Prénatal punta sui dati per conoscere approfonditamente il proprio cliente, il bambino, fin dai suoi primi vagiti, anzi, prima ancora che veda la luce. La nota azienda, che ha per mission quella espressa dal pay-off “Grow with us”, oggi è diventata Prénatal Retail Group, che raccoglie, oltre alle insegne Prénatal, anche i brand Bimbo Store, King Jouet e Toys Center, con 700 punti vendita in Italia, Francia, Grecia e Spagna. Fino al 2015, i marchi citati erano separati, così come separati erano cataloghi prodotto, programmi di loyalty, strategie di marketing e, soprattutto approcci alla profilazione dei clienti.
Il rilancio del digital marketing di Prénatal punta su dati integrati
Il merger tra le varie realtà ha introdotto una notevole complessità sul piano dell’integrazione delle strategie e dei sistemi CRM, rivelandosi un pretesto straordinario per rivoluzionare il marketing del gruppo: Marco Massara, Chief Digital Officer e CRM Director di Prénatal, ha colto la palla al balzo per potenziare le attività puntando su omnicanalità, personalizzazione e tracciatura di un customer journey che comincia quando il piccolo cliente è ancora nel grembo della madre. Il piano di ristrutturazione, durato 18 mesi, è stato accompagnato da Data Reply, che ha sfruttato soluzioni di Machine Learning – in fase di test da circa sei mesi – per accelerare la capacità delle piattaforme di incrociare le informazioni. Si sono così riusciti a riconciliare profili sempre più coerenti non solo con le caratteristiche socio-demografiche, ma anche con le reali abitudini ed esigenze delle famiglie che visitano gli store.
«Il peggior errore che può commettere un responsabile marketing è pensare troppo – ha detto Massara, -. Perché ciò che pensiamo del consumatore è quasi sempre sbagliato, difforme da ciò che il consumatore fa nel concreto. L’unico modo per sapere chi è e come si comporta ciascun individuo è affidarsi ai dati».
Who's Who
Marco Massara
Chief Digital Officer e Crm Director di Prénatal
«Abbiamo proceduto facendo un passo alla volta, cominciando col creare un catalogo unico per i prodotti, facendo convergere su un database unificato le anagrafiche dei clienti e riconducendo i meccanismi di fidelizzazione a un solo programma», ha spiegato Michele Miraglia, Data Reply Manager, che ha seguito in prima persona il progetto. Massara e Miraglia sono stati i protagonisti di uno dei workshop più interessanti tra quelli inseriti nella cornice dell’edizione 2019 del Netcomm Forum, di scena la scorsa settimana a Milano. La sessione dedicata al case study Prénatal ha per l’appunto esplorato le potenzialità offerte dalle piattaforme analitiche e di intelligenza artificiale applicate alla generazione di customer insight da utilizzare nella gestione delle campagne di marketing.
«Al centro dell’ecosistema formato dagli strumenti di e-commerce, Pos, campaign management, catalogo, customer database e loyalty abbiamo posto un datalake», ha precisato Miraglia, «dove confluiscono tutti i dati di sell out sui diversi canali. Il datalake è un abilitatore importante in questo genere di progetti, in quanto tecnologia flessibile e aperta, ideale per il marketing di un’azienda che, come Prénatal, intende continuare a evolversi anche puntando sull’acquisizione di nuove sorgenti di informazioni, strutturate e non».
Who's Who
Michele Miraglia
Data Reply Manager
Dalla fidelity card al customer journey
Come inizia e si sviluppa dunque la customer journey nel nuovo ambiente? «Di solito la tessera fedeltà viene attivata dalle future mamme al sesto mese di gravidanza, ma le clienti non lo dichiarano mai in modo esplicito, tocca al sistema evincerlo in base agli acquisti effettuati e alla capacità di spesa», ha raccontato Miraglia. «Grazie all’integrazione dei sistemi, facendo leva sullo storico delle transazioni e sulle informazioni ricavate dalle carte, riusciamo a prevedere con esattezza quando il cliente tornerà nel 77% dei casi. E non si tratta della performance migliore possibile, ma di un limite dettato dal fatto che le nostre analisi fanno riferimento a uno storico relativamente modesto, visto che la fusione tra i gruppi è recente».
Il sistema è però già così ben rodato da riuscire a individuare il cosiddetto “hidden child”, ovvero la presenza di un secondo o terzo figlio, a partire dal tipo di prodotti acquistati dai clienti profilati. «Studiando gli oggetti contenuti negli scontrini siamo in grado di comprendere l’età del bambino a cui sono destinati, con una precisione tale da stabilire la sua data di nascita con un margine di errore di tre mesi», ha aggiunto Massara. Fondamentale infatti non è solo sapere che in famiglia c’è un nuovo piccolo potenziale cliente, ma anche quanti anni ha e in che stagione è nato, in modo da massimizzare la personalizzazione dell’offerta in funzione di età e per l’appunto stagionalità. «Se inoltre riusciamo a capire come si trasforma il nucleo familiare, possiamo stabilire quanto investire su ciascuno dei profili che dal nostro punto di vista stanno sottoperformando: conviene attuare una politica promozionale su una famiglia ha un solo bimbo di nove anni e mezzo? O forse è meglio puntare su chi ha tre figli tutti sotto i dieci anni?»
La profilazione avanzata dei clienti può infine dare vita a nuovi modelli di business, fino a poco tempo fa impensabili per un retailer come Prénatal: «Nel momento in cui sappiamo quali prodotti il consumatore finale è interessato a comprare, possiamo fornire informazioni ai fornitori, naturalmente in un clima Gdpr compliant», ha aggiunto il manager.
