di Alessio Abbate<\/b><\/p>\n
Comprendere i reali e mutevoli bisogni degli acquirenti non \u00e8 un compito facile. Non sempre i retailer<\/i> riescono a \u2018incrociare\u2019 opportunamente i dati estratti dai sistemi interni di misurazione delle performance<\/i> (fatturato, rotazioni, margini, ecc.) con i dati di mercato e con le informazioni provenienti dai programmi di loyalty<\/i> o dalle analisi (desk<\/i> e field<\/i>) della concorrenza.<\/p>\n
Le analisi della concorrenza, inoltre, si limitano di solito a reperire informazioni sulle attivit\u00e0 promozionali e a condurre analisi sul campo basate su osservazioni qualitative e poco strutturate dei negozi dei competitor<\/i>, oppure sul semplice monitoraggio, spesso attraverso altre societ\u00e0, dei prezzi a scaffale per i principali brand<\/i>. Raramente le analisi dei competitor<\/i> si spingono fino a comprendere una puntuale analisi (store check<\/i>) del posizionamento rispetto alle singole leve del retail mix<\/i> (assortimento, prezzi, spazio e display<\/i>, promozioni, ecc.).<\/p>\n
I dati di mercato invece – normalmente disponibili attraverso l\u2019accesso a banche dati standard<\/i> per i retailer<\/i> con budget<\/i> di spesa limitati – difficilmente forniscono informazioni significative per i bacini di utenza specifici dei singoli negozi gestiti e sono, inoltre, inevitabilmente organizzati in base ad aggregati merceologici diversi da quelli adottati dal singolo retailer<\/i> (c.d. \u2018albero merceologico\u2019 o \u2018classificazione marketing\u2019<\/i>), rendendo complesso il confronto in profondit\u00e0 per singoli segmenti.<\/p>\n
Il motivo principale per cui il retailer <\/i>non riesce a cogliere le giuste intuizioni per soddisfare al meglio le esigenze dei propri clienti risiede, il pi\u00f9 delle volte, proprio nella scarsa manutenzione dell\u2019albero merceologico (il criterio in base al quale i prodotti sono classificati in anagrafica e raggruppati in segmenti, categorie, reparti e settori) e nella conseguente lettura distorta dei KPI (dati di performance<\/i>).<\/p>\n
L\u2019albero merceologico del retailer<\/i> talvolta non comprende alcuni segmenti trasversali che riflettono bisogni specifici. Per fare un esempio, gli \u2018alimenti per l\u2019infanzia\u2019 non sono generalmente classificati in base al ciclo di vita del bambino (pre-svezzamento, svezzamento e crescita). In chiave espositiva, ci\u00f2 comporta che sul punto vendita la \u2018mamma\u2019 deve analizzare scrupolosamente l\u2019intero scaffale degli alimenti per l\u2019infanzia allo scopo di individuare prodotti diversi (pastine, omogeneizzati, latte, biscotti, ecc.) per il medesimo stadio del ciclo di vita del proprio bambino.<\/p>\n
Altre volte, invece, l\u2019albero merceologico non \u00e8 aggiornato costantemente dal retailer<\/i>. Questo vale soprattutto per il non-food<\/i> e, in particolare, per l\u2019elettronica di consumo, dove l\u2019obsolescenza economica, prima ancora che tecnologica, \u00e8 rapidissima. Non suddividendo in anagrafica, ad esempio, i PC portatili in Notebook<\/i> e Netbook<\/i> (e non creando, all\u2019interno di entrambi, ulteriori sub-segmenti), si rischia di estrarre dai sistemi di Business Intelligence<\/i> dei KPI (prezzi medi, rotazioni, elasticit\u00e0 promozionale, ecc.) di difficile interpretazione in chiave gestionale.<\/p>\n
Infine, l\u2019albero merceologico dei retailer<\/i> non sempre fornisce informazioni in profondit\u00e0 o a monte sui segmenti rilevanti. Nella \u2018detergenza stoviglie\u2019, ad esempio, gli alberi merceologici dei retailer<\/i> di piccola-media dimensione raramente si sviluppano in profondit\u00e0 comprendendo nei \u2018detersivi lavastoviglie\u2019 tutti i segmenti rilevanti (liquidi, gel, polveri e tabs). Altre volte, invece, l\u2019albero \u00e8 costruito con un livello di dettaglio molto elevato per i subsegmenti, ma senza una classificazione \u2018macro\u2019 in anagrafica per i segmenti a monte. E\u2019 questo il caso tipico della categoria \u2018preparazione dolci\u2019, che comprende normalmente 25-30 subsegmenti (dalla farina, alle decorazioni, alla frutta conservata, ecc.) che raramente sono raggruppati in macrosegmenti (ad es., ingredienti, preparati e guarnizioni). In questo caso, il rischio non \u00e8 quello di perdere informazioni sui subsegmenti rilevanti, quanto piuttosto quello di non cogliere le performance<\/i> per funzioni d\u2019uso dei macrosegmenti e di riscontrare difficolt\u00e0 nella logica di costruzione del display<\/i>.<\/p>\n
Tutto ci\u00f2 impatta inevitabilmente sul modo di leggere i bisogni del cliente: l\u2019albero merceologico deve rispondere alle esigenze dei clienti ed evolvere assieme ad esse. Troppo spesso i retailer<\/i> per esigenze \u2018interne\u2019 adottano invece un \u2018linguaggio\u2019 simile a quello dei fornitori o del gruppo d\u2019acquisto al quale appartengono, prescindendo dal mercato e dalle logiche di \u2018category management<\/i>\u2019. Per \u2018trasformare\u2019 semplici dati in utili insight<\/i> occorre pertanto, non solo adottare dei sistemi flessibili di Business Intelligence<\/i>, ma soprattutto creare una \u2018cultura organizzativa\u2019 intorno all\u2019analisi e all\u2019interpretazione dei reali e mutevoli bisogni dei clienti e, di conseguenza, costruire opportune procedure di revisione e aggiornamento della classificazione dei dati.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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