Dall’unione di intelligenza artificiale (AI) e contapersone sono nate nuove tecnologie, in grado di fornire miglioramenti e informazioni aggiuntive rispetto al semplice, seppur essenziale, conteggio delle persone. Con i nuovi strumenti contapersone è possibile infatti ottenere:

  • esclusione dello staff;

  • individuazione e conteggio dei gruppi di acquisto;

  • riconoscimento del gender (maschio o femmina).

esclusione staff, identificazione e conteggio dei gruppi di acquisto, riconoscimento del gender (maschio/femmina)

Per monitorare le proprie performance di realtà commerciale aperta al pubblico, il footfall resta la grandezza fondamentale.

Secondo Microlog è però importante informarsi e rimanere aggiornati sulle attuali possibilità, per scegliere consapevolmente il sistema contapersone più adatto in funzione delle informazioni che si possono e vogliono raccogliere, o eventualmente per valutare un upgrade di un sistema già esistente. Per prendere vere decisioni data-driven, la qualità del dato è il miglior investimento!

Esclusione staff e riconoscimento dei gruppi di acquisto. Le nuove telecamere con AI a bordo sono in grado di evitare di contare le persone che  indossano un piccolo tag (delle dimensioni indicative di un biglietto da visita), personalizzabile con i colori dell’insegna e con il nome del dipendente. Sarà dunque sufficiente chiedere al personale addetto alla vendita di apporre sul vestiario questo contrassegno e il gioco sarà fatto: verranno contati esclusivamente i potenziali clienti.

Grazie al riconoscimento delle direzioni di provenienza, delle distanze e delle velocità relative tra persone, i nuovi sistemi riescono a individuare coloro che, con un’alta probabilità, appartengono a uno stesso gruppo di acquisto, per esempio a una famiglia. Tipicamente, il numero medio di componenti di un gruppo  nel corso del weekend risulta maggiore rispetto a quello dei giorni feriali, in quanto la maggior disponibilità di tempo libero rende più probabile recarsi a fare compere in compagnia piuttosto che da soli. È così che il conversion rate (rapporto tra numero di scontrini emessi e persone uscite) del weekend tende a essere inferiore rispetto a quello che dovrebbe essere nel confronto con quello dei giorni feriali. La spiegazione di questo fenomeno potrebbe risiedere in performance di vendita meno buone, ma anche essere dovuta esclusivamente alla naturale tendenza, quando si è in gruppo, ad accorpare in un unico scontrino gli acquisti di più persone, e/o a farsi accompagnare da qualcuno a fare spese. Calcolare il conversion rate rispetto ai gruppi di acquisto piuttosto che rispetto ai singoli individui contribuisce ad avere un indicatore di performance di vendita maggiormente attendibile.

esclusione staff e riconoscimento dei gruppi di acquisto

Con l’esclusione staff e con il riconoscimento dei gruppi di acquisto è dunque possibile ottenere un dato sugli ingressi mondato dei passaggi del personale addetto alle vendite, nonché un conversion rate maggiormente comparabile tra giorni feriali e weekend, ovvero un conversion rate in grado di fornire informazioni più attendibili sulle performance di vendita.

A tutto ciò è possibile associare un filtro che limita il conteggio alle persone superiori a una certa altezza (personalizzabile). Il fine è quello di escludere i bambini più piccoli, che non hanno potere di acquisto e che dunque non rappresentano potenziali clienti.

Gender: come? Il sistema contapersone. Se l’esclusione staff e il riconoscimento dei gruppi rappresentano strumenti di pulizia del dato, studiati per migliorarne la qualità, il numero medio di componenti dei gruppi di acquisto inizia a dare qualche informazione aggiuntiva sul customer behaviour.

Ma è con il riconoscimento del gender che i nuovi contapersone offrono veri dati di profilazione, utili a conoscere i potenziali clienti.

Grazie all’AI, il sistema riesce a riconoscere, da aspetto e movenze, il gender di una persona che sta entrando o uscendo. Lo scopo della telecamera è quello di classificare come maschio o femmina la persona che individua, per restituire la percentuale di ingressi/uscite maschili e femminili sul totale. Nei rari casi di indecisione, in cui non si raggiunge un sufficiente grado di confidenza sul gender di una persona, il classificatore non si sbilancia: si astiene all’attribuire il gender, piuttosto che correre un rischio troppo elevato di errore.

riconoscimento gender (maschio/femmina)

Gender: perchè? Il gender marketing. Perché sarebbero utili i dati sulle percentuali di ingressi maschili e femminili? Uomini e donne sono diversi: gli studi mostrano che i comportamenti, le esigenze, le preferenze e i processi decisionali maschili sono diversi da quelli femminili. Il riflesso di queste differenze si ha anche nelle abitudini di acquisto, al punto che esiste una branca del marketing denominata gender marketing.

