“Nel contesto attuale del retail, la competizione tra i vari operatori di mercato non si basa più esclusivamente sulla qualità del prodotto o del servizio offerto, bensì sull’esperienza complessiva che il cliente vive durante l’intero processo di acquisto”. Lo afferma Vittorio D’Alessio, country manager Italy di Infobip, azienda che opera nell’ambito della customer experience (CX) fornendo una piattaforma globale di comunicazione cloud volta a consentire alle aziende di creare un’appagante esperienza d’acquisto su larga scala e lungo tutte le fasi del customer journey.
L’azienda ha da poco reso disponibili i risultati del suo rapporto “Oltre le vendite – Ridefinire la CX nel retail europeo”, che mette in luce i cambiamenti in atto nel settore a fronte soprattutto della crescita del canale digitale. Negli ultimi 5 anni la percentuale di italiani che acquista online beni e servizi è cresciuta del 30%: nel 2024, più della metà (53%) degli italiani ha fatto shopping online prediligendo soprattutto (74%) eCommerce locali.
Le otto sfide del retail in Europa
In un periodo in cui i retailer europei devono affermarsi attraverso i canali digitali, senza però trascurare l’importanza dei negozi fisici, Infobip ha individuato le otto categorie chiave che riflettono le sfide più pressanti:
- Aspettative e richieste dei clienti: i clienti europei si aspettano esperienze omnichannel senza interruzioni, in grado di fondere gli acquisti online e offline.
- Personalizzazione: i consumatori vogliono che i brand conoscano le loro preferenze e anticipino le loro esigenze.
- Empatia nelle interazioni: nonostante i progressi della tecnologia, i consumatori apprezzano ancora l’interazione umana.
- Comunicazione omnichannel e preferenze sui canali: nel mercato europeo in trasformazione digitale, i retailer devono garantire interazioni senza discontinuità tra le varie piattaforme.
- Tempo, impegno ed efficienza: i consumatori si aspettano servizi rapidi ed efficienti.
- Risoluzione: una gestione efficiente dei reclami dei clienti è fondamentale.
- Integrità, autenticità e riservatezza dei dati: la protezione dei dati è sempre più importante.
- Scalabilità e integrazione con i sistemi legacy: i retailer devono assicurarsi che queste soluzioni siano scalabili in modo efficace man mano che adottano nuove tecnologie come l’IA.
Le sfide individuate hanno una precisa connotazione: come affrontarle per avere successo, in un mercato in cui un consumatore ha la possibilità di reperire lo stesso prodotto su diverse piattaforme e presso più rivenditori, spesso con differenze di prezzo significative? Lo abbiamo chiesto a Vittorio D’Alessio.
Qual è l’elemento che oggi incide maggiormente sulla fidelizzazione?
Sicuramente la qualità dell’esperienza di acquisto. La sua importanza si manifesta in tre fasi fondamentali: la prevendita, il processo di acquisto e il post-vendita.
Nella prevendita, la capacità di proporre prodotti in modo personalizzato e mirato è cruciale per aumentare la probabilità di conversione. L’intelligenza artificiale gioca un ruolo determinante in questo ambito, elaborando dati sulle interazioni precedenti dell’utente con il brand per suggerire prodotti o servizi in linea con i suoi interessi.
In fase di acquisto, il processo deve essere ottimizzato per garantire un’esperienza fluida e priva di frizioni. Eventuali ritardi nelle conferme d’ordine, problemi con i pagamenti o difficoltà nella navigazione della piattaforma possono incidere negativamente sulla percezione del servizio e compromettere la fidelizzazione del cliente.
Il post-vendita rappresenta un’area critica, soprattutto nel contesto dell’e-commerce, dove il tasso di reso è significativamente più elevato rispetto alla vendita tradizionale. La gestione dei resi è quindi un fattore determinante nella costruzione della customer loyalty. L’intelligenza artificiale consente di ottimizzare questo processo attraverso l’implementazione di modelli di scoring basati sull’analisi comportamentale degli utenti.
