Intento dell'utente: rilevamento e previsione nel commercio al dettaglio

Si tratta di capire Perché un cliente sta cercando un prodotto, navigando in una categoria o interagendo con il tuo brand.

Comprendere e prevedere l'intento dell'utente è fondamentale per migliorare l'esperienza del cliente e incrementare le vendite nel commercio al dettaglio per diversi motivi:

1. Esperienza di acquisto personalizzata:
   • Quando rilevano l'intento dell'utente, i rivenditori possono fornire raccomandazioni personalizzate, contenuti pertinenti e offerte mirate che risuonano con le esigenze e i desideri attuali del cliente. Questa personalizzazione rende l'esperienza di acquisto più coinvolgente e soddisfacente, aumentando la probabilità di conversione.
2. Miglioramento della soddisfazione del cliente:
   • Quando i rivenditori capiscono cosa sta cercando un cliente, possono semplificare il processo di acquisto, rendendo più facile e veloce per il cliente trovare ciò di cui ha bisogno. Ciò riduce la frustrazione e migliora la soddisfazione generale, portando a ripetere l'attività e alla fedeltà del cliente.
3. Più alto Tassi di conversione:
   • Prevedere l'intento transazionale consente ai rivenditori di posizionare strategicamente inviti all'azione, offerte promozionali e incentivi nel momento più opportuno del percorso del cliente, aumentando significativamente le possibilità di vendita.
4. Spesa di marketing efficiente:
   • Segmentando e indirizzando i clienti in base al loro intento, i rivenditori possono ottimizzare i loro sforzi di marketing, assicurandosi che le risorse siano spese per il pubblico giusto al momento giusto. Ciò porta a un ROI migliore sulle campagne di marketing e a un uso più efficace dei budget.
5. Vantaggio competitivo:
   • I rivenditori che eccellono nel comprendere e agire in base all'intento dell'utente possono differenziarsi in un mercato affollato. Possono anticipare le esigenze dei clienti, offrire un servizio superiore e rimanere un passo avanti rispetto ai concorrenti offrendo esattamente ciò che i clienti stanno cercando.
6. Decisioni basate sui dati migliorate:
   • Prevedere l'intento dell'utente aiuta i rivenditori a prendere decisioni informate basate su approfondimenti basati sui dati. Ciò può influenzare tutto, dalla gestione dell'inventario allo sviluppo del prodotto e alle strategie di prezzo, assicurando che l'attività sia allineata alla domanda dei clienti.

Comprendere l'intento dell'utente nel commercio al dettaglio

Nel commercio al dettaglio, l'intento dell'utente rientra solitamente in tre grandi categorie:

1. Intento di navigazione: Il cliente sta cercando di trovare un prodotto, un marchio o una categoria specifici. Ad esempio, un acquirente alla ricerca per "scarpe da running Nike" è probabile che intenda trovare un prodotto o un marchio specifico all'interno di quella categoria.
2. Intento informativo: Il cliente sta cercando informazioni o risposte a domande. Ciò potrebbe comportare la ricerca di recensioni di prodotti, articoli di confronto o guide. Ad esempio, un utente che cerca "le migliori scarpe da corsa per piedi piatti" sta probabilmente raccogliendo informazioni prima di prendere una decisione di acquisto.
3. Intento transazionale: Il cliente ha l'intenzione di effettuare un acquisto. Questa intenzione è la più diretta e indica che il cliente è prossimo a completare una transazione. Ad esempio, una ricerca per "acquista scarpe da corsa Nike taglia 10" mostra una chiara intenzione di effettuare un acquisto.

Esempi nel contesto della vendita al dettaglio:

1. Intento di navigazione:

• Scenario: Un cliente cerca "Nike Air Max taglia 10".
• Comprensione dell'intento: L'utente sa esattamente cosa vuole ed è probabile che stia cercando proprio quel prodotto specifico.
• Miglioramento dei risultati: Comprendendo questo chiaro intento, il rivenditore può garantire che i risultati della ricerca mostrino in modo evidente il prodotto esatto, le taglie disponibili e le opzioni di acquisto. Offrire un rapido accesso alla disponibilità del prodotto, alle posizioni dei negozi e un processo di pagamento senza interruzioni può aumentare la probabilità di un acquisto.

