Nel retail il problema non è raccogliere dati sui clienti, è riconoscere che la persona che compra online il martedì e quella che entra in negozio il sabato sono la stessa. Finché restano due schede diverse, ogni analisi costruita sopra è sbagliata.
Il riconoscimento passa da pochi appigli: il programma fedeltà, l’email in cassa, il pagamento. Nessuno da solo copre tutto, quindi si costruisce un’identità che li combina e che ammette gradi di certezza. È lavoro poco appariscente ed è la fondazione di ogni cosa che viene dopo.
Ogni cliente ha una sua frequenza di acquisto. Quando salta due cicli, sta andando altrove. Il sistema può accorgersene per singola persona invece che sulla media, e proporre qualcosa mentre il rapporto è ancora tiepido. È il caso d’uso con il ritorno più alto di tutto il CRM retail.
Un programma fedeltà racconta chi accumula punti, non chi è affezionato. Sono due gruppi diversi: il primo contiene molti cacciatori di sconti che spariscono senza promozione. Segmentare sui comportamenti invece che sui punti cambia dove si spende il budget promozionale.
Il CRM retail fallisce quasi sempre nello stesso punto: chiede al personale in cassa di inserire dati mentre c’è la fila. Quello che si chiede deve stare in pochi secondi, o non verrà fatto e i dati saranno incompleti in modo imprevedibile, che è peggio di non averli.
Vedi anche la dashboard per il retail e le automazioni per il retail.
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