Iperpersonalizzazione: 4 esempi dal mondo retail

L'iperpersonalizzazione è lo standard nell'ambiente odierno. Gli acquirenti si aspettano che ogni scroll, swipe e visita in negozio sembri creata apposta per loro.

Gli ultimi dati di McKinsey mostrano che il 71% dei consumatori richiede interazioni personalizzate e il 76% si sente frustrato quando non le riceve. E quando un brand ci riesce, i top performer ottengono il 40% di ricavi in più dalla personalizzazione rispetto ai loro concorrenti.

Tuttavia, molti rivenditori utilizzano ancora strumenti aggiuntivi che intrappolano i dati in silos e aumentano i costi operativi. Infatti, le aziende con strategie di commercio unificato riportano un turnover dell'inventario superiore del 23% e un lifetime value 1,5 volte superiore rispetto a quelle che assemblano sistemi diversi.

Shopify colma questo divario senza il peso tecnico e l'infrastruttura complessa assemblata con middleware. Un singolo profilo cliente in tempo reale alimenta la segmentazione avanzata, i percorsi basati su trigger in Flow e Audience ad alto intento per i media a pagamento.

Questa guida spiega come funziona, con casi d'uso ed esempi reali di iperpersonalizzazione nel retail.

Che cos'è l'iperpersonalizzazione?

L'iperpersonalizzazione comporta la personalizzazione di ogni touchpoint del percorso di un acquirente in tempo reale. Combina i dati di prima parte, come la cronologia di navigazione e lo stato di fedeltà, con modelli AI/ML che predicono l'intento e adattano dinamicamente contenuti, prezzi e messaggi.

Più che un modo per competere, gli acquirenti ora si aspettano questo tipo di personalizzazione retail dai brand con cui fanno acquisti. Il sondaggio State of the AI Connected Customer di Salesforce ha rilevato che il 73% sente che i brand li trattano già come individui unici, in aumento dal solo 39% del 2023. Ma solo il 49% crede che i brand utilizzino i loro dati in modo che li avvantaggi, evidenziando un crescente divario nelle aspettative.

Come funziona l'iperpersonalizzazione?

L'iperpersonalizzazione è considerata un passo avanti rispetto alla personalizzazione tradizionale, che tipicamente richiede dati ampi come demografia e segnali di comportamento dell'utente. Ad esempio:

• Personalizzazione standard potrebbe utilizzare la cronologia degli acquisti di un cliente per raccomandare un altro prodotto della stessa categoria.
• Iperpersonalizzazione potrebbe utilizzare dati in tempo reale e intelligenza artificiale (AI) per prevedere che il cliente sarebbe aperto a un abbonamento, così puoi implementare campagne personalizzate che mostrano il prezzo dell'abbonamento dopo che i punti fedeltà del cliente sono stati riscattati.

Per riuscire in questo intento ed escogitare una strategia di marketing così personalizzata, il brand deve avere una profonda conoscenza dei propri prodotti e dei propri clienti e, inoltre, individuare le giuste tecnologie e infrastrutture per supportare le tecniche di iperpersonalizzazione, magari includendo opzioni multicanale che memorizzino le informazioni sui clienti su tutti i canali online e offline. Ciò consente ai clienti di avere un'esperienza di acquisto senza soluzione di continuità, indipendentemente dal fatto che stiano facendo acquisti online o di persona.

Qualunque sia l'approccio adottato, le tecniche di iperpersonalizzazione sono il futuro del marketing. Sempre più aziende infatti stanno abbandonando i metodi tradizionali in favore di quelli iperpersonalizzati.

L'importanza dell'iperpersonalizzazione

Aumentare l'engagement dei clienti

L'intero settore retail è inondato di brand che offrono prodotti simili a prezzi comparabili. L'iperpersonalizzazione rende l'esperienza di acquisto più unica, migliorando la soddisfazione del cliente soddisfacendo le motivazioni di acquisto di ogni singolo acquirente.

Non sorprende che il 61% dei dirigenti senior dica che "aumentare l'engagement dei clienti con esperienze più personalizzate" sarà critico per la crescita quest'anno.