2. Intento informativo:

• Scenario: Un cliente cerca "le migliori scarpe da corsa per piedi piatti".
• Comprensione dell'intento: L'utente è nella fase di ricerca e raccoglie informazioni prima di effettuare un acquisto.
• Miglioramento dei risultati: Il rivenditore può migliorare i risultati fornendo contenuti pertinenti, come un post di blog o una guida per scegliere le migliori scarpe da corsa per i piedi piatti. Inoltre, le raccomandazioni sui prodotti basate sulle informazioni fornite possono guidare il cliente verso un acquisto consapevole.

3. Intento transazionale:

• Scenario: Un cliente cerca "acquista scarpe da corsa Nike taglia 10".
• Comprensione dell'intento: L'utente è pronto ad effettuare un acquisto e sta cercando il posto migliore in cui acquistare il prodotto.
• Miglioramento dei risultati: Riconoscendo questo forte intento transazionale, il rivenditore può presentare opzioni di acquisto diretto, prezzi chiari e promozioni come sconti o spedizione gratuita. Garantire un processo di pagamento semplice e fornire opzioni come pulsanti "acquista ora" o un collegamento di pagamento rapido può suggellare l'affare.

4. Intento di vendita incrociata/vendita aggiuntiva:

• Scenario: Un cliente aggiunge un paio di scarpe da corsa al carrello.
• Comprensione dell'intento: L'utente si trova nella fase di acquisto e potrebbe essere interessato a prodotti correlati.
• Miglioramento dei risultati: Il rivenditore può suggerire prodotti complementari come calzini da corsa, solette o abbigliamento sportivo durante il processo di pagamento. Comprendendo l'intenzione di acquisto del cliente, le offerte mirate di cross-sell o up-sell possono aumentare il valore medio dell'ordine.

5. Intento di visita in negozio:

• Scenario: Un cliente cerca "Negozio Nike vicino a me".
• Comprensione dell'intento: L'utente desidera visitare un negozio fisico, eventualmente per provare o acquistare un prodotto.
• Miglioramento dei risultati: Il rivenditore può fornire informazioni dettagliate sul negozio, inclusi orari, indicazioni stradali e promozioni in negozio. Inoltre, offrire opzioni come la prenotazione di un prodotto online per il ritiro in negozio può migliorare l'esperienza di acquisto del cliente e garantire che la visita si traduca in un acquisto.

6. Intento di scoperta del marchio:

• Scenario: Un cliente cerca "marchi di moda eco-friendly".
• Comprensione dell'intento: L'utente esplora marchi che si allineano a valori specifici, come la sostenibilità.
• Miglioramento dei risultati: Il rivenditore può evidenziare le proprie linee di prodotti eco-compatibili, fornire informazioni sulle proprie pratiche di sostenibilità e offrire incentivi come sconti sul primo acquisto. Questo approccio può aiutare a catturare l'interesse del cliente e convertirlo in fedeltà al marchio.

Tecniche per rilevare l'intento dell'utente

Esistono molteplici tecniche che i marketer utilizzano per rilevare l'intento dell'utente. Le più comuni sono:

Analisi delle query di ricerca

Come Comportamento di ricerca Rivela l'intento (parole chiave, frasi):

• Parole chiave e frasi: Quando i clienti usano parole chiave o frasi specifiche nelle loro query di ricerca, forniscono indizi diretti sul loro intento. Ad esempio, qualcuno che cerca "scarpe da corsa economiche" è probabilmente sensibile al prezzo e cerca opzioni economiche, mentre una ricerca per "scarpe da corsa premium" indica una volontà di spendere di più per la qualità.
• Parole chiave a coda lunga: Si tratta di frasi più specifiche, spesso con un intento di acquisto più elevato. Una ricerca come "migliori scarpe da corsa per l'allenamento per la maratona" mostra un chiaro intento di trovare un prodotto che soddisfi un'esigenza particolare, suggerendo che l'utente è più avanti nel processo decisionale.
• Comprensione contestuale: Oltre alle parole chiave, comprendere il contesto della ricerca può fornire approfondimenti più approfonditi. Ad esempio, una ricerca per "acquista scarpe Nike" in prossimità di una grande festa dello shopping potrebbe indicare urgenza e prontezza all'acquisto.

Analizzando le parole chiave e le frasi utilizzate dai clienti, i rivenditori possono personalizzare i risultati di ricerca, i consigli sui prodotti e persino le offerte promozionali per adattarli meglio alle intenzioni dell'utente, aumentando così la probabilità di conversione.

