Case Study

Gestire la complessità dei gusti del cliente

Scopri come Thomas Sabo sta usando i dati per affrontare una delle richieste più complesse del cliente: non il bisogno bensì il gusto

Il marchio Thomas Sabo rappresenta versatilità, innovazione e creazione di tendenze nel campo del design di gioielli e orologi a partire dalla sua fondazione nel 1984. Il suo portfolio di altissima qualità soddisfa diversi stili, budget e categorie demografiche. Un modello che sostiene il successo commerciale ma allo stesso tempo implica richieste complesse nell’individuazione dei gusti dei clienti.

Questa complessità è particolarmente evidente online. La facilità di comprensione che caratterizza l’esperienza in-store, supportata dall’interazione uno a uno con il cliente, è difficile da replicare digitalmente. Ne sono prova gli alti livelli di abbandono carrello che Thomas Sabo registrava prima di ricorrere a Tealium. Con la diffusione del Covid-19 e la chiusura dei negozi nei vari centri cittadini, il bisogno di trasformarsi digitalmente si è fatto più pressante. L’utilizzo dei dati per comprendere i bisogni è già abbastanza complicato, ma quando si tratta di capire i gusti – soprattutto nel campo della gioielleria, dove la gamma di passioni e preferenze personali è enorme – gli strumenti di interpretazione dei dati devono essere all’altezza di questa sfida.

Sfida:
Capire i gusti personali e le preferenze di singoli clienti al fine di ridurre l’abbandono dei carrelli e stimolare la fedeltà nel contesto del passaggio a modelli di retail fortemente sbilanciati verso l’online durante il lockdown.

Soluzione:
Sfruttare le funzionalità di Tealium AudienceStream per integrate varie fonti di dati e ottenere una conoscenza altamente dettagliata delle preferenze, dei comportamenti e dei gusti.

Risultati:
Si è registrato una riduzione del carrello abbandonato con tassi di conversione da 6 a 7 volte superiori alla media precedente.

Florian Schlütter, Business Analyst E-Commerce at Thomas Sabo GmbH & Co. KG, “L’utilizzo dei dati per l’analisi dei gusti dei clienti è una sfida complessa. Deve andare di pari passo con la comprensione del comportamento, e grazie a Tealium AudienceStream la Thomas Sabo è riuscita a produrre fedeltà – e vendite – in uno degli anni più turbolenti nella storia del retail. Tealium fornisce all’azienda gli strumenti per avere successo anche in futuro, qualsiasi siano le sfide che ci attendono.”

Tealium e Thomas Sabo operano come un singolo team

Per prima cosa, Tealium ha messo in piedi per il team di data analytics della Thomas Sabo un sistema di supporto strategico con fattore umano high touch. Un ingegnere di implementazione e una squadra di onboarding dedicati hanno permesso che la piattaforma fosse pronta in un mese, dopodiché il team di gestione clienti di Tealium ha offerto delle sessioni settimanali di supporto. Questo tipo di assistenza ad alta frequenza ha assicurato che le squadre di marketing e analisi dati di Thomas Sabo potessero superare le sfide incontrate.

L’integrazione e la connettività offerte da AudienceStream di Tealium sono state un fattore chiave nella scelta di adottare questa piattaforma; si è trattato di una proposta ineguagliabile. La semplicità d’uso da parte di team non specialistici è stata altrettanto determinante, visto che chi si occupa della piattaforma presso Thomas Sabo è un team di data analyst e marketing.

Una gestione che non richieda competenze di Javascript o l’inclusione di sviluppatori permette di affrontare preventivamente potenziali impasse che potrebbero rallentare l’adozione.

Lo sviluppo di una comprensione di comportamenti e gusti

Quando si trattava di capire le preferenze dei clienti, una delle prime priorità è stata affrontare i carrelli abbandonati. Tramite A/B test la Thomas Sabo è riuscita a determinare quale fosse la tempistica ideale per un follow- up con notifiche push: un’ora è troppo presto? Sei ore sono troppo tardi? Questa conoscenza doveva essere inoltre affinata in base a fattori quali il momento del giorno e il giorno della settimana: se un cliente abbandona un carrello alle 22.00 non è sensato inviare una e-mail di follow-up quattro ore più tardi, ovvero alle due di mattina. Un passaggio fondamentale è stato definire come queste reazioni dovessero cambiare in base al valore degli articoli: qual è il comportamento legato a un acquisto sotto i 50 € in confronto a quello di un carrello di oltre 250 €?

Un altro momento chiave nell’espansione di questa conoscenza è stato capire le caratteristiche del journey in ogni istanza: quante volte tornato al carrello l’acquirente? Se la vendita non è stata completata e l’acquirente non è tornato, quali promozioni lo riportano indietro per comprare? Questo tipo di analisi permette a Thomas Sabo di decidere se un buono promozionale, un omaggio o una spedizione gratuita possano far concludere l’affare e converte un’alta percentuale di carrelli precedentemente abbandonati in carrelli riempiti nuovamente con gli stessi articoli o con altri.

Grazie a degli insight dettagliati sui prodotti visualizzati, salvati o aggiunti al carrello, Thomas Sabo è in grado di comprendere meglio ogni cliente, il che permette all’azienda di migliorare le comunicazioni e potenziare le offerte promozionali, le quali, se vanno a buon fine, alimentano il processo di comprensione dei gusti dei clienti.

Quali risultati hanno registrato?

Con l’aiuto di Tealium AudienceStream è stato possibile per Thomas Sabo affrontare l’abbandono del carrello attraverso notifiche push che hanno portato a tassi di conversione fino a sette volte superiori alla media. Questo successo si è applicato anche al targeting dei clienti per le nuove collezioni di gioielli, dove Tealium AudienceStream ha aiutato a raggiungere il 70% in più di di conversione rispetto ai metodi tradizionali.

Schlütter “Il successo che abbiamo registrato non sarebbe stato possibile senza l’approccio umano che ha caratterizzato il team assistenza di Tealium, partendo da implementazione e onboarding per arrivare alla consulenza strategica quindicinale. Per noi sono come un’estensione dei nostri reparti di marketing e data analytics.”

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