Puoi sorprenderli con qualcosa di inaspettato, puoi dimostrare gratitudine, rispondendo e mantenendo costantemente elevate aspettative “di valore”, puoi agire sulle emozioni (come lo fai sentire) o sulla velocità delle risposte “relevant” nel momento di interazione, nel momento del bisogno; puoi offrire un servizio clienti eccellente ed infine puoi offrire gratifiche e premi per la fedeltà. E così via.

Ci sono alcuni brand che nei valori e mission perseguono obiettivi chiari e distintivi nel sorprendere, gratificare, deliziare i clienti, con elevata personalizzazione ( prodotto custom o servizio) e analisi dei dati in termini di preferenze, gusti e stili.

Vediamo qui tre casi che ho analizzato dall’ultimo Retail’s Big Show (#nrf2019) tenutosi a New York a Gennaio del 2019.

M.M. LaFleur crea abiti da lavoro femminili lussuosi, confortevoli e resistenti pensati per le donne da indossare nel loro quotidiano “lavorativo”, piuttosto che per soddisfare le tendenze: se vuoi stare bene ed “apparire eccezionale”, non devi “passare ore nel scegliere come vestirti”. M.M. LaFleur attiva una profilazione delle tue preferenze con una survey e ti assegna uno stilista personale per curare il guardaroba ideale, su misura per te, sui gusti espressi. Come funziona?

Ti manderanno una scatola – Bento Box – da provare e tu manterrai ciò che ti piace, ma non è un servizio di abbonamento. Una soluzione ai problemi quotidiani del “business dress”

Una visione chiara, NEED – READ – LEAD: con questi valori, il brand intende creare una reale connessione tra azienda e cliente e sono gli stili che creano una nuova visione dello spazio fisico:

gli spazi celebrano esperienze, ascolto e conversazioni, per valorizzare il portato del tuo brand attraverso i prodotti, eventi e contenuti

Tre semplici modi per comprare “stile”: on line, dal bento BOX o dallo showroom. Cosa aspettarsi dal Bento Box?

“We’ll send you a selection of styles, tailored to your life. You have four days to try everything on. Keep what you like and send back the rest”

Con una vision orientata su persone, prodotti, partnerships, prezzo e profitto, la strategia di Indochino invece è basata su:

• prezzo unico per l’intero mercato
• servizi accessibili a livello omnicanale
• inventario virtuale facilmente consultabile
• alta qualità e produzione efficiente su scala
• personalizzazione del capo
• sistema di consegne a casa

Negli showrooms si prendono appuntamenti, si possono presentare oltre 100 campioni di tessuto e di camiceria. I clienti sono assistiti da consulenti di immagine all’interno del negozio, noti come “Style Guides“, poiché sono incoraggiati ad assumere il ruolo di designer anche per i propri abiti su misura. Propongono ai clienti una gamma di tessuti di alta qualità e infinite personalizzazioni gratuite e, dotati di un iPad, progettano abiti, camicie, blazer, pantaloni e gilet personalizzati, che vengono poi realizzati con le loro misure precise e consegnati a casa del cliente dopo tre settimane.

Un’offerta di spazi fisici esperienziali – Showrooms – che insieme all’e-commerce lavorano per un rafforzamento dell’awareness per un’esperienza di acquisto consistente e uniforme:

“Anytime we open a store in a city, we see awareness and sales in that city grow four times compared to what it was previously, as online-­only.”

Drew Green Indochino CEO

L’ultimo brand analizzato è Francesca’s la cui mission è “Surprise and Delight every guest, every time!”

Qui vediamo come ha affrontato il tema integrazione dati e la c.d. “visione unica del cliente”.

Francesca’s vende abbigliamento, gioielli, accessori, scarpe, casa e regali: una media di store da 1.400mq, caldi e invitanti con un modello di servizio high-touch che offre esperienze personalizzate per gli ospiti con un tocco di “local feel”.
Come posizionamento all’interno degli store i principi guida sono: trendy, ampio e spazioso, con flusso costante di novità, articoli e marchi unici ed una focalizzazione costante sulle preferenze dei clienti su tutto categorie

Quale è la visione unica del loro “guest”?

Attraverso una strategia di raccolta dati dalle interazioni sui vari punti di contatto, viene successivamente attivata una fase di approfondita conoscenza delle abitudini dei clienti e quindi arricchimento con informazioni “relevant”: da qui analizzano i vari segmenti per costruire modelli volti ad una proposizione mirata con esperienze personalizzate.

Da questo ciclo virtuoso di KNOW – UNDERSTAND – ENGAGE, quali sono i pilastri della strategia secondo Francesca’s ?

• Segmentare su decili dei clienti
• sensibilità al prezzo
• affinità del canale
• preferenze di categoria
• arricchimento dei dati
• misurare continuativamente le campagne di marketing

Concludendo, oggi i team di marketing hanno bisogno di “una visione unica del cliente” e l’invito è utilizzare un Customer Data Platform per raccogliere, misurare e analizzare ogni interazione del cliente; permettendo anche di valutare l’efficacia delle campagne sui vari canali.

Abbiamo visto quindi quanto siano importanti i dati, l’esperienza “personalizzata” ed assistita in negozio, l’assortimento e i consigli degli “stilisti”, ma quanto è importante quindi la personalizzazione per andare incontro alle sempre più sfidanti esigenze dei clienti?

Customers expect consistent and high-value in-person and digital experiences. They don’t care if building these experiences is hard or requires a complex, multifunction approach from across your business. They want immediate value and will go elsewhere if you can’t provide it.

In the Age of the Customer, Data is King Forrester Research

Conoscere e analizzare i dati attraverso una Customer Data Platform permette quella vista unica sul cliente con un elevata qualità dei dati raccolti – che vanno comunque analizzati e scremati – al fine di arrivare all’identificazione del customer ID, riconosciuto come univoco, su ogni punti di accesso.

Per gestire esperienze personalizzate in tempo reale con campagne basate sui dati raccolti ed essere veloci in tempo reale, occorre una chiara strategia di segmentazione e proposta di valore per ciascun segmento che sia anche facilmente scalabile su una mole di dati maggiore. Serve un “coordinamento fluido” di tutte le “risposte” (contenuti o messaggi) sui vari canali o punti di contatto che siano uniformi ed in linea con il posizionamento del brand. In tal caso i modelli di machine learning e A/B test possono aiutare ad ottimizzare l’engagement.

Grazie per la lettura

Fonti e Photo Credits da #nrf2019 Event Recap