Migliorare i tassi di conversione e le vendite

Le campagne email mirate possono incrementare le conversioni fino al 76% rispetto a quelle non personalizzate. Inoltre, i rivenditori che reindirizzano il budget da sconti generali a promozioni personalizzate ottengono ritorni fino a tre volte superiori rispetto alle promozioni di massa.

Maggiore fedeltà dei clienti

L'iperpersonalizzazione non solo ti aiuta ad acquisire nuovi clienti a un costo inferiore; ti aiuta a mantenere quelli che hai già. L’82% dei consumatori afferma che le "esperienze personalizzate" guidano la scelta del marchio in almeno la metà delle situazioni di acquisto.

I profili clienti unificati di Shopify, e le app di fedeltà, che sono alimentate da quei dati contestuali, ti danno un modo sostenibile per costruire la fedeltà dei clienti, risultando in una ritenzione a lungo termine e un lifetime value più alto.

Esempi di iperpersonalizzazione nel retail

Contenuti mirati sui social media

I social media sono un ottimo canale per raggiungere il tuo pubblico target e costruire una community intorno al tuo business, ma sono fieramente competitivi. Anche quando ti rivolgi agli annunci per aumentare la tua portata, i costi crescenti significano che la maggior parte dei rivenditori sta vedendo ritorni decrescenti dal loro investimento.

L'iperpersonalizzazione allevia questo problema servendo annunci a audience personalizzate o lookalike finemente sintonizzate su piattaforme come Instagram e TikTok. Assicura che il tuo budget raggiunga solo gli acquirenti pronti a comprare, con comunicazioni iperpersonalizzate che riflettono le interazioni precedenti che hanno avuto con il tuo brand.

💡Consiglio: Usa Shopify Audiences per esportare liste "Retargeting Boost" su piattaforme pubblicitarie come Meta, Google, TikTok e Pinterest. Può raddoppiare gli ordini guidati dal retargeting e ridurre i costi di acquisizione clienti fino al 50%. L'etichetta di abbigliamento formale Mac Duggal, ad esempio, ha aumentato il suo pool di retargeting di 2,3 volte e ridotto il costo per acquisto di 3,6 volte dopo aver adottato Shopify Audiences.

Raccomandazioni di prodotti personalizzate

I motori di raccomandazione alimentati dall'AI analizzano la navigazione in tempo reale di ogni visitatore e gli acquisti passati per mostrare prodotti mentre fanno shopping. La loro efficacia è provata: durante l'ultima stagione natalizia, 229 miliardi di dollari in vendite online globali (19% di tutti gli ordini) sono stati influenzati da raccomandazioni e offerte guidate dall'AI.

Ad esempio, gli addetti del negozio potrebbero aggiungere una nota al profilo unificato di un cliente per dire che erano interessati a un particolare paio di scarponi da trekking per il loro prossimo viaggio in Colorado. Quando lasciano il negozio senza comprare, il rivenditore potrebbe inviare un'email automatica per promuovere quegli stessi scarponi da trekking con una gift card complementare da riscattare nel tuo negozio di Denver.

Ci sono due modi per offrire questo tipo di raccomandazione iperpersonalizzata:

• Strumenti nativi Shopify. L'API Product Recommendations incorpora logica predittiva sulle pagine prodotto, nel carrello e all'interno delle email post-acquisto.
• Nosto. Questa app Shopify stratifica ricerca AI, raccomandazioni di prodotti dinamiche e blocchi di contenuto personalizzati per l'iperpersonalizzazione in ogni touchpoint. E poiché Nosto si integra con Shopify Flow, Klaviyo e altre app di marketing, puoi attivare sequenze di upsell o cross-sell in tempo reale che rispecchiano il comportamento on-site degli acquirenti.

Ricompense di fedeltà personalizzate

L'iperpersonalizzazione dei vantaggi di fedeltà, che si tratti di regali di compleanno, punti a livelli o esperienze VIP, può trasformare acquirenti occasionali in clienti abituali. Gli studi mostrano che il 65% dei consumatori globali si aspettano offerte, raccomandazioni e sconti personalizzati.

