Il marketing non è più un’operazione analogica. L’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico e i Big Data hanno trasformato il modo in cui le aziende costruiscono il proprio marchio, coinvolgono e comprendono i clienti. Le soluzioni di marketing intelligenti ti aiutano a raccogliere, gestire e monitorare quantità sempre maggiori di dati. E soprattutto sempre maggiore qualità dei dati (Customer Insights)
I dati e le pratiche integrate di neuromarketing possono aiutarti a prevedere il comportamento dei consumatori con molta più precisione. È possibile sfruttare questa capacità in tempo reale sul coinvolgimento dei consumatori per ottenere informazioni utili per revisioni e aggiustamenti iterativi
Guardare con maggiore chiarezza il coinvolgimento dei clienti con il tuo programma di marketing può guidare l’innovazione e trovare modi nuovi e migliori per entrare in contatto con i consumatori a livello emotivo, il modo più forte ed efficace per aiutare i clienti a prendere decisioni
Il neuromarketing si occupa principalmente del funzionamento del subconscio, ed è lì che trova la maggior parte delle informazioni. Inoltre, il nostro subconscio è dove il 95% del nostro pensiero si sviluppa (Ciprian-Marcel, 2004). La quantità predominante di pensiero al di sotto della soglia consapevole dà al neuromarketing un posto importante nei metodi di ricerca odierni, fornirà una fonte di informazioni aggiuntiva ai metodi tradizionali in cui i soggetti del test non sono in grado di verbalizzare completamente i loro pensieri. (Ford, 2010)
Questo alla fine porta a determinare preferenze, associazioni o risposte, e una visione potenziale di ciò che spinge le persone a voler acquistare (Ariely&Berns, 2010). Il neuromarketing può essere la risposta per accumulare sforzi di comunicazione tra target mercato, migliore abbinamento dei consumatori con i prodotti, costruzione di un marchio migliore e creazione fiducia aziendale attraverso la motivazione e il comportamento
Connettersi meglio con i consumatori
Le applicazioni del neuromarketing sono numerose, a partire dai nuovi sistemi di analisi delle percezioni e sensazioni in risposta a stimoli
Un aspetto interessante risiede nello sviluppo di azioni concrete per migliorare determinati KPI, in primo luogo nel mondo del retail e della gestione di grandi superfici come spazi per entertainment, centri commerciali e smart cities
Questi KPI sono ad esempio i flussi fisici delle persone, la conversione delle vetrine, l’ottimizzazione degli hot spot nel negozio che impattano direttamente sul profit & loss delle aziende
Sviluppare un progetto integrato di Customer Insights e Neuromarketing ha tre vantaggi:
- Usabilità dei dati – la raccolta dati e le azioni di Neuromarketing sono coerenti e applicabili il giorno dopo
- Scalabilità – possibilità di partire con progetti limitati e successivamente espanderli, evitando di modificare o coinvolgere architetture complesse già esistenti
- Efficacia mirata – si misura lo stato iniziale, si eseguono le azioni e si verificano i risultati con enorme facilità
Big Data
Nella vendita al dettaglio, esiste il potenziale per sfruttare i vasti flussi di informazioni in uno spazio a cinque dimensioni: clienti, prodotti, tempo, posizione geospaziale e canale
Cliente
Nella vendita al dettaglio, la capacità di tracciare nuovi e vecchi clienti separatamente, e collegare le transazioni nel tempo è fondamentale. I programmi di fidelizzazione (Kopalle et al. 2012; Stourm et al. 2015), sono il modo più comune in cui esiste tale tracciamento
Prodotti
nell’ambiente ricco di dati odierno assistiamo a un’espansione delle informazioni sui prodotti, che potrebbero essere disponibili ora per centinaia di migliaia di SKU nel negozio, rendendo il set di dati sui prodotti con molte righe al suo interno
Tempo
la terza dimensione moltiplica letteralmente la dimensione di questi dati. I dati nella vendita al dettaglio oggi vengono forniti con una velocità che consente la misurazione continua del comportamento dei clienti, dell’assortimento di prodotti, delle scorte esaurite, delle esposizioni e degli ambienti in negozio
Location
La capacità di utilizzare la posizione spaziale del cliente (Larson, Bradlow e Fader 2005) in un dato momento ha aperto una strada completamente nuova per i rivenditori in cui la posizione geografica del cliente potrebbe influire sull’efficacia del marketing (Dhar e Varshney 2011), cambiare l’offerta da fare, determinare a quale profondità di marketing fare un’offerta
Canale
i consumatori mostrano la tendenza a dedicarsi al “research shopping”, ovvero ad accedere alle informazioni da un canale mentre acquistano da un altro (Verhoef et al, 2007). Ciò ha portato a sforzi per raccogliere dati dai molteplici punti di contatto
Da Big Data a Better Data
Oltre ai quei cinque gruppi di dati, in tempi più recenti sono stati indagati ulteriori serie di dati
