Le supply chain del settore retail sono diventate sempre più complesse e suscettibili di interruzioni, e l’aumento globale dell’inflazione non solo ha inciso sui costi dei retailer, ma anche sui comportamenti d’acquisto dei loro consumatori. Nel settore della vendita al dettaglio non ci sono due anni uguali, e questo vale anche per uno dei punti fermi più affidabili del calendario della vendita al dettaglio: la corsa agli acquisti per le festività.

I mesi da ottobre a dicembre offrono da decenni enormi opportunità di guadagno, motivo per cui vengono spesso definiti il “trimestre d’oro” per i rivenditori. Questo periodo comprende eventi sempre più globalizzati incentrati sulla vendita al dettaglio, come il Black Friday e il Cyber Monday, nonché le festività di dicembre e i periodi di vendita che si protraggono fino al nuovo anno. Questo periodo promette sempre una domanda elevata e il commercio online deve essere in grado di gestire l’ondata per trarne vantaggio.

Tuttavia, poiché i consumatori colpiti dall’aumento del costo della vita adottano un approccio più ponderato a come spendere i loro soldi, i rivenditori devono essere più intelligenti e più guidati dai dati. Chi è in grado di sfruttare la massa di dati sugli acquisti dei consumatori potrà adottare un approccio più preciso e personalizzato, dimostrando valore e convincendo gli acquirenti più cauti a investire.

Se c’è una cosa certa sul periodo di shopping natalizio del 2024, è che l’infrastruttura IT di un retailer sarà fondamentale per cogliere l’opportunità dell’aumento della domanda e della conversione delle vendite.

Secondo una tendenza in atto da qualche anno, i picchi di attività delle singole vendite natalizie, come il Black Friday, si stanno attenuando. Non si tratta più di un evento di un solo giorno, ma sempre più spesso di un evento distribuito su settimane e mesi per ottenere un vantaggio competitivo.

I consumatori si affidano sempre più ai canali online per decidere cosa acquistare e per ricercare le opzioni disponibili. Mentre in passato le preoccupazioni tecnologiche dei rivenditori si concentravano semplicemente sulla preparazione e sull’operatività durante i picchi di traffico di breve durata, questa attività è meno prevedibile. Il prolungamento del periodo delle vendite natalizie non riguarda solo la resilienza, ma anche l’intelligenza, l’analisi dei percorsi dei clienti, il comportamento degli acquirenti e l’adattamento delle strategie durante questo periodo prolungato.

A un livello base, i rivenditori devono preparare i loro sistemi a gestire non solo l’alta intensità del traffico, ma anche l’imprevedibilità del momento in cui si verificano questi picchi. Quando le cose vanno storte e il servizio viene compromesso durante un periodo di vendite ad alto traffico, i rivenditori non hanno il lusso di avere giorni per scoprire cosa è successo e risolverlo. I retailer dovrebbero effettuare un monitoraggio in tempo reale, simulare il comportamento degli utenti e testare i carichi di traffico con largo anticipo, per avere maggiore fiducia nella loro capacità di superare senza problemi qualsiasi intoppo causato dai picchi di traffico previsti.

In questo senso, il monitoraggio e l’osservabilità guidati dall’intelligenza artificiale si rivelano preziosi in un ambiente di e-commerce. I sistemi IT sono diventati molto più complessi di quanto l’uomo possa gestirli da solo, quindi l’impiego dell’AI sta diventando obbligatorio per prevenire o risolvere gli incidenti. Idealmente, i retailer dovrebbero cercare di essere in una posizione in cui l’AI possa risolvere i problemi prima che abbiano un impatto sull’esperienza del cliente, o almeno possa fornire la causa principale, il contesto e la soluzione al team IT, in modo che la risoluzione degli incidenti avvenga quasi in tempo reale.

Per certi versi, la corsa allo shopping natalizio è un microcosmo ad alta intensità dei comportamenti d’acquisto dei clienti abituali durante tutto l’anno, ma sia che si tratti di nuovi clienti o di acquirenti occasionali, i retailer si trovano a combattere per convertire gli acquisti cauti o opportunistici. Quando la spesa discrezionale è sotto pressione, un approccio mirato e ponderato è fondamentale. Il tasso medio di abbandono del carrello è del 66,5%, il che significa che la maggior parte dei visitatori di un sito web che inseriscono un articolo nel carrello lo abbandonano senza completare l’acquisto. Convertire le vendite è sempre più difficile, ma è più facile che mai perderne una.

Investendo nell’osservabilità informatica, i retailer possono fare molti passi avanti per prepararsi a capitalizzare il trimestre d’oro. Ogni clic, tocco o strisciata nel percorso del cliente racconta una storia. È fondamentale che i retailer possano vedere questo percorso da un punto a un altro, presentato nel contesto dei dati aziendali più ampi, per costruire un quadro di come ogni singolo cliente naviga e si impegna nella vendita, che sia sul sito web principale o sull’applicazione mobile del marchio. Le istantanee dell’esperienza del cliente sono utili se aiutano a individuare un problema, ma la comprensione del viaggio digitale end-to-end consente di costruire un quadro del comportamento dei clienti e di attuare misure proattive per capitalizzare le opportunità di aumento delle vendite.

I rivenditori possono catturare e riprodurre visivamente un’esperienza digitale completa per ogni utente, evidenziando i punti di attrito che causano l’abbandono del carrello. Forse le pagine sono difficili da navigare, gli utenti mobile rispondono in modo diverso a determinate promozioni o alcune opzioni di pagamento causano inutili ostacoli. Questo livello dettagliato di informazioni distinguerà i vincitori, consentendo loro di offrire l’esperienza digitale più proattiva, continua e precisa per convertire le vendite.

Con un’abbondanza di dati sulle vendite e sull’esperienza dei clienti a portata di mano, saranno i retailer che investiranno nell’estrarre insight e risposte da questi dati a raccogliere i maggiori frutti in questa stagione dello shopping natalizio e non solo.

(di Bob Wambach, VP of Product Portfolio, Dynatrace)

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