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Come aumentare le vendite e-commerce con l’analisi di prodotto sul customer database

In un mercato sempre più competitivo è necessario che le aziende adattino in maniera efficiente ed efficace le proprie strategie di marketing, in particolare se l’attività in questione si svolge prevalentemente in modalità virtuale. Tra le numerose soluzioni di marketing che le attività e-commerce hanno a disposizione per aumentare il proprio volume di vendite, l’analisi del prodotto sul customer database è senza dubbio una di quelle in grado di apportare maggiori vantaggi. Ma di cosa si tratta esattamente? 

Quando si parla di analisi del prodotto si fa riferimento a una strategia di marketing combinata che tiene conto sia della natura del prodotto venduto che del comportamento del consumatore. Analizzando infatti i comportamenti di acquisto dei clienti, siano essi clienti già acquisiti dall’azienda o potenziali clienti, è possibile plasmare le proprie strategie di vendita, proporre al consumatore il prodotto più adatto alle sue esigenze e, di conseguenza, aumentare anche i guadagni.  Quando questo approccio serve essere portato in azienda con un metodo strutturato, Delion come partner di marketing strategico supporta le PMI italiane con consulenza e gestione concreta.

Per fare tutto ciò diventa perciò indispensabile avere a portata di mano un vero e proprio customer database dal quale attingere i big data necessari. Vale la pena confrontarsi anche con Lancio di un nuovo e-commerce step by step per inquadrare il contesto.

Analisi di Prodotto: perché farla?

Inutile negarlo: i prodotti e l’interesse del consumatore nei loro confronti sono esattamente ciò che permette al mercato di funzionare. Per questo l’obiettivo principale delle aziende dev’essere quello di individuare con esattezza quale prodotto serva al cliente e, nel caso in cui il cliente non appaia più interessato a quel determinato prodotto, comprendere quali siano le motivazioni di questo suo comportamento. 

Per permettere di capire meglio questa dinamica è possibile fare un esempio: ipotizziamo che in un anno sia stato registrato un alto volume di vendite per quanto riguarda le console di gioco fisse e le console di gioco portatili. L’anno successivo il volume delle vendite relativo alle console di gioco fisse si è dimezzato, mentre si è verificato un incremento nelle vendite delle console di gioco portatili.

Grazie all’analisi di prodotto l’azienda ha la possibilità di capire il motivo per cui il cliente dimostra un maggiore interesse per le console di gioco portatili – ad esempio il fatto che si possano portare ovunque con sé o un minor peso dovuto alle dimensioni contenute rispetto a quelle fisse – e impostare la propria strategia di marketing di conseguenza. 

Questo vuol dire, ad esempio, proporre nuove versioni di prodotto per quanto riguarda il comparto delle console portatili o cercare di apportare migliorie mirate alle console fisse per riconquistare l’interesse del cliente.

Usare il Database Clienti

Lo strumento più importante nell’analisi di prodotto è indubbiamente il database clienti, che risulta fondamentale se l’azienda svolge un’attività online. In questo caso l’azienda può basare la propria analisi su due diversi KPI (Key Performance Indicator):

  • KPI di vendita
  • KPI di processo d’acquisto

I KPI di vendita riguardano specificatamente la transazione e forniscono quindi dati importanti relativi a fattori come la quantità venduta, il ricavo generato, lo sconto medio e il prezzo unitario medio.

I KPI di processo d’acquisto, invece, si riferiscono più nel dettaglio a tutte le azioni che l’utente compie prima di procedere all’acquisto vero e proprio del prodotto. Queste azioni includono, ad esempio, i dati relativi alla navigazione sui siti di e-commerce, per comprendere meglio a quali prodotti il cliente è interessato, a quale fascia di prezzo preferisce accedere, se può eventualmente essere interessato a prodotti simili o correlati e via dicendo.

L’importanza dell’Analisi Associativa

Uno strumento ancora più potente della semplice analisi del prodotto per aumentare le vendite e-commerce è la cosiddetta analisi associativa; nello specifico si tratta di individuare quali prodotti correlati all’acquisto principale possono essere proposti al cliente.

