Il mondo del largo consumo è caratterizzato da una vasta rete di punti vendita, ciascuno rappresentante un’importante fonte di dati. Tradizionalmente, l'analisi si è focalizzata su variabili come le aree geografiche e i format di vendita, come gli ipermercati e i supermercati. Questi parametri, retaggio di un'epoca passata, riflettono modelli definiti nel secolo scorso, durante un periodo di crescita espansiva del settore alimentare. Negli ultimi anni, i mutamenti nei comportamenti d'acquisto dei consumatori hanno drasticamente rimescolato il panorama competitivo, rendendo necessaria un'evoluzione nelle prospettive e nelle strategie adottate. In una recente intervista a Mark Up, Gianluigi Crippa, Senior Partner di JAKALA, e Stefano Cini, Head of Consumer & GeoMarketing Intelligence di NielsenIQ, hanno presentato nuove metriche volte a valutare la redditività dei punti vendita.
L’approccio data-driven per la distribuzione moderna
Oggi, l’utilizzo dei dati nel settore del retail sembra non esprimere appieno il proprio potenziale. Nonostante le aziende dispongano di una vasta mole di dati, spesso manca una chiara visione su come sfruttarli al meglio. Una delle questioni cruciali riguarda le modalità di interpretazione, che possono generare risposte eterogenee anche in situazioni tra loro simili.
Ad esempio, mentre è vero che gli ipermercati in generale stanno affrontando una crisi, ciò non implica che tutte le strutture di questo tipo registrino le stesse difficoltà, né che tutti i discount godano di prestazioni simili.
In questo contesto un approccio data-driven offre notevoli vantaggi. Considerando ad esempio gli ipermercati e i discount, gli iper hanno una quota del 40% nel Nord-Ovest del Paese, un dato verificato che però nasconde delle eterogeneità: in Liguria gli ipermercati hanno una quota del 15%, mentre in Lombardia addirittura del 45%. Al Sud i discount quotano una media del 29%, ma in Campania valgono il 21% mentre in Sicilia il 36%. Ancor di più, osservando la micro-territorialità ci si accorge che le incidenze delle quote non sono omogenee all'interno delle stesse aree geografiche. Tutto questo è amplificato dalla caratteristica tipicamente italiana che vede la distribuzione estremamente frammentata, con posizioni di leadership a percentuali molto più basse rispetto ad altri Paesi europei. È frequente che, nella stessa Regione, il marchio predominante diventi marginale solo cambiando provincia.
Il valore della micro-territorialità
Nell'approccio data-driven, il concetto di micro-territorialità emerge come un fattore chiave per comprendere le dinamiche degli acquirenti e l'impatto della popolazione (residente e circostante) sulle prestazioni del punto vendita. Uno studio accurato delle caratteristiche dei cluster di acquirenti consente di comprendere meglio le differenze nelle prestazioni tra punti vendita simili.
L'analisi dei dati rivela anche la presenza di punti vendita molto diversi che registrano prestazioni simili, talvolta anche in aree geografiche distanti. In questi casi, i dati dicono che i bacini di utenza dei due negozi hanno una molteplicità di punti di contatto. Ma non solo: osservando gli assortimenti si scoprono delle similitudini spontanee, dettate dalle caratteristiche di ricettività del bacino di utenza.
JAKALA e NielsenIQ hanno sviluppato un indice di similarità che mette in relazione ciascun punto vendita con altri che servono bacini di consumatori simili: questo indice fornisce importanti informazioni gestionali, consentendo ai retailer di raggruppare i punti vendita con prestazioni analoghe e i bacini di utenza sovrapponibili in cluster omogenei.
L'approccio basato sui dati e sulla micro-territorialità è essenziale per una gestione efficace degli assortimenti nel settore della distribuzione moderna. Una comprensione approfondita delle dinamiche dei punti vendita e delle specifiche esigenze dei consumatori favorisce la differenziazione e la personalizzazione delle strategie di vendita, contribuendo alla competitività e al successo nel mercato del largo consumo.
