Possiamo permetterci di sbagliare? Matteo Testori

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1 Possiamo permetterci di sbagliare? Matteo Testori 26 Febbraio 2015

2 I clienti non ci aspettano Ipercompetizione. Multicanalità. Cicli di vita sempre più brevi. Time to market sempre più breve. Necessità di innovare sempre. Infedeltà crescente. Marche sempre meno centrali. Pressione promozionale in aumento. Compressione dei margini. 2

3 I clienti cambiano in fretta* Compero prodotti delle marche più note ,4 % ,6 % Oggi si trova qualità a basso prezzo % ,8 % Se posso compero in stockisti/outlet/spacci % ,1 % Se acquisto importante confronto prodotti/prezzi su internet. * Sinottica GFK Eurisko ,5 % 3

4 Clienti veloci? Aziende lente? Il prezzo dell ignoranza è maggiore del costo della conoscenza 4

5 Clienti veloci? Aziende lente? L utilizzo (intelligente) della tecnologia può risolvere alcuni problemi: Capire in fretta Agire correttamente Sbagliare meno 5

6 La tecnologia nei moment of truth I nuovi sistemi automatici e in tempo reale permettono di: Contare gli individui che transitano in una data area oggetto di analisi Misurare il tempo di transito in prossimità di uno scaffale/di una postazione outof-shelf/un monitor Misurare il tempo di permanenza (Dwell Time) Misurare il numero di Viewers (Coloro che hanno osservato) Quantificare il tempo di esposizione (Attention Time) Stabilire il sesso e le fasce d età Misurare in tempo reale il sell-out e l out of stock Calcolare gli indici di efficacia comunicativa, di marketing e di vendita Definire il profilo dello shopper potenziale e effettivo 6

7 I campi di applicazione Fast moving consumer goods Retail outlets Digital out of home Content optimization Eventi 7

8 Fast moving consumer goods Misurare L efficacia dell esposizione Comparare Posizioni, store format Valutare L effetto dei fuori stock Ottimizzare La resa degli spazi e delle promo Plano A Plano B Δ B/A Traffico % Attraction 45,7 % 55 % + 10 pt. Sale Index 39,8 % 48 % pt. Sell-out Totale % Sell-out per SKU % Sell-out net.promo % 8

9 Fast moving consumer goods Store Traffic Shelf traffic ,6 % del traffico raggiunge lo scaffale. Category Viewers Attraction: 39 % Attention: 29 % Relevance: 29,12 Engagement: 0,59 Sell-out pcs/week Sale index: 38 % % Dwell Atten tion Man 47,3 9,5 2,7 Woman 46,9 9,0 2,8 Child 3,77 8,4 1,5 Young 30,9 9,3 2,1 Adult 57,6 10 2,6 Senior 2,9 10,2 2,8 9 9

10 Dianalytics Fast moving analisi fattoriale consumer goods L analisi, utilizzando il modello di machine learning Rulex Inc., spin off del CNR, attraverso il sistema proprietario Shelf Equity, permette di valutare l incidenza di ciascun fattore (Traffico, viewers, prezzo, attenzione, spazio, facing, posizione..) sul sell-out totale della categorie e su quello di ciascuna referenza. Prezzo Spazio Facing Ripiano Relevance Viewers Attention Prezzo Ripiano Spazio Facing Viewers Relevance Attention Top performing Under performing Prezzo Ripiano Spazio Facing Relevance Viewers Attention Category: Total 10

11 Retail outlets Misurare L efficacia delle vetrine e del visual merchandising Comparare Posizioni, store format I sistemi di rilevazione sono installati nei punti vendita e raccolgono i dati di traffico, attenzione, il tempo di permanenza. I risultati sono correlati ai dati di sell-out. E possibile individuare l indice di potenzialità di ciascun store all interno di un network, in funzione della location, dell attrattività, del flusso di ingressi, dell attenzione ai prodotti. Valutare L efficacia del personale di vendita Ottimizzare La rete di punti vendita Correlazione fra attrattività delle vetrine, convertion out/in, sell out. Indice di potenzialità dei Punti vendita 11

12 Eventi Misurare Il traffico, l attrattività, l interesse, l attenzione, l engagement. Segmentare Il pubblico per genere e fasce d età. Ottenere I risultati di comunicazione. 12

13 Thank you. Questions?

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