💡Consiglio: App come LoyaltyLion o Smile.io, costruite sui dati clienti unificati di Shopify, automatizzano ricompense su misura per la cronologia di ogni acquirente. Questo ti permette di operare un programma di fedeltà omnicanale che premia gli acquirenti ovunque facciano shopping, con funzionalità POS che non rallentano il checkout.

Sconti basati sulla posizione

Il geofencing fornisce offerte in tempo reale agli acquirenti quando il loro telefono entra in un raggio definito. È utile per guidare il traffico pedonale e gli acquisti d'impulso.

Gli strumenti di segmentazione clienti di Shopify possono creare liste mirate basate sulla geografia. Due filtri ti aiutano a geo-targetizzare con precisione:

• customer_within_distance: targetizza clienti situati vicino a un negozio retail o pop-up
• orders_placed: identifica clienti che hanno fatto acquisti in specifiche location retail

Combina questi filtri con caratteristiche come il comportamento del carrello abbandonato o lo stato di fedeltà per costruire audience personalizzate e fornire campagne di marketing iperpersonalizzate. Ad esempio, potresti inviare una notifica in-app quando qualcuno è entro 5 miglia dal tuo negozio, o invitare acquirenti con un indirizzo di consegna vicino a partecipare all'inaugurazione della tua seconda location.

Servizio clienti personalizzato in negozio

Il clienteling retail è una strategia che personalizza l'esperienza del cliente quando un cliente fa acquisti in negozio. Ma funziona solo se il personale ha i fatti a portata di mano.

Il produttore di stivali Tecovas mette questi dati clienti al lavoro. Un riquadro personalizzato in Shopify POS mostra la cronologia degli acquisti e il saldo fedeltà di ogni acquirente non appena raggiungono il bancone. Gli addetti del negozio possono suggerire un paio di calzini freschi, offrire una lucidatura gratuita degli stivali, o registrare il prossimo miglior stile per iperpersonalizzare l'esperienza retail.

"Voglio molto assicurarmi che il mio team si concentri su uno, risolvere problemi che elevino la nostra esperienza cliente e continuino a permetterci di differenziarci lì," dice il CTO di Tecovas Kevin Harwood. "O due, permetterci di semplificare le operazioni aziendali interne e le efficienze."

Prezzi dinamici

Non tutti i clienti sono preparati a pagare lo stesso prezzo per un particolare prodotto. I prezzi dinamici rimuovono i prezzi retail taglia unica. Utilizza il machine learning per stimare il prezzo massimo che ogni cliente pagherà per ogni prodotto, a seconda di fattori come:

• Domanda
• Eventi locali
• Tempo
• Prezzi dei concorrenti
• Cronologia degli acquisti
• Affinità del brand

I turisti a New York potrebbero essere disposti a pagare di più per un hot dog rispetto a quelli nel Connecticut rurale, ad esempio. Le persone potrebbero anche essere disposte a pagare di più per prodotti specifici (pensa ombrelli, impermeabili e stivali wellington nei giorni di pioggia). Gli strumenti di prezzo dinamico possono suggerire questi prezzi in tempo reale per massimizzare i ricavi.

Strategie di iperpersonalizzazione per i rivenditori

Unifica i tuoi dati clienti

I cookie di terze parti sono in fin di vita, e le regole sulla privacy si stanno moltiplicando. In Italia, si fa riferimento al Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) dell'UE, in vigore dal 2018.

Per mantenere viva la personalizzazione, i rivenditori stanno scommettendo sui dati di prima parte e una singola fonte di verità. È per questo che la maggior parte dei leader retail considerano il commercio unificato come un’enorme opportunità di business. Quelli che ci riescono vedono i soldi. Uno studio indipendente di Shopify POS ha trovato fino a un aumento dell'8,9% nel GMV dopo aver consolidato i dati del negozio e online in un singolo sistema operativo.