Quali canali di comunicazione portano a una più elevata redemption?
L’analisi delle performance dei canali di comunicazione in ambito marketing evidenzia una differenziazione significativa nelle metriche di redemption tra email, SMS e WhatsApp. Pur essendo uno dei mezzi più diffusi, l’email presenta un tasso di apertura inferiore rispetto ad altri canali, determinando una redemption mediamente più bassa. Al contrario, gli SMS e WhatsApp si rivelano più performanti, con quest’ultimo che, laddove utilizzabile in termini di compliance e capacità di automazione, garantisce un engagement superiore.
Tuttavia, è fondamentale adottare una strategia dinamica, poiché non esiste un canale univocamente efficace per tutti gli utenti. L’orchestrazione dei flussi di comunicazione consente di costruire percorsi adattivi, utilizzando un approccio basato su alberature decisionali e workflow automatizzati. Un sistema avanzato di customer engagement deve essere in grado di gestire flussi sequenziali, dove un primo contatto avviene tramite il canale più conveniente e, in caso di mancata risposta, viene attivato un secondo tentativo su un mezzo alternativo. Tale automazione massimizza la probabilità di contatto con il target, incrementando l’efficacia delle campagne promozionali o informative. Si ha una maggiore probabilità di successo, ottimizzando il return on investment (ROI) delle campagne di comunicazione.
Come può essere attuata tale strategia?
L’architettura tecnologica alla base di questa strategia si fonda su piattaforme in grado di modellare il customer journey, definendo precise azioni in base alle risposte degli utenti. Queste soluzioni devono integrarsi con un repository centralizzato, che noi chiamiamo Customer Data Platform (CDP), in cui vengono consolidate informazioni anagrafiche e comportamentali degli utenti, come data di nascita, storico acquisti, partecipazione a programmi fedeltà e preferenze di comunicazione. Attraverso queste informazioni, è possibile generare azioni automatiche basate su eventi predefiniti, come l’invio di un codice sconto per il compleanno o la notifica di raggiungimento di una soglia punti in un programma fedeltà.
È poi fondamentale l’interoperabilità tra la CDP e altri sistemi aziendali, quali CRM ed ERP, per garantire un flusso di dati aggiornato e coerente. L’integrazione può avvenire tramite API, permettendo la sincronizzazione delle informazioni in tempo reale. Un esempio pratico è quello di una catena retail che registra gli acquisti effettuati tramite la carta fedeltà: i dati transazionali vengono trasmessi alla CDP, che attiva automaticamente un’azione predefinita, come l’invio di un messaggio promozionale personalizzato al superamento di una soglia punti.
Quanto oggi è usata l’intelligenza artificiale nella marketing automation?
Si sta assistendo a una crescente adozione dell’intelligenza artificiale nei processi di marketing automation. Tuttavia, il passaggio dalla fase di sperimentazione alla produzione su larga scala rappresenta una sfida significativa. Le principali barriere all’adozione riguardano la scalabilità delle soluzioni AI, la maturità tecnologica dei modelli e la governance dei dati. Un’analisi di McKinsey evidenzia che oltre l’80% delle aziende prevede investimenti in AI, con un focus su applicazioni in ambito customer service e customer intelligence. Tuttavia, la reale implementazione operativa richiede lo sviluppo di framework in grado di gestire efficacemente l’AI su larga scala, garantendo un’esperienza utente coerente con le interazioni tradizionali.
Il mercato è attualmente caratterizzato da un hype significativo, spinto dall’attenzione mediatica su strumenti generativi come ChatGPT. Alcune grandi realtà stanno già adottando soluzioni avanzate, ma la transizione verso un utilizzo diffuso richieda un’evoluzione nelle strategie operative e nell’infrastruttura IT e, quindi, la reale trasformazione avverrà quando l’AI sarà integrata in modo strutturale nei processi aziendali.
Bisogna investire in competenze specializzate e infrastrutture adeguate per massimizzare il potenziale delle nuove tecnologie e ottenere un vantaggio competitivo sostenibile.