Advanced outlet analytics

Per un venditore B2B, la sfida è individuare i canali attraverso cui vendere il maggior numero di prodotti. Da parte sua, un commerciante B2C ha un problema analogo: quali categorie e prodotti offrono le maggiori potenzialità in un punto vendita e in quali quantità occorre immagazzinare le scorte? Le cifre cui fare riferimento per rispondere a queste domande sono innanzitutto i dati di prima mano, ad esempio di sell-in e sell-out, in possesso dell’impresa (Owned Data). Invece, un marchio che non ha alcun controllo su questi dati commerciali o che, se li ha, non può contare su una qualità soddisfacente delle informazioni, può sempre decidere di acquistarli da fornitori esterni (cosiddetti Paid Data).

Tuttavia, anche quando sono disponibili informazioni sulle vendite di prodotti– o perché si attinge ai dati di cassa esistenti o perché le si reperisce all’esterno –, sono poche le aziende in grado di indicare i fattori di successo extra-aziendali e le leve su cui agire per massimizzare i risultati. Molte risposte a queste domande si trovano già su Internet e gli esercenti offline ne sono spesso all’oscuro.

Servizi come Google Maps, Facebook e Flickr contengono grandi quantità di dati geospecifici dall’elevato valore informativo. In particolare, la vendita tradizionale può mettersi nei panni dei consumatori finali per identificare le informazioni più appropriate al proprio settore. Gli utenti consultano la rete per conoscere orari di apertura (Google), giudizi di altri utenti (Google, TripAdvisor, Foursquare), offerte di particolari negozi (Yelp), indicazioni stradali (Google Maps) o eventi d’interesse (Facebook). Tale comportamento genera una serie di dati geospecifici che possono essere usati, così come sono, per un singolo negozio o opportunamente scalati, per l’intero mercato. In questo modo, basandosi unicamente sui dati di servizi geografici come Google Places o Open Street Map, è possibile ottenere informazioni dettagliate sui dintorni di un punto vendita, ad esempio sulla densità di esercizi commerciali, sulla presenza in zona di luoghi come sale concerti o scuole, oppure sulla vicinanza a stazioni ferroviarie o della metropolitana. L’integrazione di tutti questi dati con le cifre già in possesso delle imprese rappresenta un anello di congiunzione fondamentale, finora mancante, e che permette di eseguire stime dettagliate per ogni punto vendita sui gruppi target di consumatori, sul potenziale di vendita e sulle migliori azioni di marketing da adottare.