Ecco come funziona con Shopify:

• Profilo cliente singolo. La piattaforma di Shopify (POS + ecommerce + CDP) unisce ogni transazione, reso e interazione sociale in un record, che è immediatamente disponibile al personale online o in negozio.
• Sincronizzazione in tempo reale. Inventario, stato di fedeltà e cronologia ordini si aggiornano istantaneamente, così campagne ed esperienze di checkout non si basano mai su dati obsoleti.
• Attivazioni pronte all'uso. Strumenti come Shopify Audiences e Flow ti permettono di spingere quei profili unificati nei media a pagamento o attivare email personalizzate senza middleware.

Assembla l'infrastruttura giusta

Gli stack legacy bolt-on ti rallentano con silos di dati, integrazioni fragili e costo totale di proprietà fuori controllo. I rivenditori che stanno superando il campo si stanno standardizzando su un sistema operativo commerce centrale.

Il modello di dati unificato di Shopify aiuta a creare un'esperienza di acquisto coesa attraverso le piattaforme. I profili clienti semplificano la raccolta dati per memorizzare informazioni come:

• La loro posizione fisica
• Link che hanno cliccato in una campagna email
• Vendite in negozio registrate sul tuo sistema POS
• Risposte che hanno inviato a un sondaggio di feedback post-acquisto
• Il loro metodo di spedizione e pagamento preferito

Poi, puoi creare strategie di marketing mirate che convertono efficacemente gli engagement online in commercio offline.

Consiglio: Con Commerce Components by Shopify, i rivenditori scambiano o estendono qualsiasi livello (checkout, carrello, ricerca) via API GraphQL e REST, Functions e app verificate. Il gigante HVAC Carrier ha ridotto i cicli di lancio da 9-12 mesi a 30 giorni e tagliato i costi di costruzione del sito di ~90% dopo essere passato a questo modello.

Segmenta il tuo pubblico

Le performance di email e annunci schizzano quando i messaggi sembrano su misura. Nel sondaggio 2024 State of Email Trends di Litmus, il 90% dei marketer ha detto che la segmentazione migliora misurabilmente le performance; un voto quasi unanime per dividere le liste per comportamento, valore o fase del ciclo di vita.

Gli strumenti di segmentazione di Shopify rendono questo passo senza sforzo. Puoi costruire gruppi di clienti in due clic con filtri per livello di spesa, geografia, cronologia prodotti o metafield personalizzati.

Con gruppi di clienti segmentati, puoi:

• Spingere qualsiasi segmento nei media a pagamento o liste lookalike per acquisire acquirenti simili.
• Inviare sconti di compleanno, promemoria di rifornimento o vantaggi VIP quando certi criteri sono soddisfatti.
• Mantenere i segmenti aggiornati coinvolgendo gli acquirenti su canali diversi e catturando punti dati preziosi.

💡Caso studio: Il brand di elettrodomestici Airsign ha costruito un segmento di primi acquirenti di aspirapolvere che non si erano ancora iscritti al suo programma di abbonamento filtri, ha inviato un'offerta mirata via email e ha convertito circa il 30% di quella coorte.

Usa l'analisi predittiva

L'analisi predittiva usa i tuoi dati e algoritmi di machine learning per predire risultati futuri. Esamina ogni evento tracciabile (clic, acquisti, ticket di supporto e simili) per aiutare i rivenditori a trovare i loro migliori clienti e capire cosa scatena un acquisto.

Con i profili clienti di Shopify, puoi costruire una vista a 360 gradi di ogni acquirente e anticipare meglio i loro bisogni.

Prendi il rivenditore di forniture per animali del Texas, Tomlinson's, che voleva premiare i membri fedeli del Pet Club con uno sconto. Usando Shopify POS e Shopify Functions, ha costruito un'app personalizzata che applicava automaticamente questi sconti, riducendo i tempi di checkout in negozio del 56%.

"Prima richiedeva più passaggi per applicare una percentuale di sconto sui prodotti che facevano parte di una promozione," dice la proprietaria e operatrice Kate Knecht. "Ma con Shopify, gli sconti giusti si popolano automaticamente quando aggiungi articoli al carrello. È una cosa di bellezza."

Configura automazioni basate su trigger

Le migliori campagne di iperpersonalizzazione avvengono in tempo reale. I clienti non vogliono un invito al tuo programma di fedeltà dopo che sono 100 punti oltre la soglia, ad esempio—vogliono saperlo non appena succede.

