Nel mondo ferocemente competitivo dell’eCommerce, le aziende sono costantemente alla ricerca di strategie innovative per attirare i clienti e aumentare le vendite online. Uno degli strumenti che sta rivoluzionando il settore in questo senso è l’analisi predittiva.
Liberando il potenziale dei dati e dell’intelligenza artificiale, l’analisi predittiva consente alle aziende di eCommerce di migliorare le loro strategie di marketing. Il potere dell’analisi predittiva fornisce preziosi vantaggi per gli eCommerce, aiutando ad esempio a comprendere il comportamento dei clienti e ottimizzando i processi decisionali.
L’analisi predittiva aiuta a prevedere con precisione le tendenze di vendita, anticipare il comportamento dei clienti, rispondere prontamente ai cambiamenti di mercato e cogliere le opportunità emergenti. Questa straordinaria capacità di previsione consente di regolare in modo proattivo le strategie di marketing, ottimizzare le operazioni e mantenere una posizione di rilievo nel panorama dell’eCommerce.
Ma quanto è diffuso l’utilizzo dell’analisi predittiva nell’eCommerce? Può davvero permettere di prevedere il futuro? E se sì, con quale precisione? E, cosa più importante, come possono queste preziose previsioni trasformarsi in iniziative pratiche?
In questo articolo, esploriamo le applicazioni chiave dell’analisi predittiva nell’eCommerce e sveliamo i notevoli vantaggi che offre alle strategie di marketing. Lungo il percorso, indicheremo anche gli strumenti essenziali che devi padroneggiare per dirigere la sinfonia dell’analisi predittiva con una precisione impeccabile.
Il potere della predizione nel marketing
La crescita dell’analisi predittiva nel marketing non è una tendenza passeggera, ma un vero e proprio cambiamento di paradigma per qualsiasi azienda che voglia mantenersi all’avanguardia, poiché fornisce ai marketer il potere di essere più agili, precisi, reattivi e previdenti nel mettere in atto strategie.
Con l’aiuto dell’analisi predittiva, è possibile entrare nella mente dei clienti per anticipare il loro comportamento, gli acquisti, le preferenze e le future necessità, e pianificare, preparare e agire nel modo più rilevante e personalizzato possibile.
Naturalmente, man mano che la tecnologia avanza e aumenta la disponibilità dei dati, il potenziale dell’analisi predittiva nel rivoluzionare le strategie di marketing continuerà a crescere. Ma prima di buttarci a capofitto in questo mondo, esploriamo le diverse modalità con cui puoi iniziare fin da subito a sfruttare l’analisi predittiva per favorire l’acquisizione di clienti, ottimizzare le campagne e aumentare le vendite del tuo eCommerce.
1. Predire il comportamento dei tuoi clienti
Comprendere veramente il tuo pubblico è la chiave del successo delle tue campagne marketing. La capacità di prevedere e anticipare le azioni che i tuoi clienti intraprenderanno in futuro ti aiuterà a ottimizzare le tue strategie di marketing, personalizzare l’esperienza di ciascun utente e massimizzare i guadagni del tuo negozio.
Con l’enorme quantità di dati accumulati dalla tua azienda provenienti da diverse fonti, come il traffico del sito web, i dati demografici dei clienti e la cronologia degli acquisti, solo per citarne alcuni, l’analisi predittiva ti consente di estrarre informazioni significative da questa miniera d’oro di dati. Queste informazioni facilitano l’identificazione di modelli e tendenze che mettono in luce le preferenze, le interazioni e le abitudini di consumo dei tuoi clienti.
Grazie alla possibilità di fare previsioni sul tuo pubblico, puoi formulare strategie efficaci per rivolgerti a diversi clienti in base ai loro comportamenti attesi, aumentando le probabilità di successo. Ecco alcuni esempi di previsioni che puoi fare sul comportamento dei tuoi clienti e suggerimenti sulle azioni che puoi intraprendere nelle tue strategie di marketing per ottenere il massimo effetto.
Quanto spenderà un cliente?
Prima di investire in costose campagne marketing per promuovere i tuoi prodotti più cari, è utile sapere quanto un cliente spenderà effettivamente per il tuo marchio. Ecco dove entra in gioco la nostra prima metrica predittiva: il Customer Lifetime Value (CLV).