Analisi comportamentale

Monitoraggio del comportamento degli utenti sul sito web (clic, tempo trascorso sulle pagine, attività del carrello):

• Modelli di clic: Analizzare i link o i prodotti su cui gli utenti cliccano fornisce informazioni sui loro interessi e preferenze. Se un utente clicca su più elementi all'interno di una categoria specifica, suggerisce un forte interesse per quella categoria.
• Tempo trascorso sulle pagine: La quantità di tempo che un utente trascorre su una pagina specifica può indicare il livello di interesse o coinvolgimento. Ad esempio, trascorrere diversi minuti su una pagina di dettaglio prodotto potrebbe suggerire un intento più elevato di acquisto di quel prodotto.
• Attività carrello: Il monitoraggio di azioni come l'aggiunta di articoli al carrello, la loro rimozione o l'abbandono del carrello può rivelare l'intento. Un utente che abbandona frequentemente il carrello potrebbe essere sensibile al prezzo, il che indica che sconti mirati o offerte di spedizione gratuita potrebbero convertirlo in un acquirente.
• Frequenza di rimbalzo e pagine di uscita: Elevati tassi di rimbalzo o frequenti abbandoni da determinate pagine potrebbero indicare che il contenuto o il prodotto non corrispondono alle intenzioni dell'utente, offrendo l'opportunità di ottimizzare tali pagine o offerte.

Tracciando e analizzando questi comportamenti, i rivenditori possono adattare il layout del loro sito web, i contenuti e le strategie di marketing per allinearli meglio a ciò che i clienti stanno cercando, migliorando così l'esperienza di acquisto e incrementando le vendite. Nota che per il tracciamento hai bisogno di una piattaforma dati.

Utilizzo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico

Sfruttare l'intelligenza artificiale per rilevare modelli e dedurre intenti da dati complessi:

• Riconoscimento di modelli: L'intelligenza artificiale può analizzare grandi quantità di dati per rilevare modelli che non sono immediatamente evidenti. Ad esempio, gli algoritmi di apprendimento automatico possono identificare correlazioni tra query di ricerca, comportamento di navigazione e cronologia degli acquisti per prevedere cosa potrebbe interessare a un cliente in seguito.
• Motori di personalizzazione: Personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale strumenti possono fornire contenuti personalizzati e raccomandazioni di prodotti in base all'analisi in tempo reale del comportamento dell'utente. Ad esempio, se un utente cerca spesso prodotti eco-compatibili, il sistema può dare priorità alla visualizzazione di prodotti verdi o sostenibili per quell'utente.
• Analisi predittiva: I modelli di apprendimento automatico possono essere addestrati per prevedere comportamenti futuri in base alle azioni passate. Ad esempio, se un cliente in genere effettua un acquisto dopo aver visitato una pagina prodotto tre volte, l'IA può riconoscere questo schema e attivare annunci o e-mail mirate dopo la seconda visita per incoraggiare la conversione.
• Elaborazione del linguaggio naturale (PNL): L'intelligenza artificiale può analizzare il linguaggio utilizzato nelle query di ricerca e nelle recensioni dei clienti per rilevare il sentimento e l'intento. L'NLP consente al sistema di comprendere non solo cosa sta cercando l'utente, ma anche come si sente al riguardo, il che può essere fondamentale per personalizzare l'esperienza del cliente.

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico ci aiutano molto in questo. In Vibetrace utilizziamo ML da oltre 10 anni per costruire il nostro motore di raccomandazione.

Utilizzando questi rivenditori, è possibile andare oltre l'analisi di base dei dati per arrivare a previsioni più sofisticate e in tempo reale dell'intento dell'utente, consentendo loro di offrire servizi altamente personalizzati e esperienze di acquisto pertinenti.

