Misurare in tempo reale i flussi in-store, segmentare gli shopper per genere e fasce d’età, stabilire il processo e le decisioni di acquisto, definire tutti gli indicatori di performance per categoria e per prodotto. Sono alcune delle prestazioni di Dianalytics™, la prima piattaforma web-based per questo tipo di attività.
Nel periodo di rilevazione si possono misurare moltissime cose in un punto vendita. I sensori installati tracciano chi guarda il prodotto, chi si avvicina allo scaffale, chi compra. Si definisce se si tratta di uomo/donna, e in quale fascia di età. Collegato ai dati di fidelity card fornisce un quadro eccellente su un campione amplissimo e dilatato nel tempo. Il tutto nel massimo rispetto della privacy, avendo avuto il riconoscimento del garante per la protezione dei dati personali già nel 2012. I dati sono elaborati con un sistema di machine learning estremamente innovativo: Rulex, una tecnologica nata dalla ricerca di Rulex Inc. di Boston, sede direzionale di Impara srl, spin-off del Cnr-Ieiit di Genova.
Dianalytics™, con il supporto di Rulex, consente di dare risposta a interrogativi importanti: quali sono i fattori che impattano sull’acquisto di un prodotto o di una categoria? A fronte del cambiamento di un fattore, come ne rimarrebbero influenzate le vendite? Quale è il profilo del mio acquirente e che cosa acquista? Come cambiano le sue abitudini di acquisto a seconda delle strategie promozionali? Tutte queste informazioni, se correttamente interpretate, possono essere la chiave per la pianificazione di una efficace strategia commerciale e di marketing: quale è il corretto posizionamento di prezzo del mio prodotto? Su quali leve devo puntare per un suo lancio di successo? Non sempre infatti il taglio prezzo e una promozionalità esasperata portano a un aumento delle vendite tale da garantire un ritorno sull’investimento. Molto spesso quest’ultimo è negativo e il risultato che si produce è un indebolimento dell’immagine del brand. Servono nuove strategie, ma per attuarle, è fondamentale una conoscenza del cliente e delle sue abitudini di acquisto (che cosa acquista, dove, come, e con quale frequenza).
Il sistema nasce dalla pluridecennale esperienza e dai sistemi di rilevazione avanzati di Dialogica srl, società specializzata nell’offerta innovativa di servizi di market research in tempo reale delle audience e del comportamento degli shopper con Rulex, la più avanzata piattaforma cognitive machine learning per la monetizzazione dei dati. Nel 2015 Dialogica e Rulex coronano un percorso di collaborazione ultra quinquennale con l’integrazione del sistema di machine learning di Rulex nella piattaforma di Dianalytics. Dialogica vede ampliato il suo portafoglio di offerta e Rulex sperimenta la sua prima applicazione nel campo del trade marketing e delle shopper research. La collaborazione con Ipr Feedback ha permesso di orientare l’analisi anche verso la modellizzazione del comportamento di acquisto dei clienti nel contesto fidelity card, permettendo un’efficace completamento delle informazioni e un approfondimento del profilo del cliente e del suo livello di fidelizzazione alla marca.