Il CLV si calcola adattando un modello statistico ai tuoi dati di acquisto. In generale, il comportamento d’acquisto dei clienti di un eCommerce può essere considerato come un processo di Bernoulli, in cui a ogni opportunità di transazione (ad esempio, giorno, mese o anno, a seconda della frequenza del tuo modello di business) ci sono solo due possibili risultati: acquistare o non acquistare. La sequenza di risultati è descritta come una variabile stocastica.
Il processo di Bernoulli alla base di questo modello può essere dedotto semplicemente osservando la “recency” (cioè il momento dell’ultima transazione) e la “frequency” (cioè il numero di transazioni di acquisto).
L’analisi di queste due statistiche ti consente di ottenere un modello che puoi utilizzare per prevedere il numero di acquisti che un cliente effettuerà in futuro. Dopo aver stimato il numero di acquisti previsti, puoi calcolarne il valore monetario.
Identificando e comprendendo il valore a lungo termine dei tuoi clienti, puoi concentrare i tuoi sforzi di marketing sulla fidelizzazione e l’engagement di coloro che contribuiscono maggiormente ai tuoi risultati finanziari, mentre implementi una strategia per aumentare il CLV previsto degli altri clienti.
Ad esempio, puoi raggruppare i clienti con un alto CLV in un segmento a cui rivolgerti con contenuti iper personalizzati, incentivi di fidelizzazione e molto altro per fare in modo che restino soddisfatti e fedeli al tuo marchio nel lungo periodo.
Qual è la probabilità che un cliente effettui un acquisto?
Indicatore: mentre alcuni clienti sono disposti a spendere di più nel tuo negozio, altri potrebbero essere stuzzicati dall’idea di passare alla concorrenza. Per prevedere la probabilità che un cliente acquisti nel tuo negozio o lo abbandoni del tutto, possiamo fare affidamento su un’altra metrica predittiva: la probabilità di abbandono, o “churn probability”.
La “churn probability” misura la probabilità che i tuoi clienti lascino il tuo business. Nel commercio elettronico, i clienti non “abbandonano” esplicitamente un’azienda, ma smettono semplicemente di acquistare. Ciò rende più complicato il processo di modellazione, poiché non si osserva alcun evento specifico di abbandono nella realtà. Al contrario, devi basarti su metodi statistici per determinare la probabilità che un cliente abbandoni il tuo business. Puoi immaginare che il cliente possa lasciare la tua azienda dopo ogni transazione con una probabilità p.
In generale, si considera che un churn sano sia inferiore a 0,4. Se un cliente ha una “churn probability” prevista compresa tra 0,4 e 0,6, è ora di agire prima che se ne vada definitivamente. Mentre la “churn probability” ti aiuta a prevedere quali clienti è improbabile che tornino nel tuo negozio, il “P-Alive” ti aiuta a prevedere quali invece hanno più probabilità di tornare a fare acquisti. Il “P-Alive” è esattamente l’opposto della “churn probability”. Ad esempio, se si prevede che un cliente abbandonerà con una probabilità dello 0,25, significa che è “vivo” con una probabilità dello 0,75.
In questo grafico possiamo osservare come la grande maggioranza degli acquisti, il 78%, avvenga quando il cliente ha un “churn rate” inferiore a 40, mentre il 14,5% degli acquisti avviene quando il “churn rate” è tra il 40 e il 60, e solo il 7,5% degli acquisti avviene quando il “churn rate” è superiore a 60.
Sfruttando il “churn rate” e, di conseguenza, il “P-Alive”, puoi dedicare più attenzione ai tuoi clienti a rischio per incoraggiarli a rimanere (e acquistare!), mantenendo allo stesso tempo una base di clienti impegnata e di qualità.
Nel grafico possiamo osservare come a ogni acquisto, il “churn rate” diminuisce, poiché comprendiamo che se un cliente ha appena acquistato, è probabile che lo faccia di nuovo. Tuttavia, man mano che passa il tempo tra un acquisto e l’altro, il “churn rate” aumenta. Un fatto interessante che possiamo notare nell’immagine è che il periodo più lungo senza acquisti (circa da aprile a novembre 2022) è interrotto da un acquisto favorito da contenuti promozionali inviati a quel cliente.