Utilizzo dei dati storici

• Cronologia degli acquisti: Esaminare ciò che un cliente ha acquistato in passato può fornire indizi sulle sue esigenze future. Ad esempio, un cliente che acquista spesso attrezzatura da corsa potrebbe essere interessato all'ultimo abbigliamento sportivo, consentendo un marketing tempestivo e mirato.
• Modelli di navigazione: Analizzare le pagine o i prodotti che un cliente ha visualizzato nel tempo può aiutare a prevedere cosa potrebbe cercare in seguito. Se un utente naviga costantemente in una determinata categoria senza acquistare, potrebbe suggerire interesse ma esitazione, probabilmente dovuta al prezzo o all'incertezza, che può essere affrontata con offerte mirate o informazioni aggiuntive.
• Cronologia delle ricerche: Un cliente cronologia delle ricerche fornisce una visione diretta delle loro esigenze e dei loro interessi in evoluzione. Analizzando le ricerche passate, i rivenditori possono prevedere cosa l'utente potrebbe cercare in seguito e offrire preventivamente prodotti o contenuti correlati.
• Segmentazione dei clienti: I dati storici possono essere utilizzati per segmentare i clienti in gruppi diversi in base al loro comportamento, alle loro preferenze e ai loro modelli di acquisto. Questa segmentazione consente un targeting più preciso e strategie di marketing personalizzate che si allineano con l'intento previsto di ciascun segmento.

L'utilizzo di dati storici consente ai rivenditori di comprendere il comportamento e le preferenze a lungo termine dei propri clienti, consentendo loro di anticipare le esigenze e fornire esperienze personalizzate che risuonano con ogni singolo utente. Questo approccio proattivo non solo migliora la soddisfazione del cliente, ma determina anche tassi di conversione e fedeltà più elevati.

Prevedere l'intento dell'utente nel commercio al dettaglio

• Utilizzo di algoritmi e modelli di dati per anticipare il comportamento futuro:
  • L'analisi predittiva sfrutta dati storici, algoritmi di apprendimento automatico e modelli statistici per prevedere il comportamento futuro dei clienti. Nel commercio al dettaglio, questo potrebbe comportare la previsione di quali prodotti un cliente probabilmente acquisterà in seguito, quando potrebbe effettuare un acquisto o come risponderà a determinate promozioni.

Motori di personalizzazione:

Come Raccomandazioni personalizzate Basato sull'intento previsto, migliora l'esperienza del cliente:

I motori di personalizzazione utilizzano le informazioni ricavate dall'analisi predittiva per offrire esperienze personalizzate a ciascun cliente. Comprendendo l'intento di un cliente, ovvero se è probabile che acquisti, esplori o semplicemente navighi, questi motori possono suggerire prodotti, contenuti o offerte che sono più pertinenti per lui.

Segmentazione della clientela:

Raggruppamento degli utenti in base a comportamenti o intenti simili per il marketing mirato

Segmentazione della clientela comporta la suddivisione della base clienti in gruppi distinti in base a caratteristiche, comportamenti o intenti condivisi. Ad esempio, un segmento potrebbe includere acquirenti sensibili al prezzo, mentre un altro include chi spende molto e cerca prodotti premium.

Analisi in tempo reale:

Utilizzo di dati in tempo reale per effettuare previsioni e modifiche immediate:

Analisi in tempo reale consente ai rivenditori di analizzare il comportamento dei clienti mentre accade, consentendo previsioni e risposte immediate. Ad esempio, se un cliente sta navigando tra articoli costosi, l'analisi in tempo reale potrebbe attivare un'offerta di sconto speciale o metterlo in contatto con un agente di vendita in tempo reale.

Fonti dati per rilevamento e previsione

Dati interni

• Registri delle attività degli utenti, cronologia degli acquisti e dati CRM: I dati interni includono tutte le informazioni generate dai sistemi di un rivenditore. I registri delle attività degli utenti catturano le interazioni su siti Web o app, come pagine visitate, tempo trascorso e clic.
• Cronologia degli acquisti fornisce informazioni su quali prodotti ha acquistato un cliente, la frequenza dei suoi acquisti e i metodi di pagamento preferiti. I dati CRM (Customer Relationship Management) consolidano tutte le interazioni e le transazioni con i clienti, offrendo una visione completa delle preferenze, dei comportamenti e delle interazioni passate dei clienti.

Dati esterni

• Segnali dei social media, tendenze di mercato e analisi competitiva: I dati esterni provengono dall'esterno del controllo diretto del rivenditore, ma sono ugualmente preziosi per comprendere il comportamento del cliente. I segnali dei social media, come Mi piace, condivisioni e commenti, forniscono informazioni sugli interessi e il sentiment del cliente.
• I dati sulle tendenze di mercato aiutano i rivenditori a comprendere i cambiamenti più ampi del settore e i cambiamenti della domanda dei clienti. L'analisi competitiva implica il monitoraggio delle offerte dei concorrenti, delle strategie di prezzo e delle tattiche di coinvolgimento dei clienti.

