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Impara a leggere i Dati: Come l’analisi dei Dati aiuta a massimizzare le vendite

Analisi dati moda: cruciale per conoscere clienti, ottimizzare vendite, gestire inventario, anticipare trend, migliorare presenza online, decisioni informate, crescita sostenibile. Leggi la nostra Guida Pratica.

Tempo di lettura: 4 minuti

In un settore dinamico come quello della moda, comprendere e utilizzare i dati può fare la differenza tra una vendita mancata e il successo commerciale. L’analisi dei dati non è più un’opzione: diventa una necessità per i negozianti che desiderano ottimizzare le vendite e incrementare i guadagni.

Affinché l’analisi dei dati sia efficace, è cruciale scegliere il metodo di indagine più adatto alle esigenze del proprio negozio e ai tipi di dati che si desidera analizzare.

Conosci il tuo pubblico

La conoscenza dei clienti permette di personalizzare l’offerta, proponendo prodotti che rispecchino le preferenze specifiche del proprio target. Ad esempio, se i clienti prediligono abiti casual piuttosto che formali sarebbe strategico decidere di ampliare questa gamma nel proprio assortimento.

Per scoprire le preferenze del pubblico puoi sfruttare i feedback, da raccogliere attraverso sondaggi e questionari da somministrare in negozio oppure online. Che siano positivi o negativi i feedback sono una miniera d’oro di informazioni e analizzandoli  puoi identificare punti di forza e aree di miglioramento, sia a livello di prodotto che dei servizi offerti.

La conoscenza del comportamento della propria clientela permette anche di identificare i modelli di sensibilità ai prezzi dei clienti permettendo di ottimizzare la propria strategia di pricing, applicando sconti mirati o aggiustando i prezzi nei momenti chiave.

Analisi delle vendite

Connessa alla conoscenza dei gusti dei clienti è l’analisi delle vendite registrate. In questo caso le informazioni sono più semplici da ricavare trattandosi di dati già interni alla propria attività.

Va da se che l’analisi dettagliata è possibile usando strumenti tecnologici che immagazzinano i dati del negozio e che restituiscono velocemente i risultati attraverso Report e Dashboard, come fanno i software gestionali. Tra l’altro, se in cloud come MagicStore, i software gestionali permettono di immagazzinare infiniti dati conservati in modo sicuro.

L’esame delle vendite identifica trend, pattern e anomalie nella strategia di vendita, mostrando i guadagni ed evidenziando le perdite, offrendo una visione approfondita delle performance del proprio assortimento.

Gestione intelligente dell’inventario

Analizzare le vendite passate aiuta anche a prevedere la domanda futura dei vari articoli. Si evita, così, di ritrovarsi con stock eccessivi o, al contrario, con la mancanza di prodotti potenzialmente molto richiesti.

Alcuni imprenditori utilizzano sistemi di riordino automatico basato su soglie di inventario predeterminate così da eliminare la possibilità che, per un mancato controllo o per distrazione, ci si ritrovi senza disponibilità proprio dei prodotti più richiesti.

LEGGI ANCHE: Come gestire l’Inventario?

Analizza i trend di settore

L’analisi dei trend di settore rappresenta un pilastro fondamentale per i negozi di moda. Per realizzare un’efficace analisi dei trend di settore sono disponibili piattaforme specializzate nell’analisi di mercato come WGSN, Mintel o Euromonitor per ottenere insight approfonditi sui trend emergenti.

Questi strumenti possono offrire previsioni affidabili su colori, tessuti, stili e innovazioni tecnologiche che influenzeranno il settore nei mesi o anni a venire. Si potrà così anticipare le preferenze dei consumatori prima che si manifestino sul mercato.

Indagine sui social media

I social media offrono una visione senza precedenti sui movimenti culturali e sulle preferenze emergenti del pubblico.