Shopify Flow rende facile costruire flussi di lavoro personalizzati che automatizzano l'intera strategia di personalizzazione. Opera su semplici blocchi trigger, condizione e azione che chiunque può usare in un editor visuale. Inoltre, include centinaia di template di flusso di lavoro plug-and-go progettati per l'iperpersonalizzazione, dal tagging clienti alle notifiche email basate sul comportamento di acquisto.

Flow ha processato 562 milioni di flussi di lavoro durante il Black Friday Cyber Monday e automatizza oltre 1 miliardo di decisioni ogni mese, gestendo le tensioni e pressioni di enormi eventi di vendita mentre si prende cura di compiti manuali facilmente dimenticati.

Come nota Jacob Lambert di Landyachtz Skateboards, "La più grande limitazione di Flow è la tua immaginazione, e le cose che sono riuscito ad automatizzare sono state game-changer per le nostre operazioni."

Incorpora il feedback dei clienti

Trasforma ogni recensione, risposta al sondaggio e menzione social in dati per l'iperpersonalizzazione.

Qualtrics riporta che il feedback indiretto (post social, trascrizioni di chiamate, recensioni online) è aumentato di oltre il 60% tra il 2023 e il 2024, dando ai rivenditori un set di segnali in tempo reale più ampio con cui lavorare. Chiudere il cerchio migliora anche la ritenzione: l'ultimo report di Salesforce mostra che l'88% degli acquirenti è più propenso a riacquistare quando i brand soddisfano le aspettative che hanno espresso.

I merchant Shopify possono convogliare quei segnali direttamente in un profilo cliente unificato. Sondaggi post-acquisto in Shopify Inbox, valutazioni a stelle via app di recensioni di terze parti e tag personalizzati in Shopify Flow si sincronizzano tutti allo stesso record cliente.

Da lì, Shopify Search & Discovery o blocchi alimentati dall'AI in Shopify Email mostrano automaticamente articoli e offerte che echeggiano ciò che gli acquirenti elogiano.

I venditori che sanno usare l'iperpersonalizzazione

Numerosi studi dimostrano che i clienti sono sempre più alla ricerca di un marketing personalizzato e si aspettano che a breve le aziende siano in grado di anticipare le loro esigenze e formulare suggerimenti pertinenti prima ancora di stabilire un contatto.

Nell'evolversi, questo settore del marketing one-to-one si focalizza sempre meno sul prodotto e sempre più sul cliente. Questo perché sempre più acquirenti si aspettano un coinvolgimento basato sulle proprie esigenze e sui propri interessi. Un rapporto di Epsilon ha rilevato che l'80% dei clienti è più propenso a concludere un acquisto da un brand che offre un'esperienza personalizzata.

Di conseguenza, le aziende devono cambiare le loro tattiche di marketing per stare al passo con il mutevole panorama della personalizzazione. Di seguito riportiamo un elenco di alcuni dei nostri marchi preferiti che usano l'iperpersonalizzazione come si deve.

Parachute

Parachute è iniziata come azienda di biancheria da letto nel 2014 ma si è impantanata nella sua piattaforma tecnologica personalizzata, che era costosa da mantenere e le impediva di concentrarsi su ciò che faceva meglio: creare ottimi prodotti e connettersi con i clienti.

Il brand è passato a Shopify per unificare le esperienze online e in negozio, integrandosi con HubSpot in modo che il loro staff retail potesse costruire relazioni genuine con i clienti ricordando conversazioni passate e seguendo personalmente dopo gli acquisti.

Questo approccio personalizzato, combinato con una gestione intelligente dell'inventario attraverso i loro 17 negozi, ha aiutato Parachute a:

• Aumentare l'AOV del 12%.
• Risparmiare oltre 1 milione di dollari in spese operative.
• Crescere le vendite BOPIS di 5 volte in quattro anni.

👉 Leggi la storia di Parachute.