Integrazione di più fonti di dati

• Combinazione di dati interni ed esterni per previsioni più accurate: Il vero potere della previsione basata sui dati risiede nell'integrazione di fonti di dati interne ed esterne. Combinando i registri delle attività degli utenti e la cronologia degli acquisti con i segnali dei social media e le tendenze di mercato, i rivenditori possono creare un quadro più olistico e accurato dell'intento del cliente.
• Ad esempio, un picco improvviso di citazioni di una categoria di prodotto sui social media, abbinato a un incremento delle attività di ricerca correlate sul sito del rivenditore, potrebbe indicare un aumento della domanda, spingendo il rivenditore ad adattare l'inventario o le strategie di marketing in tempo reale.

Sfide e considerazioni

Riservatezza dei dati

• Normativa sulla privacy dei dati: Nel contesto della vendita al dettaglio, la raccolta e l'analisi dei dati dei clienti devono essere eseguite in conformità con le leggi sulla privacy dei dati come il GDPR (General Data Protection Regulation) in Europa e il CCPA (California Consumer Privacy Act) negli Stati Uniti. Queste normative sono progettate per proteggere i consumatori assicurando che i loro dati personali siano raccolti, elaborati e archiviati in modo sicuro e con il loro consenso.
• Considerazioni etiche: I rivenditori devono trovare un equilibrio tra la raccolta di dati sufficienti per fare previsioni accurate e il rispetto della privacy degli utenti. Ciò implica ottenere il consenso esplicito dei clienti prima di raccogliere i loro dati, essere trasparenti su come i dati saranno utilizzati e dare ai clienti il controllo sui loro dati (ad esempio, consentendo loro di rinunciare alla raccolta dei dati). Le pratiche etiche sui dati non solo aiutano i rivenditori a rimanere conformi, ma anche a creare fiducia con i loro clienti, il che è fondamentale per la fedeltà a lungo termine.

Precisione delle previsioni

Gestire le limitazioni e le potenziali imprecisioni nella previsione dell'intento

• Sfide nella previsione: Sebbene l'analisi predittiva possa essere potente, non è infallibile. Le previsioni si basano su dati e modelli storici, che potrebbero non sempre riflettere accuratamente il comportamento futuro. Ad esempio, fattori esterni come improvvisi cambiamenti di mercato o circostanze personali possono causare deviazioni dai risultati previsti.
• Gestione delle imprecisioni: I rivenditori dovrebbero riconoscere i limiti dei loro modelli predittivi e perfezionarli continuamente in base a nuovi dati. Ciò potrebbe comportare l'utilizzo di una combinazione di modelli diversi, l'aggiornamento regolare degli algoritmi e la convalida delle previsioni rispetto ai risultati reali. È inoltre essenziale disporre di strategie di fallback quando le previsioni non sono in linea con il comportamento effettivo del cliente, ad esempio offrendo raccomandazioni alternative o raccogliendo più dati per perfezionare la previsione.

Sfide tecniche

Integrazione di vari flussi di dati e mantenimento dell'elaborazione in tempo reale

• Integrazione dei dati: Una delle sfide tecniche più grandi nel prevedere l'intento dell'utente è l'integrazione di dati da più fonti, sia interne (come sistemi CRM e cronologia degli acquisti) che esterne (come social media e tendenze di mercato). Queste fonti di dati hanno spesso formati, strutture e frequenze di aggiornamento diverse, rendendo l'integrazione complessa.
• Elaborazione in tempo reale: Per prevedere l'intento dell'utente in modo accurato e tempestivo, i rivenditori devono elaborare e analizzare i dati in tempo reale. Ciò richiede un'infrastruttura IT solida in grado di gestire grandi volumi di dati in modo rapido ed efficiente. Le sfide tecniche includono la garanzia di bassa latenza, la gestione del flusso di dati e il mantenimento dell'affidabilità del sistema.
• Scalabilità: Man mano che la base clienti di un rivenditore cresce, aumenta anche il volume dei dati, richiedendo soluzioni scalabili in grado di gestire più dati senza compromettere le prestazioni. Garantire che il sistema rimanga reattivo e accurato man mano che i dati aumentano è una sfida significativa che richiede investimenti continui in tecnologia e risorse.