Per fare un esempio pratico, è sufficiente pensare a quanti utenti dopo l’acquisto di uno smartphone generalmente acquistano, sul momento o in un secondo tempo, prodotti correlati come una powerbank, un cavo di ricarica di riserva o un determinato accessorio quale una cover o una pellicola in vetro temperato per lo schermo. Attraverso l’analisi associativa è dunque possibile individuare con certezza a quali prodotti associati il cliente è interessato, così da proporli direttamente durante il processo di acquisto e aumentare le probabilità che il cliente stesso acquisti anche quest’ultimi. 

Questi dati risultano quindi indispensabili non solo per il marketing in generale ma anche per operazioni specifiche come il remarketing oppure l’up selling.

Dalla teoria alla pratica: l’analisi di prodotto e l’analisi associativa sono due servizi che offriamo ai nostri clienti e che svolgiamo per loro su base periodica, per individuare di continuo strategie di vendita che possano incrementare il fatturato. E i risultati non tardano mai ad arrivare. Contattaci se vuoi saperne di più!

 

Domande frequenti

Cos'è l'analisi di prodotto sul customer database?
L'analisi di prodotto sul customer database è una strategia di marketing che incrocia la natura del prodotto venduto con i comportamenti d'acquisto dei clienti. Usa i dati raccolti nel database per capire quali prodotti funzionano meglio, su quali segmenti e perché. È particolarmente utile per attività e-commerce, perché permette di plasmare l'assortimento e l'offerta sulla base di evidenze e non di intuizioni.
Qual è la differenza tra KPI di vendita e KPI di processo d'acquisto?
I KPI di vendita riguardano la transazione finale: quantità venduta, ricavo, sconto medio, prezzo unitario medio. I KPI di processo d'acquisto descrivono invece il comportamento prima dell'acquisto: pagine viste, tempo sul prodotto, abbandono carrello, percorsi di navigazione. I primi misurano il risultato, i secondi spiegano come ci si arriva. Letti insieme indicano dove intervenire per migliorare le conversioni.
Quando ha senso fare un'analisi di prodotto sul database clienti?
Ha senso quando l'assortimento è ampio, quando si notano variazioni di vendita non spiegabili a colpo d'occhio, quando si vuole rivedere prezzi e linee, quando si pianifica un lancio nuovo o un'eliminazione di referenze. Anche un e-commerce piccolo ne trae vantaggio per evitare di promuovere prodotti che non reggono il margine o per identificare prodotti civetta che attirano clienti ad alto valore.
Quanto tempo e quali strumenti servono per un'analisi di prodotto utile?
Per una prima analisi bastano qualche settimana, un CRM aggiornato, dati di vendita dell'e-commerce e gli analytics del sito. Per analisi più strutturate servono strumenti di business intelligence che incrocino fonti diverse e segmentino il pubblico. La qualità del risultato dipende dalla pulizia del database clienti: dati incompleti o duplicati portano a conclusioni fragili che possono orientare male la strategia.
Quali sono gli errori più comuni nell'analisi di prodotto?
Guardare solo le vendite assolute ignorando il margine, non incrociare i dati di vendita con i comportamenti di navigazione, basarsi su periodi troppo brevi che includono stagionalità o promozioni, ignorare le differenze tra segmenti di clienti. Un errore frequente è anche concludere che un prodotto non funziona senza analizzare se il problema è il prodotto, il prezzo, la scheda o il canale di promozione.
Come si misura se l'analisi di prodotto ha portato risultati concreti?
Si misura confrontando KPI prima e dopo le azioni derivate: margine per categoria, conversion sui prodotti riposizionati, tasso di riacquisto, valore medio ordine, riduzione delle giacenze sui prodotti deboli. Se le decisioni operative come cambio prezzo, nuovo packaging, promozioni mirate o eliminazione di referenze producono miglioramento misurabile sui KPI, l'analisi sta lavorando come strumento di marketing e non solo di reportistica.