Processo decisionale basato sui dati: 3 modi per guidare la resilienza del retail
Pubblicato: 2023-01-05Se i rivenditori hanno imparato qualcosa dalle vacanze, è che il processo decisionale basato sui dati deve essere una priorità per raggiungere i propri obiettivi per il 2023 e oltre.
I numeri indicano un futuro imprevedibile.
Da un lato, la National Retail Federation prevede che le vendite al dettaglio delle festività del 2022 cresceranno tra il 6% e l'8% rispetto al 2021, il che supererebbe i record se tale previsione fosse valida una volta conteggiati tutti i numeri.
Inoltre, il mercato del lavoro negli Stati Uniti rimane solido e le restrizioni dovute al COVID-19 sono state allentate.
D'altra parte, gli indicatori economici indicano sempre più una recessione, i saldi delle carte di credito sono in aumento e le turbolenze geopolitiche continuano.
Nonostante questo ambiente difficile, i rivenditori che adottano un nuovo approccio ai dati possono aumentare la fedeltà dei clienti e i loro profitti.
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Processo decisionale basato sui dati: collegare i pezzi del puzzle
La pandemia ha messo in luce una fredda verità per i rivenditori:
I processi di back-office spesso determinano la CX.
Le interruzioni della catena di fornitura portano a spedizioni ritardate.
La carenza di inventario porta a ordini non evasi.
E i problemi di personale causano enormi tempi di attesa nei call center.
Tutte queste situazioni pongono una domanda cruciale: quali clienti meritano la priorità?
Sfortunatamente, nessuno dei sistemi che gestiscono i processi di back-office fornisce informazioni sul contesto del cliente. Chi sono i clienti redditizi rispetto a quelli che restituiscono molti dei loro ordini? Chi sono i social influencer? Chi sono i rischi di abbandono?
Completano il quadro i sistemi di front-end engagement:
- I sistemi di marketing mostrano la promozione che ha attirato l'acquirente
- Le soluzioni di e-commerce mostrano chi ha effettuato gli ordini online
- La gestione dell'esperienza rivela il sentimento del cliente tramite i dati del sondaggio
- I record di servizio mostrano chi è più propenso a chiamare per aggiornamenti sugli ordini.
Quando tutti questi dati sono archiviati in sistemi separati, è difficile dargli un senso. Ma se viene assemblato in una visione unificata, i rivenditori possono prendere decisioni informate e basate sui dati che portano a profitti più elevati, un uso più efficiente delle risorse e una reputazione del marchio elevata.
In un'intervista sulla strategia dei dati al dettaglio, Brad Blackmon, vicepresidente esecutivo di Publicis Groupe, ha dichiarato: "Siamo in questo momento perfetto ora in cui la tecnologia e i dati sono a un livello in cui possono prendere decisioni in tempo reale".
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Strategia dei dati di vendita al dettaglio: tutti insieme ora
Per creare una visione unificata del cliente che consenta di prendere decisioni aziendali in tempo reale, le aziende leader stanno sviluppando modelli di dati centralizzati. Questi modelli unificati li aiutano a esporre i dati dei clienti a processi e applicazioni in tutta l'azienda.
Un sondaggio del 2022 di HBR Analytic Services , in associazione con SAP, ha chiesto a più di 180 aziende, tra cui molti rivenditori, informazioni sulle loro strategie relative ai dati.
Quasi 4 intervistati su 5 hanno affermato di aver implementato un modello di dati centralizzato, di essere nel mezzo di un processo di implementazione o di avere in programma di farlo.
Un output chiave di un modello di dati centralizzato è un punteggio del valore di vita accurato per i clienti (CLTV). Questa metrica aiuta i rivenditori a prendere decisioni che hanno un impatto positivo sui profitti.
"I marchi possono utilizzare i dati in modo intelligente per cross-sell e upsell quando si presenta l'occasione", ha affermato Blackmon. "Possono anche usarlo per concentrarsi meno su quei consumatori che potrebbero non essere così preziosi, e premiare invece quei clienti fedeli".
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I 3 principali esempi di casi d'uso di vendita al dettaglio basati sui dati
Di seguito sono riportati tre esempi di come una visione unificata del cliente basata su un modello di dati centralizzato possa avvantaggiare una strategia di vendita al dettaglio:
- Riduzione dei punti deboli nei processi di restituzione
- Unificazione dei dati aziendali e dei clienti per ridurre ed eliminare il tasso di abbandono
- Migliorare il servizio e il sentimento del cliente
1. Ridurre il dolore dei ritorni
La restituzione seriale, nota anche come "tra parentesi", è l'atto di acquistare più versioni di un articolo e restituirne la maggior parte. Uno studio ha rilevato che il 63% degli acquirenti ammessi al bracketing, rispetto al 55% nel 2019.
La pratica danneggia chiaramente le entrate al dettaglio. Il disimballaggio, l'elaborazione e l'ispezione degli articoli dei resi li rendono una perdita di tempo e risorse. Inoltre occupano spazio prezioso nei centri logistici; e se tali strutture raggiungono la capacità, il rivenditore non può introdurre nuovo inventario.
Con una comprensione completa dei profili dei clienti, i marchi possono segmentare i bracketer in campagne limitate alle promozioni in negozio. Possono anche indirizzare i clienti più redditizi con promozioni e offerte online per rafforzare la loro fedeltà.
2. Fermare il churn prima che inizi
Ordini in ritardo e consegne mancate devastano la fedeltà dei clienti.
In un recente sondaggio, oltre il 35% dei consumatori ha affermato di cambiare rivenditore dopo un'esperienza di consegna negativa e di scrivere una recensione negativa o un post sui social media.
Con una visione chiara dei dati della catena di approvvigionamento e dello stato degli ordini come parte di un profilo cliente unificato, i rivenditori possono identificare i clienti con CLTV elevato con ordini in ritardo e adottare misure proattive.
Ad esempio, possono offrire a questi clienti un buono sconto per i loro prossimi ordini. Possono anche dare la priorità a questi clienti quando chiamano un contact center, quindi i lunghi tempi di attesa non aumentano la loro frustrazione.
3. Aumentare i tassi di recupero dei clienti
Non è un segreto che i consumatori si lamentino di più e trattino male i lavoratori al dettaglio durante le vacanze. Con una migliore comprensione dei dati dei clienti, tuttavia, i marchi possono dare la priorità ai reclami e concentrarsi sui clienti redditizi.
Con una visualizzazione aggiornata dei dati della cronologia degli acquisti dei clienti, ad esempio, i marchi possono vedere chi ha continuato ad acquistare beni o servizi dopo i loro reclami. Se un cliente di alto valore ha interrotto il coinvolgimento dopo il reclamo, il marchio può spingerlo in una campagna cross-channel per il recupero.
Inoltre, può attivare un ticket in un call center in modo che un agente possa seguire lo stato del reclamo.
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Gestione dei dati per la resilienza al dettaglio
Per molti rivenditori, i dati in silos sono un problema. Impedisce loro di identificare i clienti di alto valore nei momenti critici di acquisto e di intraprendere azioni per rafforzare la loro fedeltà.
Il processo decisionale basato sui dati nella vendita al dettaglio può migliorare l'esperienza e il sentiment del cliente, rafforzando al contempo i profitti.
Dando la priorità al processo decisionale basato sui dati, i rivenditori possono risolvere questa sfida, migliorare l'esperienza del cliente, operare con maggiore efficienza e compiere passi positivi verso i propri obiettivi finanziari.