Dal tracciamento del flusso (Flow Track) dei carrelli della spesa, alla riproduzione anonima dei comportamenti del Cliente di Ipermarket, RetailersSupermarket. Dal Business Intelligence (BI) per gli ASSET della Grande Distribuzione Organizzata (GDO), all’applicazione del Machine Learning: il Data Driven Marketing di settore.

In tempo reale (RTLS – Real Time Location System), la possibilità di avere l’analisi anonima di flussi, comportamenti derivati, matrici/calcolo delle probabilità e BIG DATA differenziati. Attraverso la tecnologia Bluetooth Low Energy (BLE), algoritmi basati sull’intelligenza artificiale e sensori TAG attivi, si può costruire un sistema ideale per integrare il customer tracking e lo shelf marketing nel settore commerciale e distributivo.

Data driven marketing negli Asset della GDO: dai dati di flusso al tracking anonimo In-Store

Dalle analisi NIELSEN delle Quote di Mercato (QM) alla diffusione dei POS (Point of Sale) nei punti vendita; da l’utilizzo di carte di credito e debito, si è sempre partiti dal punto essenziale del marketing strategico: conoscere e analizzare i dati di acquisto, riprodurre e guidare il comportamento delle persone (semplici consumatori, nel XX secolo) in Supermarket e Ipermarket, punti vendita di massa e GDO. 

IoT (Internet of Things), API e software specializzati negli analytics di dati e statistiche, nel corso degli ultimi anni hanno permesso di personalizzare e integrare l’analisi degli acquisti. Una caratterizzazione fondamentale per capire come migliorare la proposta dei prodotti in esposizione, la gestione degli stock, le promozioni dei BRAND associati ed i percorsi guidati. Soprattutto, s’identifica sempre più l’esperienza di acquisto con il percorso che porta a capire e decidere di cosa abbiamo bisogno. Comprendere la necessità e il desiderio, impulsivo o ragionato.  

Nei primi anni 2000, l’utilizzo dei Beacons BLE e di un’APP associata al Brand di riferimento della Grande Distribuzione Organizzata (GDO), ha permesso il diffondersi della tecnologia iBeacons (Apple), del protocollo Eddystone (Google) e del Bluetooth, associati a ricettori fisici BLE. Hardware che ha permesso d’interagire con gli utenti attraverso APP, inviando notifiche e coupons negli smartphone abilitati. 
Se per i Centri Commerciali questa tecnologia funzionò (Macy’s in USA, ad esempio) – riprendendo vigore e forza proprio adesso, tra MOCA e Digital Food, ad esempio, con nuove tecnologie e algoritmi, approcci e servizi – per Supermarket e Ipermercati questo approccio si è rivelato inutile e infruttuoso, portando a sviluppare interazioni più efficaci tra tecnologie e software.

Il tracking dei carrelli della spesa ha permesso di eliminare ogni problema riferibile a Privacy, uso di APP e funzione pro-attiva del consumatore: nasce il tracciamento anonimo intelligente, il sistema di Token Analytics

In Europa,  Shoppermotion ha sperimentato lo Shopping Cart Track in 3 sedi del Carrefour a Madrid e 2 sedi NISA a Londra, selezionate per la fase di testing del tracciamento anonimo dei mezzi mobili – carrelli della spesa e cesti portatili – associati ad un target di spesa di una categoria specifica: market, supermarket e ipermarket. Le partnership con Coca Cola e Unilever, hanno dato conferma della forza del prodotto e dell’approccio:

il Data Driven Marketing per GDO e Brand in esposizione, apporta quello che mancava al market insight del settore commerciale.

Negli USA, Acuity System ha implementato nel 2017, per la catena Walmart, un sistema di LED, Beacons BLE e chips attivi per il tracciamento dei carrelli della spesa e della pedonabilità. 

Data Driven Marketing - In Store Analytics di Shoppermotion

Shopping Cart Track e Benefits acquisiti: Dashboard, Metriche e Indici di Prestazione

RTLS (Real-Time Locating System) è l’acronimo che identifica il sistema acquisito che permette di tracciare il percorso di un acquirente in un Supermarket (Data Driven Marketing), ad esempio. Permette di estrapolare dati essenziali, associabili al comportamento di chi guida il carrello (o porta un cesto), permettendo di avere metriche prestabilite e dati ricavati dal Customer Flow:

  • Numero di Shoppers
  • Tempi di Percorrenza Settoriali
  • Direzione dei Flussi
  • Tempi di attesa in Aree Target
  • Tempo impiegato per arrivare in cassa
  • Ora Check In (ingresso)
  • Ora Check Out (uscita lato cassa)
  • Velocità di percorrenza
  • Tempi di permanenza
  • Identificazioni categorie Brand scelti
  • Percentuali di soste In e Out
  • Tempi di permanenza cassa
  • Analisi Aree espositive Promo prodotti

Conoscere le metriche relative alla vendita al dettaglio, attraverso i dati anonimi ricavati dal movimento e dai flussi dei carrelli della spesa, permette di anticipare il flusso ed i percorsi degli utenti, ottimizzando organizzazione e layout dell’esposizione dei prodotti, identificare le categorie di consumo e le categorie d’uso dei prodotti più o meno esitose, in base all’analisi dei flussi e delle metriche, aumentando vendite e redditività dell’esperienza d’acquisto. 

Kontakt.io e Quuppa: hardware e Haip Tag applicato all’In-Store Analytics ed al Data Driven Marketing 

La Start Up finlandese Quuppa, per mezzo di Locators e Tags BLE, AoA (Angle of Arrival) e l’Hight Accurancy Indoor Positioning – con API open source integrabili con altre tipologie di piattaforme – ha costruito un Intelligent Location System all’avanguardia, utile sia per il mondo della logistica che dell’Healthcare, con un livello di precisione al di sotto dei 20 cm (margine di errore) nel campo dell’asset tracking. 

