Progetto FEEDBACK

Progetto finanziato nel quadro del POR FESR Toscana 2014-2020

Il progetto Feedback nasce dalla collaborazione di una serie di aziende del territorio nell’ambito di un bando di Regione Toscana per il finanziamento di progetti innovativi, riservato alle aziende con sede in Toscana, proponendosi per realizzare una piattaforma altamente innovativa e flessibile orientata all’identificazione, al riconoscimento e al miglioramento della customer experience tra online e in store, in modo da rendere più mirato ed efficace lo user engagement.

Il progetto Feedback si propone di permettere una radicale innovazione di servizio al cliente, di marketing proattivo e di esperienza di acquisto, consentendo di innovare ed ampliare le metodologie attuali per essere una soluzione modulare, completa e adattabile a molteplici contesti, che integra strumenti e politiche aziendali preesistenti e permette di finalizzare obiettivi diversi.

//Customer Experience

Migliorare la customer experience attraverso processi di interazione ratailer-cunsumatore nel punto vendita ma anche all’esterno, supportati dai vari canali: store, showrooming, online e webrooming. La customer experience deve essere unica, emozionale, assistiva e sicura in modo da stimolare sensazioni di benessere utilizzando strategie che possono coinvolgere: couponing, passbook, negozi connessi, cross marketing e utilizzando dispositivi come tablet, smartphone, touch point, totem, wearable devices, media distribution, etc.

// Back-end Integration

Back-end Integration per processi di interazione retailer-fornitori e maggiore automazione ed integrazione nel negozio utilizzando tecnologie come statistica, semantic computing, big data e data analytics.

// Business Intelligence

Business intelligence in modo da capire di più e meglio cosa accade dentro e fuori allo store, negozio fisico e/o on line. Produrre predizioni tramite l’analisi dei risultati ottenuti con le campagne in corso e valutando il comportamento e l’efficacia di strategie; campagne adottate in relazione ai profili tipici dei clienti nei contesti e in relazione ai prodotti.

// Customer Profiling

Customer profiling monitorando il comportamento dell’utente, creando un profilo utente singolo e collettivo in modo da modellare e capire il consumatore sui vari canali e nelle varie situazioni. Ogni punto di contatto con i clienti, reali o potenziali, è un punto di misura.

// Scenario & Impiego Tecnologie

FEEDBACK con i suoi sottosistemi è in grado di acquisire una pletora di informazioni relative al profilo utente e di tenere conto di questi aspetti per fornire suggerimenti e stimoli sulla base di strategie diverse che vengono attivate in momenti diversi, in contesti diversi, anche stimolando a percorrere il negozio, a interagire con i dispositivi, a provare nuovi prodotti, etc.

in FEEDBACK vi sono tre grandi scenari:

In negozio, dove il cliente può ricevere stimoli di vario genere, tramite marcatori, schermi, schermi interattivi, il suo proprio smartphone, i commessi, i camerini interattivi, le superfici, etc.
in movimento con il proprio smartphone, ricevendo stimoli che provengono dal negozio oppure dalla sua vicinanza, oppure semplicemente dei messaggi in push da parte del negozio o delle distribuzioni. Il mobile può servire per confrontare i prezzi andando in internet, per collezionare coupon, per esprimere giudizio, per fare social networking ed al limite anche per prenotare e/o comprare.
Su internet, quando per esempio da casa si connette al sito web del produttore, del distributore del negozio per ricercare prodotti, scegliere, confrontare e anche fare l’acquisto.

Carenze delle piattaforme di mercato all’avvio del progetto:

// Limitata profondità del modello di profilo utente/cliente

Limitata profondità del modello di profilo utente/cliente data dalla limitata ampiezza dei dati che vengono gestiti per la modellazione del profilo utente. Spesso le soluzioni commerciali si limitano a tenere conto di alcuni parametri di tipo statico ma non degli aspetti dinamici che cambiano nel tempo.

// Scarsa flessibilità

Scarsa flessibilità, vista la scarsa adattabilità delle soluzioni dei grandi technology provider alle soluzioni che possono essere realizzate e messe a sistema nei piccoli negozi e catene di distribuzione italiane ed europee.

// Limitata espressività e adattabilità nella modellazione di soluzioni e storie di engagement

Limitata espressività e adattabilità nella modellazione di soluzioni e storie di engagement che possano tenere conto di profili più dettagliati, relazioni sociali con altri utenti, comportamento in negoziaio in modo integrato. Spesso le soluzioni di engagement e gaming sono complesse da programmare, predisporre, attivare e valutarne gli effetti. Questo implica che spesso si impiegano risorse ingenti per fare degli esperimenti che poi essendo mal posti producono risultati difficilmente comprensibili ed usabili nel concreto. La limitata adattabilità dipende anche dal fatto che gli algoritmi di raccomandazione e suggerimento forniti non sono adattivi ma vengono prodotti per ogni singolo cliente dal technology provider.

// Scarso supporto al responsabile vendite

Scarso supporto al responsabile vendite del negozio (decisore / amministratore) che si trova ad analizzare i dati senza alcun supporto, e si trova prendere delle decisioni sull’attivazione delle strategie diverse anche complesse senza un'evidenza di quali di queste potrebbero o meno funzionare. Le soluzioni proposte sul mercato non assistono ma lasciano al responsabile vendite la sperimentazione e la valutazione dei risultati.

// Costi troppo elevati di instrumentazione del negozio

Questi costi sono dovuti al costo elevato di sensori RFID, iBeacon, schermi e superfici, etc. software per touch, screen, superfici, relative configurazioni, etc., che spesso vengono sviluppati sulle esigenze del cliente. Il problema principale è che anche i grandi Vendor non hanno dei veri prodotti ma solo delle soluzioni specifiche che per ogni altra installazione devono essere sviluppate ex novo.

User Engagement

Studio e sviluppo di soluzioni di adaptive user engagement per il coinvolgimento dei consumatori in scenari di acquisto in modo da migliorare le vendite, il numero di clienti e il loro apprezzamento, la fidelizzazione, etc. Fornire prodotti e servizi di engagement in grado di adattarsi ed evolvere sulla base del dialogo con il consumatore e che usano elementi interattivi fisici o virtuali.

Profilazione Avanzata

Studio di modelli e sviluppo di strumenti per la profilazione avanzata, la rappresentazione e l’apprendimento di comportamenti complessi di consumatori, dentro e fuori dal negozio attraverso modelli stocastici e della teoria dei giochi.

Algoritmi

Studio e sviluppo di algoritmi adattivi/predittivi e strumenti per lo stimolo e la gestione di esperienze adattive usando: analisi di big data, data analytics, predizioni, estrapolazioni, raccomandazioni, semantic computing, matchmaking, etc.

Sensori

Studio e sviluppo di strumenti per l’arricchimento di prodotti e scenari con sensori/attuatori IOT, BLE, Wi-Fi, etc., per proximity e monitoring.

Sperimentazione

Sperimentazione e validazione in contesti reali di retail e valutazione del miglioramento rispetto allo stato dell’arte, in relazione a prodotti di moda direttamente con l’utente finale