Riassunto analitico
L’e-commerce sta acquisendo un ruolo sempre più importante nell’economia italiana e mondiale. Lo studio della Casaleggio associati [1] riporta un raddoppio nell’incidenza del fatturato delle transazioni online negli ultimi sette anni: nel 2021 si sono registrati 48 miliardi di euro di fatturato da prodotti e servizi acquistati online. Inoltre, il Covid-19, seppure avendo rallentato le vendite e i consumi nell’ultimo anno, ha accentuato la crescita delle vendite online, con effetti positivi sul 68% delle imprese.
In un contesto di questo tipo, si inserisce anche la crescente segmentazione della clientela: se prima le aziende ragionavano per macrocategorie di clienti, infatti, oggi sono costrette ad operare in un’ottica di esperienza tailor-made per il singolo individuo.
L’obiettivo di questa tesi, realizzata con la startup Digital Rock di cui il sottoscritto fa parte nel ruolo di junior Project Manager, è quello di sviluppare Skin (una tecnologia headless front-end) dal punto di vista della customizzazione delle esperienze online degli utenti. Per fare ciò, è stato progettato e sviluppato internamente un Data Layer, capace di tracciare puntualmente le customer journeys dei consumatori che visitano l’e-shop dei partner aziendali, permettendo di osservare, analizzare e monitorare il loro comportamento all’interno del sito web in questione, ovviamente nel massimo rispetto della privacy.
Gli aspetti interessanti di questa tecnologia sono principalmente tre:
• Dal punto di vista progettuale, è stato adottato un approccio di Design Thinking e di Agile Project Management per comprendere appieno il problema e per mettere in piedi una sorta di “Lego House” gestionale, caratterizzata da forte scomponibilità, flessibilità e adattabilità a fronte delle continue richieste della clientela, senza dover fare compromessi sulla qualità dell’output finale;
• Dal punto di vista tecnico, vengono implementati i localStorage come surrogato dei cookies, garantendo all’utente di mantenere il proprio anonimato. Ciascun utente, infatti, viene identificato univocamente da un codice alfanumerico che ne rappresenta la rispettiva sessione di navigazione;
• Dal punto di vista logico, si tenta di segmentare il contesto d’uso di ciascun utente, ossia riconoscere la reale motivazione che lo ha spinto a visitare l’e-commerce, affinché il nostro partner sia in grado di adeguare l’offerta dal punto di vista dei suggerimenti proposti, dei contenuti editoriali creati e delle strategie commerciali pianificate.
Tutto ciò attraverso un processo semplice, lean e a tratti anche standardizzato, che si presta perfettamente all’osservazione degli eventi tracciati e al successivo monitoraggio delle performance aziendali (traffico, CPC, fatturato, ROAS, conversion rate).
Si è partiti con l’idea di creare un MVP in cui la “P” non rappresentasse soltanto una bozza di prodotto, ma in particolare un processo. Ossia un processo di raccolta dati e di monitoraggio dei risultati semplice e veloce per le aziende che si interfacciano con Skin; un processo attraverso cui realizzare un vero e proprio servizio di content marketing per il consumatore, in merito al quale il machine learning non è ancora totalmente pronto. “Customization by segmentation, not by an algorithm”. Questo è stato il mantra del progetto, il cui fine è proprio quello di ottimizzare le performance di vendita online dei partner aziendali di Digital Rock.
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