Le strategie di cross-up selling rappresentano un’importante opportunità per aumentare le vendite e i profitti aziendali, contribuendo inoltre alla fidelizzazione della clientela. Tuttavia, perché possano funzionare davvero e restituire risultati concreti, occorrono alla base software analitici e algoritmi di calcolo tarati sull’obiettivo e attendibili nei risultati.
Il segreto per costruire strategie di cross-up selling vincenti risiede, infatti, nella capacità di intercettare il profilo e i bisogni del potenziale cliente, proponendo un’offerta personalizzata al momento giusto e nel modo corretto. Ecco perché diventa fondamentale affidarsi a professionisti del settore, che abbiano sia le competenze tecnologiche sia le conoscenze matematiche per disegnare una soluzione in linea con le esigenze commerciali dell’azienda.
Cosa sono le strategie di cross-up selling
Con i termini “up selling” e “cross selling” si intendono due strategie di marketing differenti e complementari che permettono alle imprese di aumentare gli introiti generati dalla vendita di prodotti e servizi, facendo leva sulla predisposizione all’acquisto dei clienti durante lo shopping.
Nello specifico, la tecnica dell’up selling consiste nel proporre al cliente un prodotto o servizio affine a quello già selezionato, ma superiore per qualità o quantità e ovviamente per fascia di prezzo. Ad esempio, si può suggerire al potenziale acquirente una macchina fotografica più evoluta anziché il modello base che ha scelto oppure un tablet con spazio disco superiore rispetto alla decisione iniziale (32 anziché 16 gigabyte).
Il cross selling, invece, consiste nel sottoporre all’attenzione del cliente una serie di prodotti o servizi accessori rispetto all’articolo che ha intenzione di comprare: banalmente le compagnie di viaggio promuovono le camere di un hotel oppure l’affitto di un’automobile quando si sta per acquistare un volo aereo.
Le strategie di up selling e cross selling sfruttano entrambe un momento preciso della relazione tra fornitore e consumatore, ovvero quando il cliente sta per effettuare l’acquisto (ad esempio, mentre è alla cassa o sta selezionando gli articoli da mettere nel carrello di un e-shop). La persona che ha, infatti, già deciso di comprare e sta portando a termine un acquisto è psicologicamente più incline a spendere, quindi può essere invogliato da prodotti e servizi complementari o a maggiore valore.
Il segreto per strategie di cross-up selling vincenti
Per elaborare strategie di cross-up selling efficaci occorre prendere in considerazione una serie di variabili. Innanzitutto, bisogna correlare in modo corretto i prodotti e i servizi che possono essere appetibili per lo stesso acquirente e che rappresentano per lui un’alternativa di valore. Non soltanto andranno passate al vaglio le caratteristiche degli articoli, ma per formulare una valida proposta di cross-up selling bisognerà prendere in considerazione anche il comportamento di acquisto e le preferenze del singolo consumatore.
Le strategie di cross-up selling esistono da sempre, ma i Big Data oggi a disposizione delle aziende abilitano nuova possibilità. Oggi, infatti, è possibile monitorare i dati delle transazioni e del comportamento di acquisto del singolo consumatore consentendo alle aziende di passare da un generico cross-up selling a uno personalizzato. Le tecniche di machine learning, allenate su grandi moli di dati, permettono di ottenere in modo automatico raccomandazioni che raggiungono il cliente giusto al momento giusto. Gli algoritmi si autoalimentano dai feedback ricevuti e riescono ad affinare sempre di più le loro proposte per rispondere puntualmente ai bisogni in divenire del consumatore.
Un esempio concreto è rappresentato dalle piattaforme di raccomandazione, portali di e-commerce che sono in grado di tracciare il profilo e le azioni dell’utente proponendo al momento propizio la giusta offerta commerciale in alternativa o a completamento delle decisioni di acquisto.
Chiaramente, la matematica è il cuore pulsante dell’intero impianto tecnologico. La capacità di elaborare modelli e algoritmi analitici corretti rappresenta, quindi, la base indispensabile per mettere a punto strategie di cross-up selling vincenti, in grado di generare valore sia per il consumatore (che otterrà maggiore soddisfazione dai prodotti acquistati) sia per l’azienda (che aumenterà l’importo complessivo delle vendite e la fiducia accordata dai clienti).
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