio di connessioni Wi-Fi, i prodotti più cercati e così via.

A quel punto, il responsabile marketing potrà studiare in tempo reale il comportamento dei clienti, capire le loro preferenze, inviare notifiche push con contenuti personalizzati agli utenti che si sono registrati in precedenza tramite un’applicazione sul telefono o tablet (è bene precisare che il sistema permette di monitorare anche il passaggio degli utenti anonimi non registrati, grazie ad esempio ai sensori Wi-Fi).

Conoscendo in anticipo le esigenze di gruppi di individui, si potranno inviare delle offerte speciali su certi prodotti/servizi, sconti e promozioni valide per un periodo limitato, informazioni aggiuntive che possono stimolare l’acquisto di prodotti simili, inviti a partecipare a iniziative/eventi organizzati dal punto vendita.