I brand e le maison del lusso sono abituati a credere di conoscere perfettamente i propri clienti. Tuttavia, la realtà è che le aspettative dei consumatori si evolvono più rapidamente di quanto i marchi stessi siano in grado di soddisfare.
Oggi i clienti del comparto Luxury richiedono personalizzazione, iperlocalizzazione ma anche il riconoscimento istantaneo come clienti fedeli al brand in qualsiasi punto vendita nel mondo. Si aspettano di vivere experience mirate e personalizzate che vadano oltre il tradizionale shopping in boutique. Le esperienze d’acquisto più personalizzate si sono confermate le più gratificanti e rappresentano il principale motore di conversione.
Per soddisfare le esigenze in continua evoluzione dello Shopping Journey nel Luxury Retail, i brand devono poter analizzare una maggiore quantità di dati, integrarli più velocemente e adottare il dynamic ranging per avviare una pianificazione “seasonless”, ovvero svincolata dalle logiche di stagionalità. L’AI Generativa (GenAI), deve essere quindi integrata in tutti i touchpoint lungo il percorso del cliente.
Inoltre, i clienti richiedono prodotti e offerte unici senza dover aspettare: un significativo 83% dei clienti nel settore Luxury trova che avere articoli su misura sia più soddisfacente rispetto agli assortimenti standard. Tuttavia, molti brand fanno ancora fatica a offrire prodotti taylor-made.
Per colmare questo gap, dovrebbero portare il “backroom” (le stanze sul retro, solitamente riservate ai clienti più esclusivi) direttamente al cliente con nuove strategie di approvvigionamento e merchandising. Diventa inoltre fondamentale ottimizzare la velocità e la capacità della Supply Chain, insieme all’internazionalizzazione e all’espansione degli assortimenti chiave.
Ripensare la segmentazione dei clienti nel Luxury Retail
La tradizionale segmentazione a 5 cluster basata sui portafogli di spesa si è rivelata troppo rigida e non descrive tutte le complessità attuali. I clienti top spesso fanno acquisti di tutto l’assortimento, non solo di articoli ultra-luxury, mentre lo status assegnato può essere focalizzato su intervalli di tempo sbagliati.
Per affinare la distinzione, i marchi devono prendere in considerazione diverse dimensioni di pianificazione.
4 step per reimmaginare la segmentazione dei clienti
Ecco quattro passaggi chiave per ripensare l’approccio alla segmentazione, migliorando l’allineamento tra prodotto, prezzi, promozioni e pianificazione operativa.
Allineare lo sviluppo del prodotto ai trend del mercato e dei clienti
Questo si sostanzia nella capacità di:
- Identificare le esigenze dei clienti e capire il loro linguaggio;
- Anticipare le tendenze del mercato e della concorrenza;
- Utilizzare la prototipazione digitale, gli attributi dei prodotti, i test e la modellazione del lifecycle.
Integrare il comportamento del cliente nel Merchandise Planning
Per farlo, è necessario lavorare su più livelli:
- Partire dalla pianificazione strategica e dall’ottimizzazione dell’assortimento;
- Considerare la Demand Transference (confronto dei prodotti in base alle loro caratteristiche di somiglianza, per determinare quali potrebbero essere acquistati in alternativa ai preferiti in caso di indisponibilità), il clustering dinamico nella segmentazione e le gerarchie dinamiche dei prodotti;
- Creare negozi intelligenti e potenziare il Customer Service.
Integrare e allineare le strategie di promozione e di pricing
Includerle significa, in buona sostanza:
- Ottimizzare prezzi e promozioni;
- Contestualizzare i prezzi in tempo reale per allinearli alle opportunità di crescita dei clienti.
Migliorare i segnali della domanda con l’Adaptive Supply Chain
A conti fatti, è possibile farlo:
- Introducendo strumenti di Integrated Business Planning (IBP) e Sales & Operation Planning (S&OP);
- Riducendo gli errori di previsione e migliorando il rilevamento della domanda con i suoi segnali deboli.
Per ottenere rapidamente insight di valore, i retailer di lusso dovrebbero adottare framework decisionali collaborativi, sincronizzati e potenziati dall’Intelligenza Artificiale. Questi framework arricchiscono i dati e consentono ai brand di eliminare qualsiasi decisione del tipo one size fits all, assicurando che un maggior numero di dati venga utilizzato in modo efficace nei processi operativi.
L’AI al servizio del Luxury Retail
L’Intelligenza Artificiale presenta un immenso potenziale per trasformare il Retail di lusso, passando da un approccio descrittivo a uno prescrittivo nell’analisi dei dati.
Se da un lato la Descriptive Analytics ci aiuta a capire cosa è successo in passato analizzando i dati storici, dall’altro si limita a offrire soltanto una visione retrospettiva senza fornire una guida per le azioni future.
La Diagnostic Analytics indaga le ragioni per cui determinati eventi si sono verificati grazie a tecniche avanzate di modellazione dei dati, aiutando così a identificare il nesso di causalità, ma concentrandosi ancora sugli eventi passati e limitando le strategie proattive. È, invece, con la Predictive Analytics che possiamo iniziare ad anticipare il futuro, prevedendo i trend e il Customer Behavior per anticipare le richieste del mercato.
Tuttavia, sebbene la Predictive Analytics offra una previsione, non propone azioni specifiche per valorizzare queste previsioni. E qui entra in scena la Prescriptive Analytics, indispensabile per i retailer di lusso quando devono prendere decisioni basate sui dati. Fornisce raccomandazioni attuabili, consentendo ai brand di allocare strategicamente le risorse, personalizzare l’esperienza dei clienti e ottimizzare le operation per ottenere la massima efficienza.
L’AI aiuta i retailer di lusso ad allineare i loro investimenti con le esigenze dei clienti e del proprio brand, assicurando che le strategie ad alto beneficio siano prioritarie. Sfruttando l’IA, le aziende possono mettere a terra strategie per passare da un approccio product-centric a uno customer-centric.
Casi di studio: risultati ottenuti nel Luxury Retail grazie ai dati
Missoni: accelerare l’Allocation e il Replenishment
Missoni, fashion brand italiano di lusso che opera a livello globale con una presenza significativa in Europa e Nord America, ha implementato strategie basate sui dati per ottimizzare i processi di Allocation e Replenishment. Questo approccio ha permesso di anticipare le tendenze del fast-fashion, assicurando che i negozi siano in grado di operare sempre in modo ottimale e siano sempre pronti a soddisfare la domanda dei clienti.
Slowear: pianificazione integrata del Retail
L’adozione da parte di Slowear di una pianificazione integrata che utilizza dati analitici avanzati ha permesso di allineare le strategie di Merchandising alle aspettative dei clienti. Il risultato è stato un processo accurato e guidato dal workflow, che ha aumentato l’efficienza degli ordini stagionali, ridotto lo stock di fine stagione, aumentato la visibilità e il controllo della merce nei negozi.
