Da quando è esplosa l’offerta fast-fashion anche tra player digital-only, i grandi nomi che hanno dato vita a questo mercato - Zara e H&M per citarne solo un paio - con punti vendita dislocati in tutto il mondo, hanno attraversato un periodo di crisi, con store meno frequentati di un tempo e grandi moli di invenduto. L’intera industry della moda, fino ai grandi nomi delle passerelle, ha iniziato ad interrogarsi sul ruolo che potrà avere lo store fisico nei prossimi anni.
Il futuro del fashion retail moda negli ecommerce? La distinzione tra shopping online e offline in realtà si fa sempre più labile: i consumatori amano ancora fare tappa nei punti vendita fisici nel corso del proprio customer journey e più della metà (51%), secondo dati rilasciati da Google, acquista proprio in negozio dopo aver cercato informazioni online. Oltre a questo, esiste un 17% di utenti che scopre il prodotto in store per poi acquistarlo su internet, mentre un utente su tre (32%) cerca informazioni online in prima battuta, fa tappa in negozio e infine compra online. Lo store è ancora un crocevia importante per intercettare il cliente, ottenere informazioni chiave per comprenderlo al meglio ed affrontare così uno scenario competitivo sempre più aggressivo.
Durante la Milan Fashion Week, Beintoo ha rilevato i dati degli utenti che sono stati nei punti nevralgici della città in occasione della kermesse per scoprire tendenze e visitare i negozi dei più noti brand di moda. Dalla mappatura è risultato che Via Montenapoleone, sede delle principali boutique, e Piazza Duomo, punto di snodo degli eventi più richiesti, hanno registrato rispetto agli stessi giorni della settimana precedente un aumento di visite medio del 10% nei primi giorni della manifestazione; in particolare, i dati restituiti dagli smartphone degli utenti, ci suggeriscono che i negozi di Via Montenapoleone hanno realizzato un footfall uplift del 17% nel giorno di apertura delle sfilate. Da questa analisi siamo in grado di estrapolare - in forma anonima - un profilo di ogni utente di un brand e dei suoi interessi sulla base dei luoghi che frequenta, per rilevare i segmenti con maggiori affinità rispetto al proprio target e implementare strategie diverse a seconda del livello di brand affinity.
Quello che ne emerge è un consumatore sempre più “fluido”, imprevedibile, che ama l’alta moda, ma, ad esempio, potrebbe non disdegnare i fast food in città, frequentare spesso una catena di multisala, e molto altro ancora. Allo stesso tempo siamo in grado di far “parlare” i protagonisti della Fashion Week con il proprio pubblico mentre si trova nei luoghi in cui gli eventi si svolgono, oppure raggiungerlo in un secondo momento. Inoltre, analizzando i dati degli utenti intercettati nei pressi degli store delle sigle competitor del brand, è possibile conoscere l'affinità del proprio target rispetto ad altri brand e conoscere la fedeltà dei propri clienti rispetto ai concorrenti. Saper dominare i dati sui propri utenti lungo tutto il customer journey, fatto di molte tappe nel mondo offline, è diventato un fattore imprescindibile.
Con migliaia di punti vendita in tutto il mondo, anche Zara, ad esempio, ha capito come questo asset potesse tornare a proprio vantaggio, rappresentando un elemento che manca ai propri rivali digital. Il brand di Inditex ha deciso di puntare sulla location intelligence per analizzare il traffico in store, comprendere i gusti dei propri clienti nel mondo e proporre offerte personalizzate e iperlocalizzate. I dati raccolti attraverso i dispositivi mobili dei propri clienti verranno integrati a tecnologie di intelligenza artificiale in grado di predire il comportamento del consumatore ed offrirgli consigli attraverso assistenti virtuali. Il caso di Zara è rappresentativo di come il mobile possa giocare un ruolo chiave nello scenario del fashion retail: la partita si gioca sulla capacità di rilevare dati di prima parte sui propri utenti, colmando il gap che c’è tra loro e il brand.
H&M ha compreso l’importanza dei dati, dopo aver registrato la più significativa perdita di profitti in sei anni, in gran parte dovuta a enormi moli di invenduto a fronte di un’offerta troppo omogenea che non teneva conto della molteplicità di preferenze che coesistono nei numerosi paesi in cui la catena è presente: con migliaia di store in tutto il mondo, il colosso svedese ha capito che poteva ricavare importanti informazioni anche dal passaggio dei propri clienti in negozio e si è votato al potere dell’intelligenza artificiale per incrementare l'efficienza della propria supply chain e offrire alla propria clientela eterogenea solo ciò che desidera, su mercati con gusti molto diversi tra loro. Secondo quanto riportato dal Wall Street Journal sono stati reclutati 200 esperti tra data scientist, analisti e ingegneri per analizzare dati e rivedere i processi di acquisto di ogni articolo in ogni negozio. I dati in questione riguardano ben 5 miliardi di visite registrate l'anno scorso tra punti vendita fisici, siti web, uniti a dati da fonti esterne. Informazioni che produrranno un effetto tanto sulle scelte produttive, quanto sulla capacità di parlare al proprio pubblico con un approccio sempre più personalizzato.
Tra aspettative dei consumatori sempre più alte, innovazione tecnologica e nuovi player che si affacciano quotidianamente nel settore, è il momento di scavare più a fondo per scoprire cosa funziona davvero e riflettere su dove i brand non sono ancora in grado di accedere a informazioni pertinenti e contestuali, in grado di sviluppare interazioni sempre più profonde con i consumatori. Il mobile ci offre un ponte per raggiungere le persone nei momenti più importanti in cui si matura la decisione di acquisto, offrendoci dati che permettono di avvicinarsi al proprio pubblico, ben oltre l’advertising. L'evoluzione continua della tecnologia, in particolare nelle aree dell’intelligenza artificiale, machine learning, realtà virtuale e aumentata, genererà opportunità sempre nuove per i brand che vogliono personalizzare la shopping experience e il dialogo con i propri utenti e gestire operazioni interne in modo più efficiente.