Quanto sono importanti i Big Data nel marketing della Food Industry? Quello del Food and Beverage è un comparto industriale enorme, complesso, articolato, che abbraccia una serie di attori molto diversi, ma che sono, in ultima analisi, tutti intrecciati tra loro.
Dal piccolo produttore ai grandi brand multinazionali, dalle aziende che si rivolgono a nicchie molto specifiche a quelle più generaliste e poi ci sono la distribuzione, i locali, i piccoli e grandi ristoranti, le catene di retail e di store. Appunto, un ecosistema sterminato.
Possiamo, però, trovare un minimo comune denominatore che riguardi tutti gli aspetti di questo comparto? La risposta, decisamente, è sì: tutti i versanti della Food and Beverage Industry impattano fortemente sulla vita dei singoli. Sono quindi molto delicati, soggetti ad un alto tasso di variabilità e – a un primo sguardo – di imprevedibilità.
Certo, in fondo si tratta di qualcosa che riguarda quasi tutti i settori industriali, ma in quello alimentare questo impatto sul singolo è davvero centrale. Tradotto: l’urgenza assoluta da parte dei brand, dei gestori di ristoranti e store e degli addetti al marketing in generale è quella di conoscere il proprio pubblico e di farlo nella maniera più precisa, approfondita e funzionale.
Attenzione: a ben pensarci, stiamo parlando di uno dei meccanismi più antichi del commercio e della pubblicità. In questo caso, però, stiamo parlando di una platea di clienti, dunque di persone, potenzialmente sterminata.
Com’è possibile tracciarla, “conoscerla”? Si può fare? Sì: grazie al digitale e mettendo in pista gli strumenti di maggior avanguardia. Nel concreto, stiamo parlando dell’analisi dei cosiddetti Big Data, le tracce digitali che tutti noi disseminiamo online e, proprio a partire da questa analisi, si deve costruire una strategia di marketing (ma non solo di marketing) data-driven.
Si può fare, ma bisogna imparare a farlo bene e non esiste una strategia e degli strumenti validi per tutti. Si tratta, insomma, di applicare queste tecnologie che progrediscono di giorno in giorno nella maniera più intelligente, precisa e – soprattutto – funzionale ai propri processi e ai propri scopi. Per tentare, infine, di rivolgersi al singolo, in un dialogo realmente su misura, one-to-one.
Secondo un report di Nielsen il 63% dei marketer negli Stati Uniti ritiene che il data-driven sia – già oggi – tra gli strumenti di marketing più importanti e decisivi e quel che è certo è che questa centralità andrà accrescendosi sempre più in futuro.
Strategie e best practice nell’utilizzo dei Big Data nel marketing della Food Industry
Quindi, se ci rivolgiamo nello specifico al mondo del Food and Beverage, quali sono le strategie e le best practice più efficaci in questo campo per quanto riguarda l’impiego dei Big Data nel marketing della Food Industry?
Di seguito ne vediamo 5; partiremo con una rapida occhiata sul fronte della produzione (quindi dell’ottimizzazione e della riduzione dei costi) e ci spingeremo fino alla personalizzazione, fino alla fidelizzazione. Si vedrà che, se andiamo in profondità, tutti questi aspetti sono legati tra loro.
1. Il punto di partenza: ottimizzazione e riduzione dei costi
Prima ancora di rivolgersi al mondo del marketing, è meglio ripartire – rapidamente – dalla base: l’ottimizzazione della produzione e la riduzione dei costi.
L’analisi dei dati, in questo campo, è incredibilmente preziosa e non ci riferiamo solo ai dati “del passato”, dunque – per fare un esempio – alla ricerca di inefficienze e possibili punti miglioramento nei propri processi produttivi (anche grazie a tecnologie come l’Internet of Things, nuova fonte potenzialmente sterminata di informazioni). L’analisi dei dati aiuta, infatti, a “predire il futuro”; ecco che ci ritroviamo già in un territorio a metà tra quello della produzione e quello del marketing.
Andiamo subito sul concreto, con un esempio che arriva dalla Danimarca: Salling Group (l’ex gruppo Dansk Supermarked Group) è il più grande retailer della nazione ed è stato uno dei pionieri nell’utilizzo dei dati con un’ottica predittiva: i suoi sistemi di analisi – in costante aggiornamento – permettono di tracciare le preferenze dei clienti che entrano nei propri store quasi in tempo reale; e sulla base di queste vengono decisi acquisti e stoccaggio. Stiamo parlando di un colosso che si occupa anche di prodotti freschi (e in questo senso la gestione di scaffali e magazzino è quanto mai delicata), con una selezione enorme e con più di 1,4 milioni di clienti ogni giorno.
I vantaggi in termini di riduzione dei costi, soddisfazione degli utenti e abbattimento degli sprechi si intuiscono facilmente. Ma – cosa molto importante – questa enorme mole di dati preziosi viene utilizzata dalla company (e dai suoi comparti marketing) per prendere decisioni strategiche con una consapevolezza e una possibilità di successo prima impensabili.
2. Capire e predire il “sentiment”
Il “sentiment”, per dirla in breve, è l’indice che misura quello che “si dice” di un brand o di un prodotto, se viene valutato positivamente o negativamente (detta in maniera semplificata).
