Il mondo dell’ecommerce è in continua evoluzione e se disponi di un negozio online devi essere sempre al passo coi tempi per sfruttare le nuove tecnologie e fornire ai clienti un’esperienza wow. In questo articolo ci concentriamo su due strategie: il tracking in tempo reale e l’analisi predittiva.
Alcune strategie puntano a massimizzare le vendite, come i prodotti bundle. Queste due che analizziamo in questo articolo invece puntano a creare un’esperienza mirata e personalizzata per il cliente e ottimizzare i costi dell’azienda. Scopriamo più nel dettaglio come funzionano e come sfruttarle al meglio.
Indice
Tracking in tempo reale: come sfruttarlo per l’ecommerce
Partiamo dalla definizione di tracking in tempo reale, detto anche real-time tracking, che rappresenta la capacità di monitorare e visualizzare la posizione e lo stato di un prodotto inviato tramite l’uso di tecnologie come il GPS, i sensori e la connettività Internet.
Uno dei primi vantaggi è la possibilità di aggiornare i clienti in tempo reale sull’esatta posizione del prodotto ordinato. In pratica il cliente può sapere quando il pacco è stato spedito, quando è in transito e quando è in consegna. Tutto ciò garantisce una maggiore trasparenza nel processo di consegna che aiuta a costruire una maggiore fiducia con i clienti. Sapere esattamente dove si trova il pacco riduce l’ansia e aumenta la soddisfazione del cliente.
Il tracking inoltre aiuta a gestire alla perfezione l’inventario, monitorando la quantità presente di scorte, riducendo i tempi di stoccaggio e minimizzando le rotture di stock. Identificare e risolvere rapidamente eventuali discrepanze nell’inventario aiuta a prevenire furti o errori, a tutto beneficio della produttività dell’azienda.
A trarne beneficio è anche la logistica, in quanto tramite il tracking è possibile ottimizzare le rotte di consegna, riducendo i tempi di transito e i costi del carburante. Inoltre puoi anche organizzare la consegna nel momento più comodo per il cliente. La gestione del magazzino e della logistica sono fondamentali, perciò ti invito a leggere questo articolo per conoscere le strategie più efficaci.
Il tracking in tempo reale ha un’altra importante funzione: ottimizzare il servizio clienti che risulta più efficiente e proattivo. Se ad esempio un pacco è in ritardo, il servizio clienti può avvisare l’utente in anticipo e proporgli soluzioni alternative. Risulta poi un’ottima idea integrare il tracking in tempo reale nelle app mobili per consentire ai clienti di tracciare i loro ordini direttamente dal loro smartphone.
Implementazione tecnologica
Puoi usare due tecnologie di geolocalizzazione per il tracking in tempo reale:
- GPS: per tracciare i veicoli di consegna;
- RFID: per monitorare i prodotti all’interno dei magazzini.
Puoi anche integrare piattaforme di tracking come Shippo, AfterShip o Trackr nella tua infrastruttura e-commerce per gestire i dati di tracking in tempo reale. In alternativa puoi utilizzare API e webhooks per collegare il sistema di tracking con il sito e-commerce e le app mobili, permettendo aggiornamenti in tempo reale. E ancora c’è la possibilità di creare dashboard intuitive per il monitoraggio in tempo reale e strumenti di reporting per analizzare le performance delle consegne.
Esistono poi sistemi di automazione che avvisano i clienti costantemente sull’andamento della consegna. Puoi implementare sistemi di notifica automatica che avvisano i clienti via email, SMS o push notification sugli aggiornamenti dello stato della consegna. Oppure puoi configurare sistemi di allerta per identificare e risolvere rapidamente eventuali problemi nel processo di consegna.
Cos’è l’analisi predittiva
Al tracking in tempo reale si affianca poi l’analisi predittiva, cioè una branca dell’analisi dei dati che utilizza tecniche di statistica, machine learning, intelligenza artificiale e data mining per analizzare i dati storici e fare previsioni sui possibili eventi e scenari futuri. Questa tecnica è particolarmente utile per identificare modelli, tendenze e comportamenti, permettendo alle aziende di prendere decisioni informate e proattive.
L’analisi predittiva aiuta ad analizzare i comportamenti d’acquisto dei clienti, suggerendo quali sono i prodotti che potrebbero interessare. Ad esempio Amazon utilizza sofisticati algoritmi che mostrano ai clienti prodotti che rientrano nei loro interessi, tenendo conto di ciò che hanno acquistato o cercato precedentemente. Inoltre consente di creare campagne di marketing personalizzate inviando promozioni e offerte basate sulle previsioni delle esigenze e preferenze individuali dei clienti.
L’analisi predittiva è un valido alleato anche per una corretta politica dei prezzi. Nello specifico puoi usarla per implementare strategie di prezzi dinamici, regolando i prezzi dei prodotti in base alla domanda, alla concorrenza, alla stagionalità e ad altri fattori esterni. In questo modo puoi prevedere con anticipo quali promozioni e sconti potrebbero avere maggior successo per determinati segmenti di clienti, ottimizzando le campagne promozionali per massimizzare le vendite e i margini di profitto.
C’è poi un altro aspetto importante da sottolineare soprattutto in questo particolare contesto storico: l’analisi predittiva aiuta a prevenire e rilevare le frodi. Gli avanzati algoritmi di machine learning aiutano a identificare anomalie nelle transazioni e individuare eventuali truffe, così da intervenire tempestivamente per prevenire perdite finanziarie. Infine è possibile implementare sistemi di monitoraggio in tempo reale per rilevare e reagire immediatamente a transazioni sospette.
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