Misurare i ricavi retail con dati unificati
Generato da Klaviyo AI
La guida spiega come unificare i dati di vendita e marketing per misurare i ricavi tra canali online e negozi fisici. Approfondisce l’attribuzione multi-touch, l’analisi RFM e l’analisi predittiva, illustrando come usare Klaviyo per collegare reportistica, segmentazione e azioni di marketing.
- Dati unificati: Un profilo cliente condiviso tra canali aiuta a superare i silos di dati e a evitare il doppio conteggio dei ricavi.
- Attribuzione multi-touch: L’attribuzione omnicanale considera le interazioni che precedono l’acquisto, con modelli, finestre e touchpoint personalizzabili.
- Segmentazione RFM: Recenza, frequenza e valore monetario aiutano a identificare i clienti di alto valore e a indirizzare gli sconti verso quelli a rischio di abbandono.
Quando chi si occupa di retail marketing approfondisce l’attribuzione e la reportistica dei ricavi, potrebbe scoprire che ciascuno dei propri strumenti di analisi è valido preso singolarmente. Ma, considerati nel loro insieme, sono comunque inefficaci come unica fonte di verità (SSOT).
Spesso è dovuto ai silos di dati e alla frammentazione delle piattaforme. Ad esempio, la tua piattaforma di automazione marketing potrebbe attribuire una vendita a una campagna e-mail, mentre la tua piattaforma pubblicitaria potrebbe rivendicare lo stesso ordine come ricavi da un clic a pagamento. Poi, se la stessa persona fa acquisti ripetuti in negozio, quei dati potrebbero trovarsi solo nel tuo POS e da nessun’altra parte.
Questo tipo di frammentazione dei dati si verifica quando le tue fonti non confluiscono in un profilo cliente condiviso. Quando, come rivenditore, la frammentazione è la tua impostazione predefinita, o passi troppo tempo a riconciliare i dati per un’attribuzione accurata oppure non riesci proprio a fidarti dei tuoi modelli di attribuzione, perché conteggiano costantemente due volte i ricavi.
In questa guida ti spieghiamo che cos’è la Klaviyo Marketing Analytics per il retail, come funziona l’attribuzione multi-touch e come utilizzare diversi tipi di analytics e reportistica per monitorare e persino prevedere il comportamento dei clienti.
Cos'è Klaviyo Marketing Analytics per il retail?
La Klaviyo Marketing Analytics per il retail è la pratica di raccogliere, unificare e interpretare i dati su tutti i canali di acquisto attivi per misurare cosa genera ricavi e decidere cosa fare dopo per aumentarli.
Klaviyo Marketing Analytics per il retail copre in genere alcune categorie di dati:
- Prestazioni di prodotto e merchandising: sell-through dei prodotti, prestazioni delle categorie, affinità di prodotto, composizione del carrello, prestazioni di cross-sell e up-sell, prestazioni dei ribassi, e prodotti con le prestazioni migliori/peggiori
- Traffico e acquisizione: percentuale di visitatori che arrivano da canali diversi (ricerca organica, annunci a pagamento, e-mail, social, nuovi clienti presentati), costo di acquisizione del cliente (CAC)
- Comportamento sul sito: pagine e categorie consultate, tempo sul sito, aggiunte al carrello, abbandono del carrello, punti di abbandono del funnel, articoli aggiunti alla lista dei desideri
- Vendite e ricavi: tasso di conversione, valore medio dell'ordine (AOV), ricavi per visitatore/destinatario, vendite per prodotto/categoria, performance dei codici sconto
- Fidelizzazione: valore del ciclo di vita del cliente (CLV), tasso di acquisto ripetuto, fidelizzazione per coorte, fidelizzazione complessiva
- Prestazioni di marketing: ritorno sulla spesa pubblicitaria (ROAS) e ritorno sull'investimento (ritorno sull'investimento) per canale, coinvolgimento degli utenti per e-mail e messaggi di testo, attribuzione tra canali
- Segmentazione dei clienti: ricavi, crescita e performance di coinvolgimento degli utenti per segmento demografico, del ciclo di vita, comportamentale e predittivo
- Performance omnicanale: vendite online vs. in negozio, acquisti cross-canale, performance del negozio e conversione online-to-store/viceversa
Una reportistica omnicanale accurata è possibile solo quando tutti i canali attivi, nelle vendite online e in negozio, fanno parte dello stesso sistema che ospita la tua customer data platform (CDP). In questo modo chi si occupa di marketing retail può capire come i canali lavorano insieme per influire sulle entrate.
