L’azienda può trarre benefici rilevanti da un’elevato livello di complementarità dei propri prodotti. Attraverso campagne promozionali mirate, un dipartimento di marketing efficiente può favorire le vendite congiunte (incrementando i ricavi) e pilotare il livello delle rimanenze di magazzino (riducendo i costi).
Come misurare il livello di complementarità? La via più costosa è quella della indagine di mercato. Attraverso strumenti quali focus group o product test è possibile far sì che siano gli stessi consumatori finali a fornirci informazioni al riguardo. Ma l’indagine di mercato può non essere lo strumento migliore. Oltre all’elevato costo, infatti, mostra solo il livello di complementarità percepito dai consumatori finali.
Spesso però, il cliente della nostra azienda non è il consumatore finale bensì un rivenditore (la GDO, i supermercati, i negozi al dettaglio, altri intermediari). In questi casi è possibile utilizzare uno strumento che prende il nome di Market Basket Analysis (Analisi del Paniere di Spesa).
Per condurre una Market Basket Analysis è sufficiente utilizzare dati storici, dati cioè che sono già nel database della nostra azienda e che possono essere ricavati attraverso una interrogazione ad hoc del software di CRM o del gestionale aziendale. Ciò che si deve analizzare sono i singoli acquisti dei singoli clienti, ciò che si otterrà sono due parametri ben definiti denominati support e confidence.
Il support è il numero di volte sul totale in cui due prodotti sono acquistati nello stesso momento dallo stesso cliente (e quindi sono stati messi nello stessa “cesta”). Supponiamo che la nostra azienda venda 5 prodotti, il livello di support tra il prodotto A e il prodotto B è dato dal numero di volte in cui i singoli clienti hanno acquistato congiuntamente A e B diviso il numero totale di acquisti.
La confidence, invece, è data dal numero dei singoli clienti che hanno acquistato almeno una volta il prodotto A ed almeno una volta il prodotto B anche non congiuntamente. Qualora il livello del parametro support e quello del parametro confidence siano entrambi rilevanti, saremmo in presenza di un nesso di complementarità tra i due prodotti.
Come calcolare Support e Confidence
Aiutiamoci con un esempio. Nella tabella 1 è riportata la composizione dei singoli acquisti di ogni cliente della nostra impresa. Il “Cliente h” ha effettuato un totale di 9 acquisti diversi: dapprima, ha acquistato il prodotto A, il prodotto B e il prodotto E; in una data successiva ha acquistato il solo prodotto A e così via. Il “Cliente i” ha effettuato solo 3 acquisti: in prima istanza ha acquistato il prodotto B e il prodotto C, poi il solo prodotto B, quindi è tornato ad acquistare il prodotto B e il prodotto C. Il ragionamento va poi ripetuto per il “Cliente j” e il “Cliente k”.
Acquisti dei clienti
Calcolare support e confidence a questo punto è facilissimo. Prendiamo in esame il prodotto B e il prodotto C. Per ottenere il support, basta calcolare quante volte B e C sono stati acquistati congiuntamente. Dalla tabella si evince che ciò è accaduto in 8 occasioni (2 volte dal “Cliente h” e dal “Cliente i” e 4 volte dal “Cliente k”). Il totale degli acquisti è stato di 23 e quindi il livello del support è di 8:23 che corrisponde al 35%.
Per calcolare il livello di confidence, basta verificare quanti clienti hanno comprato almeno una volta il prodotto B ed almeno una volta il prodotto C anche non congiuntamente. Nel nostro esempio, il “Cliente j” non ha mai comprato il prodotto C mentre gli altri 3 hanno acquistato almeno una volta C ed almeno una volta D. Ciò significa che il livello di confidence è pari a “3 su 4” e cioè al 75%.
Support e Confidence
Nella tabella 2 riportiamo i livelli di support e confidence per tutte le combinazioni di prodotti in base ai dati forniti nella tabella 1. In questo esempio, i prodotti con maggiore tasso di complementarità risulterebbero B ed E (support 48%, confidence 75%) seguiti da B e C.
Naturalmente il livello dei due parametri dipende anche dal numero di clienti e dal numero di prodotti che ha l’azienda. Nel nostro esempio i livelli di confidence sono così alti proprio perché abbiamo ipotizzato la presenza di soli 4 clienti e 5 prodotti. Qualora avessimo 50 clienti e 70 prodotti, support e reference sarebbero in generale molto più bassi, ma ciò non significherebbe che il tasso di complementarità è inferiore! Quello che conta è che support e reference siano “rilevanti” e la rilevanza non può essere quantificata se non di volta in volta.
Migliorare le strategie di marketing
Una volta identificato il tasso di complementarità dei prodotti, siamo solo a metà dell’opera. È adesso necessario sfruttare questa informazione per produrre un vantaggio concreto alla nostra azienda. Si è detto in precedenza che in presenza di prodotti complementari dovremmo favorire le vendite congiunte. L’obiettivo diventa quindi quello di far rilevare la complementarità dei prodotti anche a chi non vi ha mai fatto caso.
Nel nostro esempio il “Cliente i” ha comprato spesso il prodotto B ma, a differenza degli altri, non lo ha mai abbinato al prodotto E. Il nostro dipartimento di marketing dovrebbe attivarsi con una promozione personalizzata volta a fargli provare il prodotto E, magari incentivandone l’acquisto congiunto al prodotto B attraverso una promozione (“compra B, avrai il 10% di sconto sul prodotto E”). Se la nostra azienda convince i propri clienti che l’acquisto congiunto di due prodotti crea maggiore valore aggiunto:
- aumentano le vendite;
- aumenta la soddisfazione del cliente;
- aumenta la quota di portafoglio (e cioè la quota della spesa complessiva di un singolo cliente destinata ad
- una singola impresa);
- vengono messi fuori gioco i concorrenti che possiedono solo una tipologia di prodotto.
Sul versante costi, invece, grazie al sapiente uso delle promozioni di prodotti complementari è possibile pilotare le vendite su un prodotto invece che su un altro in caso di eccessi di domanda che provochino pericoli di rotture di stock: nel nostro esempio in caso di eccesso di domanda del prodotto E si potrebbe incentivare l’acquisto congiunto di B e C (che hanno un tasso di complementarità comunque elevato).
Come si vede, quindi, un’analisi sul tasso di complementarità tra prodotti di una azienda apre scenari interessanti al marketing 1-to-1.