L’Haip Tag e la predisposizione dei localizzatori LD-7, permette di identificare gli spostamenti in una 2D Heatmap (Mappa di Calore) e la tracciabilità dei carrelli della spesa, con un’accuratezza difficilmente riscontrabile in questo settore. Infrastruttura, progettazione e software, riescono ad evidenziare la tipologia di scaffali, le categorie di prodotto associate, percorsi prestabiliti. 

Shopping Motion, utilizzando la tecnologia Kontakt.io (Beacons BLE, Bluetooth Tag e Gateway Custom) – uno dei must per affidabilità e sicurezza – ha sviluppato un sistema di tracking per GDO (ipermercati e supermercati), suddividendo in 1.5 x 1.5 metri le track zone di riferimento, estrapolando dati dal movimento dei carrelli, guidati da target passivi e anonimi e trasformandoli in dati e analitiche attive.

 Data Driven Marketing per massimizzare il rendimento di un ipermarket e le decisioni strategiche, modificando e migliorando l’assortimento, la disposizione delle categorie di prodotto nelle scaffalature, la creazione di nuovi percorsi indotti, KPI globali e Big Data.

Intelligenza Artificiale (AI), Video Track Anonimo e la frontiera del Machine Learning

Nel settore del Customer Asset Tracking, l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale e dell’Internet of Things nel Data Driven Marketing, sta diventando sempre più utile ed essenziale. In Italia, la partnership con GORWELL ha portato per la 1° volta lo Shoppping Cart Tracking System della Shoppermotion nel Belpaese, con strumenti nuovi e personalizzati. Digital Foodapplica il suo approccio al servizio di Customer Asset Tracking Gorwell, settore GDO e Retail, in collaborazione con il leader di settore: Proximus Inc. Lo Shopping Cart Tracking System applicato a Ipermarket, Supermarket e GDO.

Utilizzando telecamere d’identificazione impersonale del target demografico, associato al carrello della spesa e applicando l’algoritmo di elaborazione (AI), personalizzabile in base alle esigenze del cliente, stiamo studiando l’associazione univoca dell’ID unico di un carrello ad una lista della spesa, identificata al momento dell’acquisto. L’obiettivo è quello di sviluppare la ricerca collaborativa sull’integrazione tra il lettore BarCode con Bluetooth e la piattaforma per l’analisi e la gestione dello Shopping Cart Tracking Flow.

La ricerca della Digital Food potrebbe permettere il MATCHING tra percorsi, tempi, pause e chi porta il carrello della spesa. Per identificare categorie target (anziani, giovani, numero di persone) e comportamenti associati alle funzioni d’uso dei prodotti, categorie di consumo, brand e shelf marketing.

L’identificazione anonima – demografica non identificativa – evidenziando la presenza numerica di un uomo, una donna, di una fascia di età generica (adulto, giovane, anziano), permetterà di creare una linea di target specifici associabili allo storico di percorsi e acquisti. Per analizzare comportamenti avuti nei percorsi fatti dal carrello della spesa e nelle diverse fasi identificate, analizzando il rapporto tra i dati dei Carrelli della Spesa (o Basket) e la distribuzione dell’assortimento delle famiglie di prodotti e brand. Ogni INPUT viene inviato ad un SERVER e ad una piattaforma che elabora ogni dato, utilizzando l’intelligenza artificiale (AI) ed il Machine Learning.

Senza togliere alle persone il piacere della scelta e dell’acquisto; senza stravolgere le loro abitudini, ma accompagnandole in modo silenzioso, per migliorare la customer journey, imparando a conoscere bisogni, preferenze e desideri, senza essere invasivi e mantenendo l’approccio sociale e le interazioni tra persone, ancora l’elemento fondante della frequenza di Ipermarket e Supermarket (Dati Carrefour).

Amazon e il futuro del Machine Learning: personalizzazione dei dati e degli spazi fisici di acquisto.

Amazon Prime, Amazon Go, Amazon Echo. I negozi fisici e l’innovazione; è questo che porta Amazon avanti a tutti gli operatori della GDO. Nel settore RETAIL, nel settore della distribuzione e vendita di prodotti di largo consumo, innovazione e BIG DATA, tecniche di Machine Learning e IoT, porteranno tutti in una posizione strategica di vantaggio.

La Start Up Zippin, un esempio emblematico. E l’acquisizione da parte di Amazon – per 13.7 miliardi di dollari – della catena di supermercati di cibo biologico, Whole Food (USA) è il sintomo di un modo di prepararsi a rivoluzionare il mondo degli acquisti, definitivamente: Amazon Go.

Il negozio Amazon di Seattle (inizialmente, aperto in via sperimentale per i dipendenti Amazon) è stato progettato per lo shopping senza cassa. Geo-localizzazione e intelligenza artificiale permettono di tracciare i prodotti tolti dallo scaffale e messi nel carrello ed i prodotti che il cliente decide di rimettere al proprio posto. All’uscita, gli acquisti vengono addebitati direttamente sulla carta di credito attraverso un’APP dedicata.

Nel 2017, la preoccupazione dei player tradizionali per un sistema di acquisto Ipertech all’ennesima potenza, fu letta nell’andamento azionario di due BIG della GDO: Walmart e Kroger persero il 7% ed il 17%.

Se il futuro della GDO e degli acquisti nel settore FOOD è nelle mani dei grandi stakeholders, sia della grande distribuzione organizzata che dell’ high tech, la ricchezza è non solo nei BIG DATA di settore (verticali), ma nel Data-Driven Marketing specializzato, basato su forme diverse di Asset Tracking, lettura dei dati e Small Data

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