Azione: se hai una chiara visione della propensione dei tuoi clienti all’acquisto e della probabilità che scompaiano per sempre, puoi definire strategie per mantenere l’engagement di tutti i tuoi clienti e farli tornare per ulteriori acquisti.
Ad esempio, nel caso dei clienti con una “tasso di abbandono” del 75%, puoi offrire loro incentivi per farli rimanere. Un modo per farlo potrebbe essere tramite l’invio di un’email con consigli di prodotto personalizzati in relazione al loro acquisto precedente per attirarli nuovamente nel tuo negozio online. Puoi anche spingerti oltre e offrire loro un incentivo, come un coupon di sconto, la consegna gratuita e così via, per dargli quello stimolo in più di cui potrebbero avere bisogno per procedere e fare un acquisto.
2. Prevedere lo stato delle tue vendite
L’analisi predittiva svolge un ruolo fondamentale nell’aiutarti a prevedere lo stato futuro delle vendite della tua attività. Attraverso l’analisi dei dati di vendita precedenti, il comportamento dei clienti, le tendenze di mercato e vari fattori esterni, puoi scoprire informazioni sulle prestazioni future delle vendite e sviluppare strategie di marketing basate su previsioni precise anziché affidarti esclusivamente alla tua intuizione.
In termini di precisione, l’analisi predittiva tiene conto di molteplici fattori che influenzano il comportamento d’acquisto. Questi modelli possono considerare la stagionalità, le promozioni, le variazioni di prezzo, gli sforzi di marketing e altre variabili per fornire una stima più accurata dei volumi di vendita futuri.
Quante vendite puoi aspettarti durante i tuoi prossimi saldi?
Indicatore: l’analisi predittiva consente alle aziende anche di prevedere le vendite future. Analizzando i modelli di vendita precedenti, il comportamento dei clienti, le tendenze di mercato e altri dati rilevanti del tuo eCommerce, puoi ottenere informazioni preziose su quante vendite aspettarti durante un periodo di tempo specifico o una campagna specifica.
Quando si tratta di campagne di vendita in cui la posta in gioco è molto alta, come il Black Friday, l’analisi predittiva agisce come una bussola strategica che guida la tua azienda nel determinare la quantità ottimale di prodotti, individuare gli articoli più richiesti e allineare le risorse di conseguenza.
I punti neri indicati nel grafico rappresentano i dati utilizzati per addestrare il modello, mentre quelli arancioni rappresentano i dati utilizzati per valutare il modello. La linea blu rappresenta la previsione prodotta dal modello una volta addestrato. Infine, lo sfondo di colore blu chiaro rappresenta l’incertezza del modello. In questo grafico, è possibile notare diverse cose: da un lato, il modello è in grado di prevedere correttamente eventi speciali come i picchi di vendita durante il Black Friday alla fine di novembre. Dall’altro, è in grado di rilevare la stagionalità presente nei dati, sia a livello settimanale che annuale.
Prevedendo con precisione il volume di vendite previsto, la tua azienda può assicurarsi di disporre dei livelli adeguati di inventario, personale e infrastrutture necessari. In questo modo, puoi evitare di essere colto impreparato con una scarsa forza lavoro, impedendo la perdita di vendite a causa di mancanza di disponibilità o deludendo i tuoi clienti con tempi di attesa lunghi… e l’ultima cosa che vuole un’azienda è deludere i propri clienti!
Azione: se la tua attività ha registrato un aumento della domanda di console per videogiochi durante la campagna di vendite del Black Friday dello scorso anno, ci sono diverse misure che puoi adottare per sfruttare questa previsione. Ad esempio, puoi assicurarti che il tuo negozio abbia un’ampia gamma di console disponibili prima dell’inizio dei saldi per far fronte all’afflusso previsto di clienti.
Inoltre, puoi anticipare gli eventi e lanciare una campagna di pre-vendita specifica per promuovere l’ultimissima console per videogiochi disponibile nel tuo negozio. Questo approccio specifico può anche aiutarti ad attirare l’attenzione di nuovi clienti appassionati di videogiochi, aumentando ulteriormente il potenziale di vendita prima ancora che inizi la campagna.
