Venerdì 16 gennaio ho avuto la possibilità di partecipare come relatore all’evento “Pillole di Futuro – Uno, Nessuno, Centomila: Punti di vista sulla data visualization“. Il tema di discussione principale sono stati i Big Data: come utilizzarli e come rappresentarli; nel primo caso rientrano il mio intervento e quello di Domenico Polimeno di PathFlow, mentre gli altri partecipanti hanno dimostrato come saper rappresentare cumuli e cumuli di informazioni in maniera semplice, tramite infografiche, possa portare conoscenza anche ai non addetti ai lavori.

L’evento si è tenuto nella suggestiva sede di The Fab a Verona con moderatori Stefano Schiavo e Giorgio Soffiato. La caratteristica principale, che ho apprezzato molto, è stata la durate degli interventi: massimo 10 minuti per intervento.. e non si sgarra. All’inizio pensavo che 10 minuti fossero veramente pochi, poi mi sono accorto che sono esattamente il limite di attenzione di una persona verso quello che gli viene proposto!

… e visto che il tempo è poco per tutti, vi riporto sotto i punti salenti del mio intervento.

Case History: come utilizzare i Big Data per creare una customer journey completa tra negozio online ed offline

Conoscere le attività degli utenti sia online che offline ad oggi è, a mio parere, fondamentale per poter creare una customer journey che massimizzi la conversion rate. Spesso ci chiediamo cosa fanno gli utenti nel negozio fisico e nel negozio on line ma la risposta è semplice: compiono un percorso! Mettono nel carrello, rimuovono, visualizzano prodotti, pagano. Come possiamo unire, quindi, le informazioni in un unico customer journey? Utilizzando strumenti come:

• Fidelity Card: ad ogni “strisciata” vengono veicolate informazioni a Google Analytics (precedentemente settato ad hoc) ed al database predisposto
• Totem nel punto vendita: per richiedere la fidelity card, o una copia di essa (pensate al modello Ikea), gli utenti possono utilizzare il totem e, oltre alla richiesta di dati demografici, possono essere incluse domande facoltative utili a segmentare i bisogni/necessità degli utenti stessi
• Survey online/off line: la prima somministrata tramite sia DEM sia overlay alla terza pagina di navigazione; la seconda direttamente nello store fisico, al termine del pagamento alla cassa. Entrambe davano diritto ad un buono sconto – con codice custom- del 15% sull’acquisto successivo

Una volta ricavati tutti questi e matchati assieme tramite una chiava univoca, si è passati all’attività di customer journey analysis e conversion rate optimization:

• A/B Testing: testing diretto sul sito a seconda del target utente impostato. Sono state testate soprattutto le fasi di listing prodotto e le schede prodotto stesse.
• Test Scaffali: all’interno del punto vendita / showroom sono state modificate le disposizioni degli oggetti in modo tale da replicare gli ab test online. Durante questa fase sono state rilevate sistematicamente le vendite per capire quale disposizione generava le migliori performance.

Goals Raggiunti:

• Perfetta conoscenza delle caratteristiche degli utenti
• Invio di dem altamente personalizzate che hanno generato un netto incremento delle vendite on/off line
• Miglioramento della user experience on/off: nel caso online abbiamo cercato di servire delle pagine custom 1-to-1 a seconda dei dati dell’utente che avevamo immagazzinato; nel secondo caso sono stati disposti gli oggetti in modo che garantissero le migliori performance.

Ovviamente, non finisce tutto qui, anzi: ci sono anche i next steps:

• Infografiche: generazione di documenti di sintesi “ad immagini” utili a far conoscere alla direzione la resa e gli step necessari al miglioramento continuo
• Real World Analytics: grazie a software come PathFlow risulta possibile capire quali siano i principali percorsi e azioni compiute dagli utenti all’interno del negozio e, successivamente, integrarle ai dati online
• Analisi Predittiva: soprattutto in relazione al bucket utenti a cui servire le pagine del sito

Come si evince dal case history, l’utilizzo dei Big Data è molto utile per migliorare la conversion rate on/off line, ma bisogna prestare molta attenzione a non andare in overload di informazioni, trovandosi così all’interno di un labirinto senza -apparente- via d’uscita.

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