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title: Tre strategie per prevedere i comportamenti d’acquisto dei consumatori
description: La multicanalità sta trasformando le abitudini di acquisto, nascono nuove strategie di marketing basate sulla costante interazione tra i negozi fisici e quelli online, e si sperimentano funzionalità innovative di interazione con i clienti.
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# [Tre strategie per prevedere i comportamenti d’acquisto dei consumatori](https://magazine.relatech.com/tre-strategie-per-prevedere-i-comportamenti-dacquisto-dei-consumatori)

 Scritto da [Relatech](https://magazine.relatech.com/author/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.

 

 

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