Come funziona l’attribuzione multi-touch omnicanale per chi si occupa di marketing retail
I percorsi del cliente non sono lineari e non avvengono su un solo canale. Gli acquirenti possono essere influenzati da 5 interazioni online prima di decidere, alla fine, di effettuare un acquisto in negozio. Possono anche navigare in negozio, scansionare un codice QR per iscriversi alla tua newsletter e fare un acquisto dopo altre 3 interazioni online.
L’attribuzione multi-touch omnicanale e lineare [EN] può monitorare questi tipi di percorso del cliente e, soprattutto, cogliere le verità su come i clienti acquistano e su cosa è successo prima del loro acquisto, influenzando la loro decisione.
A seconda del tuo modello di business, potresti voler personalizzare il tuo modello di attribuzione per tenere conto di tutto ciò che sai già sulla tua attività. Ecco alcuni modelli di attribuzione di base da considerare:
Modello | Come assegna il credito | Utile per |
|---|---|---|
Attribuzione al primo touchpoint | 100% alla prima interazione con il cliente | Misurare cosa genera notorietà |
attribuzione all'ultimo punto di contatto | 100% fino all’ultima interazione del cliente prima di un acquisto | Misurazione di ciò che chiude le vendite |
attribuzione lineare | Attribuisce lo stesso credito a tutte le interazioni con i clienti | Misurare l’influenza lungo l’intero ciclo di vita del cliente |
Attribuzione a decadimento temporale | Assegna più credito alle interazioni più recenti con il cliente | Misurare i percorsi del cliente in cui la recenza genera entrate |
Potresti voler fare più affidamento su un modello di attribuzione rispetto agli altri oppure usare una combinazione di tutti in momenti diversi. Quando progetti il tuo modello di attribuzione, dovresti anche valutare di personalizzare quali tipi di messaggi contano come touchpoint significativi. Ad esempio, potresti voler escludere le e-mail transazionali (come le conferme d'ordine) oppure escludere i clic dei bot su un'e-mail.
Ecco come configurare l’attribuzione multi-touch nella tua piattaforma Klaviyo Marketing Analytics:
- Scegli una piattaforma con Klaviyo Marketing Analytics integrata, come un CRM B2C con una customer data platform (CDP) integrata. È la tua infrastruttura dati che centralizza ogni interazione dei clienti con il tuo brand. Quando questi dati si trovano in un unico posto, i tuoi modelli di attribuzione sono più accurati perché attingono a dati completi.
- Installa lo script di tracciamento sul tuo sito. Questo può includere uno snippet personalizzato, nello specifico nella pagina di check-out, poiché è lì che i dati di conversione vengono infine ricondotti a una sessione.
- Usa tag UTM (Urchin Tracking Module) accurati. Poiché l’attribuzione si basa su origine/mezzo UTM (Urchin Tracking Module), le campagne con tag mancanti o incoerenti potrebbero essere etichettate come sconosciute.
- Aggiorna le impostazioni del modello di attribuzione. Scegli quale modello di attribuzione è più sensato per il tuo brand e imposta di conseguenza la finestra di attribuzione. Dovresti anche personalizzare quali tipi di messaggi contano come touchpoint significativi (ad esempio, potresti escludere i messaggi transazionali o i clic dei bot).
Suggerimento di analytics retail: usa l’attribuzione multi-touch lineare omnicanale con analisi del funnel [EN] per individuare con precisione dove e perché le persone abbandonano prima di passare alla fase successiva del ciclo di vita del cliente.
Ad esempio, il brand di abbigliamento per cani Ruffwear usa l’analisi del funnel per monitorare come le iscrizioni provenienti dai giveaway dei partner convertono nel tempo. Questo consente loro di interrompere le partnership che generano iscrizioni, ma non entrate.