Quanti carrelli abbandoneranno i tuoi clienti?
Indicatore: l’abbandono dei carrelli è un problema molto comune per le aziende di commercio elettronico, specialmente durante una promozione temporanea. Come per la previsione delle vendite, vale la pena prevedere quanti carrelli saranno abbandonati sul tuo sito web durante una campagna specifica.
Per prevedere il tasso di abbandono dei carrelli in una campagna futura, puoi consultare i tuoi dati storici per confrontare il numero totale di visite con il numero totale di carrelli abbandonati durante la stessa campagna dell’anno precedente.
In questo grafico, la legenda è uguale a quella fornita nel grafico precedente. Anche qui, puoi vedere che, con una certa precisione, il modello è in grado di predire il numero di carrelli abbandonati.
Azione: ad esempio, se il 50% del traffico del tuo sito web ha abbandonato il carrello durante i saldi estivi dell’anno scorso, puoi prevedere il tasso di abbandono del carrello di quest’anno e adottare delle misure per ridurre il tasso previsto durante la campagna.
In questo caso, sicuramente varrebbe la pena mettere in atto una strategia per far recuperare il carrello abbandonato ai visitatori del tuo sito web, sia mostrando una finestra popup quando un cliente mostra l’intenzione di uscire senza acquistare i prodotti nel carrello, sia inviando una email con i prodotti abbandonati insieme a un conto alla rovescia per la scadenza dell’offerta.
Quali nuovi clienti hanno più probabilità di acquistare?
Indicatore: una volta individuati i “discount lovers” all’interno del tuo pubblico basandoti sui dati storici, puoi sfruttare il potere dell’analisi predittiva per trovare altri utenti che probabilmente apprezzeranno la tua prossima campagna di sconti.
Inizia analizzando questi amanti degli sconti nel tuo database e definisci le caratteristiche che hanno in comune, come la frequenza di acquisto, il valore medio degli ordini, l’interesse per le email promozionali, il comportamento di navigazione sugli articoli scontati o persino l’appartenenza a programmi di fidelizzazione associati a sconti.
Utilizzando metriche di similarità, che possono essere rafforzate con rappresentazioni incorporate, puoi creare un modello di somiglianza basato su queste caratteristiche. Con queste metriche sarai in grado di trovare clienti simili tra di loro.
Una volta applicato al tuo database di clienti, questo modello ordinerà i clienti in base alla loro somiglianza con il tuo attuale segmento di amanti degli sconti. In questo modo, potrai accedere facilmente a un segmento di clienti con maggiori probabilità di acquistare durante le tue iniziative di marketing incentrate sugli sconti.
Prima di tutto, puoi vedere che se le raggruppi per forma, quelle con forma rotonda come la mela o l’arancia finirebbero nello stesso gruppo. Se decidi di cercare somiglianze per colore, la mela e la fragola sarebbero nello stesso gruppo, così come la banana e il mango. Infine, se opti per il raggruppamento per sapore, l’uva e la ciliegia saranno nello stesso gruppo perché accomunate da un sapore dolce, mentre il kiwi e il limone saranno in un gruppo separato perché hanno entrambe un sapore più acido.
Azione: dopo aver raggruppato i tuoi potenziali clienti in base alla loro somiglianza con gli amanti degli sconti, puoi rivolgerti a loro con campagne di marketing che mettano in evidenza offerte di sconti esclusive o incentivi nel tuo negozio online, e osservare come le vendite si moltiplicano e superano i risultati dell’anno scorso.
Conclusione
Per concludere, prevedere è potere. Che si tratti di predire il momento in cui un cliente effettuerà il suo prossimo acquisto oppure di individuare possibili perdite o ottimizzare le tue campagne di marketing, la crescita dell’analisi predittiva offre enormi opportunità per aumentare la soddisfazione del cliente, migliorare i tassi di conversione e stimolare i ricavi.
Man mano che il panorama dell’eCommerce continua a evolversi, l’adozione dell’analisi predittiva sarà cruciale per le aziende che desiderano rimanere in testa e prosperare in un mercato competitivo. Pertanto, il nostro ultimo consiglio è di iniziare subito con il potere della previsione e lasciare che le tue campagne di marketing raccolgano ottimi risultati.
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