Stitch Fix

Stitch Fix è un rivenditore online che mette a disposizione dei clienti uno stilista personale che seleziona i capi di abbigliamento in base ai loro gusti. I capi, selezionati a mano, vengono spediti a domicilio e i clienti possono tenere quelli che vogliono e rispedire indietro il resto. Gli utenti possono abbonarsi e ricevere periodicamente i capi, oppure ordinarli quando preferiscono, acquistando solo ciò che è meglio per il loro budget e il loro armadio.

A rendere questa piattaforma così allettante è il processo di personalizzazione. Stitch Fix pone ai clienti una serie di domande per valutare il loro stile e uno stilista sceglie cinque capi per ogni acquirente. Il cliente riceve i capi a casa, dove può provare tutto e pagare solo ciò che desidera tenere.

La vera chiave dell'offerta di Stitch Fix è però questa: poiché i clienti pagano solo gli articoli che tengono, gli stilisti possono utilizzare queste informazioni per comprendere meglio le loro preferenze e dare consigli più mirati. Stitch Fix ha capito l'importanza del feedback anche per gli articoli che i clienti non acquistano, perché questi dati servono all'azienda per sapere cosa funziona e cosa no. Tutto ciò richiede uno sforzo minimo da parte del cliente, che beneficia di un'esperienza completamente personalizzata, semplice ed efficiente.

Da questo esempio puoi capire che creando un modello di business che chiede agli acquirenti le loro preferenze e cura il prodotto giusto per loro, puoi costruire nel tempo un'esperienza iperpersonalizzata che fidelizza i clienti.

Amazon

Amazon ha una lunga esperienza nell'ambito della personalizzazione. Con il suo enorme inventario e le diverse opzioni di iscrizione ha sfruttato appieno il modo in cui gli acquirenti interagiscono con il suo sito web.

Ad esempio: un cliente esegue una ricerca nel database per un paio di cuffie e, quando fa clic sul prodotto, l'interfaccia riconosce automaticamente la ricerca e sulla pagina appare la sezione "Spesso comprati insieme".

Amazon crea inoltre una homepage personalizzata per ciascuno dei suoi clienti in base a fattori come le abitudini di acquisto, la lista dei desideri e il carrello. Anticipare le esigenze dei propri clienti li aiuta a trovare ciò che cercano e a scoprire nuovi prodotti più facilmente.

Per ottenere le informazioni necessarie a raggiungere questo livello di personalizzazione, Amazon usa l'analisi predittiva, ovvero sfrutta i dati storici e quelli in tempo reale per acquisire una profonda conoscenza dei propri clienti, aumentando così la soddisfazione del cliente con tecniche di marketing iperpersonalizzate.

Inoltre, il gigante dell'ecommerce offre opzioni come il pagamento in un clic, con cui i clienti possono effettuare rapidamente il checkout con un semplice tocco utilizzando i dati di pagamento e di spedizione memorizzati.

Il forte investimento di Amazon per comprendere a fondo i clienti e rendere il processo di acquisto semplice e veloce è ciò che fa sì che in molti tornino sul suo sito. Questo discorso vale per qualsiasi rivenditore: comprendere davvero gli acquirenti e saper trattare con loro implica investire in metodi di raccolta dei dati, ma fa davvero la differenza. Questa è infatti la chiave che ti permetterà di acquisire e mantenere i clienti mediante un'efficace personalizzazione.

Diane von Furstenburg

Dopo aver spostato il suo sito ecommerce e i sistemi in negozio da Salesforce a Shopify, Diane von Furstenburg ha messo la cronologia di ogni acquirente (ordini online, acquisti in negozio, taglie, note sui colori e commenti del personale) in un singolo profilo mobile che gli stilisti possono aprire ovunque sul pavimento di vendita.

DVF estende quei dati con l'app di clienteling Endear per segmentare i clienti per comportamento e attivare testi o email uno-a-uno (ad es., avvisi di ritorno in stock o inviti VIP pre-lancio). Insieme, DVF crea un'esperienza "stilista personale" senza soluzione di continuità per ogni visitatore e insights in tempo reale che guidano le decisioni di merchandising e outreach.

👉 Leggi la storia di Diane von Furstenburg.