Nel caso di un prodotto, questo può essere generico o molto specifico, a seconda dei casi (per intenderci: cosa si dice del vino rosso nel mondo, fino a quello che si dice nel Nord Italia di una determinata annata di Chianti, prodotto da una specifica cantina toscana).
È quasi superfluo ricordare quanto sia fondamentale imparare ad analizzare tutto questo; quanto sia importante analizzare il sentiment per fare supposizioni ben precise sui trend del mercato, e sulla base di queste prendere delle decisioni.
Insomma, analizzare i dati permette di offrire prodotti e servizi ai propri clienti prima ancora che questi realizzino che sono proprio quelli che desiderano e permette di farlo stringendo il focus su segmenti di target sempre più specifici, a livello geografico, anagrafico, sulla base di preferenze precedenti e su tutta una serie imponente di metriche che possono (e devono) essere combinate tra loro.
3. Trovare il giusto mix
Questo punto è fondamentale e – a riguardo – ci si potrebbe dilungare moltissimo.
Trovare il giusto mix nell’analisi dei dati significa, innanzitutto, mettere a fuoco e combinare le giuste metriche, come abbiamo già scritto, ma significa anche andare a scovare “i dati giusti, nei posti giusti e nei momenti giusti”, con un’ottica omnichannel: mobile, desktop, tablet; ma anche sapere tracciare al meglio le parole chiave sui motori di ricerca, sui social network, sulle piattaforme specializzate.
Una cosa va tenuta bene a mente: non esiste il mix perfetto per tutti; si tratta di trovare quello giusto, quello più funzionale per il proprio business e i propri scopi.
4. Spingersi alla personalizzazione? Si può
L’abbiamo ripetuto ampiamente sopra: il vero scopo del data-driven è quello di conoscere il più possibile la propria platea di clienti, sia di quelli potenziali che di quelli reali (con l’importanza dell’engagement e della fidelizzazione, a cui dedicheremo il punto conclusivo). Il passaggio successivo è quello di suddividere questo pubblico in tanti segmenti, in cluster, il più possibile circoscritti, creati sulla base di caratteristiche uniformi e coerenti.
Queste fette specifiche di pubblico, infine, andranno intercettate con “messaggi” su misura, con la giusta “voce”, nel posto giusto, al momento giusto, ma ci si può spingere oltre?
Si può, insomma, puntare la propria attenzione sulle singole persone? Sì ed è esattamente quello che fanno le aziende come Doxee, specializzate nel marketing e nel Customer Service personalizzato.
Si tratta di imparare a conoscere “davvero” chi si ha davanti, persona per persona. Tracciare le singole customer journey, e presidiarne tutti i touchpoint e – di conseguenza – costruire delle comunicazioni specifiche, diverse per ognuno, quasi sartoriali, in un’ottica one-to-one.
I grandi brand si stanno rendendo tutti conto della potenza della personalizzazione; anche nel settore Food and Beverage.
McDonald’s, ad esempio, ha lanciato la sua app personalizzata, attraverso la quale si può accedere a sconti e offerte su misura, ma anche “dialogare” con il brand nell’ottica di un miglioramento del servizio.
C’è poi Kroger, un colosso americano del retail, con oltre 120 miliardi di fatturato e quasi mezzo milione di dipendenti: questa company ha messo in pista, con grande anticipo, dei sistemi molto efficienti di raccolta di dati. Sulla base di questi, Kroger ha generato più di 6 milioni di offerte uniche e personalizzate ai suoi clienti, nel solo 2017 (mega-conference.com).
5. Fidelizzazione: a questo si deve puntare
In questo articolo siamo partiti dall’utilizzo dei Big Data per l’ottimizzazione della produzione e la riduzione dei costi (ma anche, contemporaneamente, per la miglior conoscenza dei comportamenti dei propri clienti).
Poi ci siamo spostati sulle dinamiche più strettamente legati al marketing. Quindi sulla frontiera della personalizzazione.
Perché abbiamo deciso di chiudere con la fidelizzazione? Perché è il vero obiettivo a cui tutte le aziende puntano (ma anche quello più ostico); e quelle del settore Food and Beverage non fanno assolutamente eccezione.
Secondo un’analisi approfondita – e ampiamente nota – condotta da Bain & Company, conquistare un nuovo cliente costa dalle 6 alle 7 volte di più rispetto a fidelizzarne uno. Insomma, sono i numeri stessi a “urlare” l’importanza della fidelizzazione. E, sicuramente, il modo migliore per fidelizzare un cliente è – di nuovo – conoscerne al meglio le caratteristiche, i comportamenti, le esigenze.
A questo punto non stupisce affatto che, secondo un sondaggio del 2017 condotto da Gartner, ben l’81% dei marketer, di tutti i settori, si aspetta che la Customer Experience sarà l’aspetto principale su cui si giocheranno le sfide del marketing nei prossimi tre anni e non c’è Customer Experience soddisfacente, senza personalizzazione.
Il cerchio, dunque, si chiude. Gli strumenti più avanzati messi a disposizione dalla digital transformation pongono le company del settore Food and Beverage nelle condizioni di fare qualcosa di molto semplice e di molto efficace: mettere le persone al centro, dare loro il giusto valore e riaverlo indietro, moltiplicato.
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