  • Molto importanti sono gli hashtag, parole chiave con cui si arriva dritto al target interessato. Per questo capire quali sono quelli più popolari e rilevanti per il proprio settore è il giusto approccio all’analisi. Strumenti come Trendmap, Hashtagify, o anche le funzioni di ricerca integrate delle piattaforme social, possono aiutare a scoprire quali termini sono in tendenza.
  • Identificare gli influencer chiave nel proprio settore e analizzare i loro contenuti e il modo in cui orientano le preferenze e le scelte di acquisto dei loro follower crea spunti da emulare per testare un proprio approccio diretto verso il pubblico.
  • L’analisi dei commenti e delle interazioni sui post può fornire approfondimenti su come il pubblico percepisce determinati trend e attraverso determinati strumenti di analisi è possibile capire non solo quali trend sono popolari, ma anche quali evocano risposte positive o negative.

Studio del traffico web

Nel caso della vendita online, i dati permettono di ottimizzare la propria presenza online e migliorare le performance di vendita. Strumenti avanzati come Google Analytics offrono un’ampia gamma di dati e insight per analizzare in modo dettagliato il comportamento dei visitatori sul sito, comprendendo le informazioni demografiche (età, genere), geografiche (paese, città) e di comportamento (nuovi utenti VS utenti già iscritti, frequenza delle visite).

Esaminando il percorso che gli utenti seguono sul proprio sito si può identificare da dove gli utenti entrano, le pagine che visitano e i punti in cui abbandonano il sito.

Il tasso di conversione è, poi, il dato primario da monitorare. Questo include non solo le vendite ma tutte le azioni chiave che si desidera che gli utenti svolgano, come iscrizioni alla newsletter o compilazioni di moduli di contatto.

Elaborazione dei dati raccolti

Una volta che i dati grezzi sono stati raccolti, attraverso uno o più metodi tra quelli appena analizzati, si passa alla loro analisi e trasformazione in “previsioni” attraverso tre tipi di analisi:

  • L’Analisi Descrittiva (“cosa è successo?”) fornisce un resoconto dettagliato delle performance in corso dell’attività attraverso la raccolta e l’interpretazione dei dati storici. Per esempio, un negozio di moda può utilizzare l’analisi descrittiva per capire quali prodotti hanno venduto di più in una determinata stagione.
  • L’Analisi Predittiva (“cosa potrebbe accadere?”) utilizza i dati storici per fare previsioni sul futuro attraverso modelli statistici e algoritmi, arrivando ad indicare  cosa è probabile che accada. Potrebbe, ad esempio, prevedere la domanda di determinati stili o colori per la prossima stagione, permettendo ai rivenditori di ottimizzare le scorte e le strategie di marketing.
  • L’Analisi Prescrittiva (“cosa dovremmo fare?”) non solo prevede gli eventi futuri, ma suggerisce anche azioni specifiche per influenzare positivamente quegli esiti. Attraverso tecniche avanzate, come l’ottimizzazione, la simulazione e l’intelligenza artificiale, consiglia decisioni che possano portare ai migliori risultati possibili. Ad esempio, potrebbe suggerire il miglior momento per lanciare una nuova linea di prodotti basandosi non solo sulla domanda prevista, ma anche su fattori come la capacità di produzione, i costi e le tendenze del mercato.

Scegliere i metodi di indagine appropriati è fondamentale per trasformare grandi quantità di dati in informazioni previsionali. L’obiettivo finale è utilizzare questi dati per prendere decisioni informate che portino a una crescita sostenibile e a un miglioramento continuo delle performance di vendita.

Giuseppe Celentano
Giuseppe Celentano
Marketing & Communication Director di magicstore, piattaforma SaaS per il fashion retail omnicanale. Esperto nella digitalizzazione dei processi di vendita e nelle strategie di marketing, coniuga visione strategica, orientamento ai dati e attenzione al fattore umano. I suoi interventi sono pratici, motivazionali e mirati a generare valore immediato per chi opera nel retail.

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