Una di queste attinge a modelli di abitudini e comportamenti di consumo inconsci di cui i consumatori non sono consapevoli e quindi non sono in grado di spiegare o articolare. Esempi di tali fenomeni includono il movimento degli occhi durante l’esame di un prodotto o di una pagina web (Wedel e Pieters 2000), i vari percorsi che i diversi acquirenti intraprendono all’interno dei negozi fisici (Larson, Bradlow e Fader 2005) o all’interno di negozi virtuali (Montgomery et al. 2004. L’osservazione diretta di tali fenomeni fornisce approfondimenti sulle preferenze “pure” dei consumatori non contaminate da vincoli sociali, monetari o di altro tipo
La successiva serie di dati riguarda il modo in cui i rivenditori ottimizzano gli spazi del negozio fisico per soddisfare gli obiettivi di vendita, condivisione o profitto. Le diverse disposizioni dei prodotti sugli scaffali dei negozi portano a visibilità, rilevanza, quindi consapevolezza, richiamo e confronto tra prodotti diversi e quindi propensione all’acquisto
Le Slotting Allowances (es. Lariviere e Padmanabhan 1997) e gli espositori testimoniano l’efficacia delle vendite differenziate dell’allocazione dello spazio sugli scaffali, così come l’uso del software di pianificazione del planogramma, il calcolo dell’elasticità dello spazio sugli scaffali (Curhan 1972, 1973) e gli esperimenti sul campo per determinare l’effetto causale della disposizione degli spazi sugli scaffali sulle vendite (Dreze et al. 1995)
Possono essere esaminati anche i dati ambientali a cui si attinge abitualmente per prendere decisioni su assortimento, promozione e/o inventario. Ad esempio, i dati meteorologici influiscono sulla propensione alla spesa dei consumatori (ad es. Murray et al. 2010) e le vendite in negozio sono note e studiate da molto tempo (vedi, ad es., Steele 1951). Un esempio in cui i dati meteorologici hanno consentito un preciso targeting promozionale da parte dei marchi è l’indice della birra ghiacciata di Budweiser Ireland (le promozioni sarebbero proporzionali alla quantità di sole ricevuta nell’estate irlandese)
Tuttavia, l’avvento dei big data e le possibilità che derivano dalla concatenazione dei dati da una varietà di fonti consentono di creare un quadro migliore e più completo del percorso tipico del cliente. Ciò, a sua volta, consente ai rivenditori di implementare meglio gli sforzi di marketing tramite interventi di marketing mirati e quindi realizzare migliori ritorni sugli investimenti di marketing
Semplificazione e Integrazione
Le aziende sono spesso sopraffatte dalla vastità delle possibilità offerte. Dove quasi tutte le aziende raccolgono informazioni e ricerche di mercato almeno attraverso parametri come acquisti, monitoraggio dei clienti e target segmenti, molte aziende non sono a conoscenza delle capacità dei big data o non sono in grado di gestirle vincoli che ne derivano. Questo si estende più in profondità non solo per la raccolta dei dati, ma secondo alcune analisi molte organizzazioni ancora non praticano attivamente alcuna forma di analisi e ancora di più non praticano analisi sui big data
Nel retail può convenire sviluppare sistemi di minori dimensioni per coprire determinati aspetti, in modo da semplificare la gestione e usabilità del dato.
Un caso del genere riguarda i flussi fisici delle persone. Questi possono essere esaminati con test su gruppi di individui, che però limitano la portata del dato
Oppure possono essere analizzati con sistemi di sensori intelligenti che raccolgono le informazioni in forma aggregata garantendo la privacy
Con queste informazioni è quindi possibile attivare azioni di Neuromarketing specifiche, usabili e verificabili in tempo reale
Quindi, un tale sistema integrato permette:
- Usabilità dei dati – la raccolta dati e le azioni di Neuromarketing sono coerenti e applicabili il giorno dopo
- Scalabilità – possibilità di partire con progetti limitati e successivamente espanderli, evitando di modificare o coinvolgere architetture complesse già esistenti
- Efficacia mirata – si misura lo stato iniziale, si eseguono le azioni e si verificano i risultati con enorme facilità
Man mano che i clienti e le tecnologie si evolvono, è probabile che l’analisi di marketing rimanga essenziale per i team di marketing di tutti i settori per dimostrare il ROI e le aziende lungimiranti cercheranno di sfruttare le intuizioni di neuromarketing per una maggiore profondità e conferma delle metriche
È importante che le metriche e analisi di marketing misurino con precisione e scopo
Queste informazioni utili non solo guideranno a migliorare le prestazioni di marketing, ma mostreranno anche la connessione con entrate e profitti, numeri che la C-suite trova più convincenti
La combinazione della potenza del neuromarketing e dell’analisi di marketing promuove una migliore esperienza del cliente
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