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La smart data capture a supporto delle promozioni in-store

Green Retail  - La smart data capture a supporto delle promozioni in-store

Gli sconti e le promozioni sono sempre più ricercate dai consumatori, che vogliono, ora più che mai, ottimizzare il loro budget.

Le promozioni in-store possono rappresentare fino al 45% del fatturato di un retailer e sono un valido strumento per aiutarlo a ottenere e fidelizzare nuovi clienti.

Sbagliare le promozioni in-store, o gestirle male, invece, può portare a risultati negativi.

Tenere traccia di ciò che si trova sugli scaffali, della quantità di prodotti, oltre a controllare e aggiornare le etichette dei prezzi, è difficile e di solito viene eseguito manualmente dai dipendenti dello store.

Aggiornare con precisione le offerte e le promozioni per migliaia di articoli può richiedere molto tempo ed è possibile commettere errori. I collaboratori del punto vendita devono infatti confrontare manualmente il prezzo sullo scaffale con quello a sistema. Anche con tutta la buona volontà del mondo, è sempre possibile sbagliare. E questi errori possono causare problemi al momento del pagamento e un successivo malcontento dei clienti.

Infatti, quando si verificano discrepanze tra la promozione indicata e il prezzo reale, la fiducia dei clienti viene compromessa. Esattamente l’opposto di ciò che si vorrebbe ottenere attraverso gli sconti.

Il 57% dei clienti perde la fiducia nel momento in cui si verificano incoerenze e imprecisioni sui prezzi, e solo uno su cinque tornerebbe ad acquistare nello stesso store, nel caso in cui gli venisse addebitato un importo più alto. (Fonte: TotalRetail)

In un momento in cui si assiste a una corsa alla fidelizzazione e ai profitti, i retailer non possono permettersi di perdere clienti o opportunità di vendita. Non riuscire ad attuare le promozioni come pianificato può tradursi in perdite sotto forma di restituzioni e rimborsi.

E non sono molti i retailer che possono vantare di un'ottima politica di prezzi e promozioni. Per questo motivo, Scandit ha introdotto, all'inizio del 2022, la tecnologia Shelfview, con smart data capture.

La tecnologia smart data capture è una soluzione che può supportare i retailer perché analizza, in tempo reale, le etichette dei prezzi e le promozioni esposte, tramite una scansione dei barcode. Aiuta, quindi, i dipendenti a svolgere il proprio lavoro più rapidamente, con meno fatica e accuratezza garantita. Possono essere utilizzati dispositivi smart già in dotazione, come smartphone e tablet, per automatizzare e semplificare il processo e gestire gli aggiornamenti di promozioni e prezzi.

Una soluzione come quella di Scandit sfrutta la smart data capture per scansionare gli scaffali e raccogliere i dati dei codici a barre e si serve del riconoscimento ottico dei caratteri del prezzo e della promozione. La scansione, attraverso un qualsiasi dispositivo intelligente dotato di fotocamera, permette ai collaboratori dello store di risparmiare tempo prezioso, investendolo in altre mansioni.

Un ulteriore vantaggio della smart data capture è la sincronizzazione dei dati con il database dello store, il successivo confronto dei due dati – in questo caso, dei prezzi – dà ai dipendenti un feedback in tempo reale sulla precisione dell’etichetta, visualizzando le informazioni con overlay in realtà aumentata. Nel caso in cui il prezzo non coincida, il collaboratore dello store può creare un report di tutte quelle che devono essere corrette, e aggiornare tutto non appena possibile.

Oltre a migliorare l’efficienza, una soluzione dotata di smart data capture assicura un livello di precisione ottimale che consente di aumentare i ricavi. In un compliance report di POPAI (Point of Purchase Advertising International) risulta che le promozioni generano un aumento delle vendite pari al 21% quando vengono visualizzate ed eseguite in modo corretto.

I prodotti ben posizionati sugli scaffali, prezzati e promossi con precisione aiutano a garantire una customer experience coerente in-store e online. Un aspetto essenziale nel mondo omnichannel di oggi.

       
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