Casi di studio ed esempi

Analisi predittiva di Walmart:

• Panoramica: Walmart utilizza analisi predittive per anticipare le esigenze dei clienti e ottimizzare l'inventario. Utilizzando dati di acquisti passati, modelli meteorologici e persino eventi locali, Walmart può prevedere la domanda di determinati prodotti e garantire che siano riforniti di conseguenza. Questo approccio aiuta Walmart a ridurre gli sprechi, migliorare la soddisfazione del cliente e massimizzare le vendite.
• Caratteristiche principali:
  • Integrazione di diverse fonti di dati, compresi dati esterni come le previsioni del tempo.
  • Adeguamenti in tempo reale di inventario e prezzi in base alla domanda prevista.
  • Concentrarsi sull'efficienza operativa migliorando parallelamente l'esperienza del cliente.

. Eccessiva dipendenza dai dati storici:

• Insidia: Affidarsi troppo ai dati storici può portare a previsioni imprecise, soprattutto in mercati in rapida evoluzione. Se un rivenditore non tiene conto delle nuove tendenze o dei cambiamenti improvvisi nel comportamento dei consumatori, potrebbe perdere opportunità emergenti.
• Strategia di evitamento: Aggiornare continuamente i modelli predittivi con dati in tempo reale e incorporare fattori esterni come tendenze di mercato, cambiamenti economici e cambiamenti sociali. Ciò garantisce che le previsioni rimangano pertinenti e accurate.

2. Ignorare le preoccupazioni sulla privacy dei dati:

• Insidia: Raccogliere e utilizzare i dati dei clienti senza la dovuta considerazione della privacy può portare a problemi legali e alla perdita di fiducia dei clienti. I rivenditori che non rispettano le normative sulla protezione dei dati (come GDPR o CCPA) rischiano sanzioni e danni alla propria reputazione.
• Strategia di evitamento: Assicurare che tutte le pratiche di raccolta dati siano trasparenti e conformi alle normative. Fornire ai clienti il controllo sui propri dati, incluse chiare opzioni di opt-in/opt-out, e comunicare come i loro dati saranno utilizzati per migliorare la loro esperienza.

3. Mancanza di integrazione tra i canali:

• Insidia: Non riuscire a integrare i dati in tutti i punti di contatto con i clienti (online, in negozio, mobile, ecc.) può portare a una comprensione frammentata dell'intento del cliente. Ciò porta a esperienze incoerenti e a mancate opportunità di coinvolgere i clienti in modo efficace.
• Strategia di evitamento: Investi nell'integrazione omnicanale per garantire che i dati dei clienti da tutti i canali siano unificati e accessibili. Questo approccio consente una comprensione più completa dell'intento del cliente e consente esperienze fluide e personalizzate su tutti i touchpoint.

4. Test e convalida inadeguati:

• Insidia: L'implementazione di modelli predittivi senza test approfonditi può portare a raccomandazioni errate o a mancate opportunità, con il rischio di frustrazione dei clienti e di danni alle vendite.
• Strategia di evitamento: Implementare un rigoroso processo di test e convalida per tutti i modelli predittivi. Utilizzare test A/B, monitoraggio continuo e miglioramenti iterativi per garantire che i modelli forniscano informazioni accurate e preziose.

Conclusione

Per rimanere competitivi nell'attuale panorama frenetico della vendita al dettaglio, comprendere le intenzioni dell'utente non è solo un optional: è essenziale.

I rivenditori che riescono a individuare e prevedere con precisione i desideri dei propri clienti sono in una posizione migliore per offrire esperienze personalizzate, aumentare le vendite e fidelizzare i clienti a lungo termine.

Investire in tecnologie avanzate come l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico e l'analisi in tempo reale ti consente di sfruttare le preziose informazioni nascoste nei dati dei clienti.

Questi strumenti ti aiutano ad anticipare le esigenze dei clienti, a personalizzare le tue offerte e a coinvolgere gli acquirenti in modi che risuonano con loro personalmente.

Non lasciare che i tuoi concorrenti prendano il sopravvento.

Puoi trasmettere il messaggio giusto, al momento giusto, al cliente giusto, mantenendo il tuo marchio al primo posto nei pensieri e promuovendo una crescita duratura.

Ora è il momento di investire nelle tecnologie e nelle strategie che garantiranno alla tua attività di vendita al dettaglio di prosperare in un mercato sempre più competitivo. Vibetrace può aiutarti in questo!