In che modo l’analisi RFM migliora le strategie di sconto nel retail e il ritorno sull'investimento
"RFM" sta per recenza, frequenza e valore monetario. Usa queste 3 metriche importanti per analizzare il comportamento dei clienti e identificare i clienti di alto valore.
Ecco una rapida panoramica di cosa misura l’ analisi RFM [EN] e di come puoi iniziare a interpretare i dati:
Segnale | Cosa misura | COSA SIGNIFICA |
|---|---|---|
Recenza | Quanto recentemente qualcuno ha acquistato | Se qualcuno non acquista da molto tempo, potrebbe rischiare di abbandonarti del tutto. |
Frequenza | Con che frequenza una persona acquista | Se una persona che acquista seguendo una cadenza fissa aumenta la frequenza, potrebbe voler aderire a un programma fedeltà. |
Valore monetario | Quanto spende una persona quando acquista | I clienti ad alto valore sono VIP che dovrebbero ricevere offerte speciali, mentre i clienti che non spendono tanto dovrebbero ricevere offerte di up-sell. |
Come insieme di analisi del retail, l’analisi RFM aiuta i brand retail a identificare i clienti ad alto valore, ridurre il churn (tasso di abbandono) e sviluppare strategie di sconto [EN] che non sprecano budget.
Ad esempio, il rivenditore di scarpe Marc Fisher utilizza segmenti basati sull’analisi RFM per inviare offerte più mirate [EN]. Riservano gli sconti alle persone a rischio di churn (tasso di abbandono), mentre adottano un approccio più orientato al prezzo pieno e al brand per la loro clientela più fedele.
Analisi predittiva per il retail: previsione del comportamento dei clienti
L’analisi predittiva utilizza i dati storici di acquisto e comportamento per prevedere il comportamento futuro dei clienti. Include metriche come il numero di ordini previsto, la data prevista del prossimo ordine, il valore del ciclo di vita (LTV) previsto e il rischio di churn (tasso di abbandono).
Quando riesci a prevedere questo tipo di comportamento della clientela, puoi anticiparlo inviando messaggi che hanno maggiori probabilità di essere efficaci quando è più probabile che si verifichi.
Ecco 3 modi per usare l’analisi predittiva per il retail per aumentare i ricavi:
- Usa il rischio di churn (tasso di abbandono) per individuare i clienti a rischio che potrebbero avere bisogno di determinati tipi di offerte per acquistare di nuovo.
- Usa la data prevista del prossimo ordine insieme ai dati geografici per personalizzare le offerte per chi abita vicino a un punto vendita, ma non ha mai acquistato in negozio.
- Usa valore del ciclo di vita (LTV) previsto per stimare la spesa lungo il ciclo di vita, così puoi rivolgerti agli acquirenti di alto valore con incentivi speciali in negozio o online.
Con l’analisi predittiva, The Willow Tree Boutique ha iniziato a inviare le sue campagne ai clienti la cui prossima data di acquisto prevista dall’IA rientrava negli ultimi 30 giorni o nei successivi 30 giorni. Si sono anche concentrati sul promuovere capi di abbigliamento più costosi ai clienti con un valore del ciclo di vita (LTV) previsto superiore a 500 $ o un valore medio dell'ordine superiore a 150 $.
“Dopo aver iniziato a inviare campagne ai segmenti creati con l’analisi predittiva, tutte le nostre metriche sono migliorate e i nostri ricavi sono aumentati drasticamente”, afferma Jade Richardson, strategist e-mail dell’agenzia della boutique. “Ci ha insegnato tantissimo sulla base di iscritti: quando acquistano, come acquistano, ecc.”
In 90 giorni, il 17,1% dei ricavi del brand attribuiti a Klaviyo [EN] proveniva dai segmenti di analisi predittiva. «È stato fondamentale per definire le best practice del brand», afferma Richardson. «Ci ha davvero aperto un mondo completamente nuovo».
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- Personalizza l’attribuzione. Misura l’attribuzione combinando due o più metriche o filtrando eventi specifici nel tuo POS e nel negozio online.
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