ILIA

Anche il marchio di bellezza ILIA punta molto sulla personalizzazione. La sua storia inizia quando la sua fondatrice, Sasha, scopre che molti degli ingredienti di un prodotto che utilizza quotidianamente non sono sicuri. A partire da lì, decide di ricreare il suo burro cacao preferito in modo che fosse sicuro, efficace e naturale.

Questo brand cerca di aumentare l'engagement e la fidelizzazione dei clienti tramite e-mail personalizzate e un'esperienza post-vendita brandizzata.

Quando un cliente effettua un acquisto, viene indirizzato a una pagina di tracking della spedizione che contiene video didattici su come prendersi cura/utilizzare il prodotto, domande frequenti sulla spedizione, informazioni sul programma di referral e altre informazioni sulla mission di ILIA. Il traffico di ritorno dalle pagine di tracking aggiornate di ILIA converte il 25% in più rispetto alla media del sito.

Il brand invia anche e-mail personalizzate per far sapere ai clienti quando è arrivato il momento di riordinare un prodotto e quanto dura in media tale prodotto.

Sculpted by Aimee

Il brand di cosmetici irlandese Sculpted by Aimee ha trasformato il checkout in un motore di personalizzazione con Shopify POS. Invece di usare fogli di iscrizione manuali e goffi, il personale chiede semplicemente al checkout se l'acquirente vuole una ricevuta digitale. Un tocco tira l'email direttamente nel profilo cliente.

L'impatto è stato immediato: la cattura email è aumentata del 275% in tutti i negozi, e gli acquirenti omnicanale ora spendono 3-4 volte di più nel loro lifetime.

Quelle email fluiscono in Klaviyo per flussi post-acquisto segmentati e in Loyalty Lion così i punti si accumulano sia che i clienti comprino online o in negozio. Con dati unificati in Shopify, Sculpted by Aimee può targetizzare campagne per tonalità, cronologia degli acquisti o location del negozio, rendendo ogni follow-up su misura e iperpersonalizzato.

Starbucks

Starbucks ha da tempo permesso ai clienti di personalizzare il menu dei suoi prodotti, ma è andato anche oltre, adottando un motore di personalizzazione in tempo reale che produce offerte su misura per i propri utenti in base alle loro abitudini e preferenze. Starbucks ricava questi dati principalmente dall'app loyalty, che ha introdotto nel 2011. I dati aiutano il brand a comprendere le esigenze e le abitudini di ogni singolo utente e, con queste conoscenze, Starbucks invia ai clienti e-mail personalizzate con offerte e aggiornamenti pertinenti.

Le persone sono disposte a condividere i propri dati mediante l'app perché sanno che ne trarranno subito dei vantaggi gustosi e Starbucks, dal canto suo, raccoglie più dati. Il guadagno è reciproco e questo è il risultato diretto della qualità del prodotto e della conoscenza di ciò che i clienti desiderano.

Insomma, creare un programma di fidelizzazione è un'idea geniale che non solo premia i tuoi clienti, ma ti permette anche di capire come interagiscono con i tuoi prodotti. I dati che raccoglierai ti permetteranno di creare campagne di marketing iperpersonalizzate e di offrire sempre di più al cliente ciò che davvero desidera.

Al giorno d'oggi, i brand traggono enormi vantaggi da una profonda conoscenza dei clienti e delle loro abitudini di acquisto e i clienti, a loro volta, si aspettano sempre di più che il fornitore anticipi le loro necessità. Investire su tecnologie che ti permettano di accedere a queste informazioni è diventato fondamentale per creare un prodotto che soddisfi le esigenze della tua clientela.

Tutti abbiamo visto esempi di personalizzazione nella vendita al dettaglio, ma ora la tecnologia e le tecniche creative disponibili permetteranno ai brand di perfezionare ancora di più questa tattica. Poiché i clienti si aspettano sempre più esperienze personalizzate e offerte di prodotti altamente curate, l'iperpersonalizzazione non è più una semplice tendenza passeggera che i rivenditori più piccoli possono permettersi di ignorare. Tra l'altro, le nuove tecnologie e l'emergere dei Big Data hanno reso più facile che mai inviare prodotti su misura e garantire ai clienti un'esperienza che li farà tornare, quindi è davvero il momento giusto per iniziare a farlo.