È importante sottolineare che il gender rappresenta non il sesso biologico di una persona, bensì quello socioculturale. Il gender marketing applica nozioni di psicologia e neuroscienze per adeguare la comunicazione, pubblicitaria e non pubblicitaria, ai comportamenti di acquisto caratteristici di un genere.

Si potrebbe contestare che, se anni fa le distinzioni di genere nelle abitudini di acquisto erano particolarmente marcate, ora lo sono meno: non sono più solo le donne ad acquistare articoli per la casa, non sono più solo gli uomini a fare bricolage.

Eppure, uomini e donne restano tendenzialmente diversi per preferenze, esigenze, modo di pensare. Giocare su queste differenze oppure fare leva sulle caratteristiche comuni, potrebbe essere una scelta vincente.

La tabella seguente riporta alcuni degli spunti offerti dal gender marketing, che si muove a partire dalla definizione di “comportamenti tipo” maschili e femminili.

Uomo Donna
Concezione dello shopping Shopping come missione: l’uomo va a fare shopping per comprare ciò che gli serve. Shopping come viaggio: la donna va a fare shopping per scoprire cosa le serve.
Processo decisionale Processo lineare: affronta ogni fase una sola volta. L’uomo resta sempre concentrato sul suo bisogno di partenza (quello che ha dato avvio al processo di acquisto) e, passo dopo passo, prende la decisione finale. Il suo obiettivo è quello di trovare una buona soluzione, ovvero un prodotto adatto alle sue necessità. Processo a spirale: le singole fasi decisionali vengono ripercorse più volte. L’obiettivo della donna è quello di trovare una soluzione perfetta rispetto a una lista dettagliata di criteri. Tale lista è modificabile a piacimento, anche nel corso del processo stesso di acquisto, che diventa più lungo e complesso di quello dell’uomo. Se una donna trova una buona soluzione, questa potrebbe non bastare per finalizzare l’acquisto: ricerca la perfezione, a costo di dover visitare più punti vendita e di dover investire più tempo nella ricerca.
Ambiente Deve essere funzionale, per trovare tutto e in fretta, con poche distrazioni. Lo scopo è starci solo il tempo necessario. Deve essere accogliente, per poterci stare a lungo e piacevolmente; deve essere curato nei dettagli, ricco di spunti.
Tipologia di acquisto Mirato. L’uomo sa cosa gli serve: entra, compra, esce.
Impulsivo: “…bello il prodotto sull’isola promozionale! Lo compro!” (senza valutare altre possibilità)
Riflessivo: “Non mi convince del tutto, forse nel negozio X hanno qualcosa di meglio…”
Comunicazione Messaggi pubblicitari concisi e chiari, con frasi assertive e dirette, in contesti movimentati e competitivi. Messaggi pubblicitari che trasmettano sui piani sentimentale ed emozionale, che proiettino in contesti di vita reale familiare. Meglio evitare messaggi perentori come “vieni a trovarci oggi stesso”.

Esistono ovviamente donne che hanno comportamenti di acquisto o preferenze più simili a quelli descritte sopra per gli uomini, e viceversa. Ciò non è assolutamente da concepire come “sbagliato”: ogni persona è unica e va bene così com’è. Le ricerche però mostrano che applicare le indicazioni del gender marketing funziona: su base statistica e senza la pretesa di potersi adattare a ogni singolo essere umano.

Con i nuovi contapersone è possibile conoscere la composizione maschile e femminile della propria utenza, al fine di far leva sulle differenze di genere per aumentare le proprie performance di vendita oppure di puntare sulle caratteristiche comuni per non fare preferenze di attrattività.
Conoscendo la percentuale di uomini e donne è possibile sapere, per raffronto con dati Istat del territorio, se stiamo richiamando un particolare segmento di popolazione.
È possibile quindi agire per indurre all’acquisto coloro che stiamo già richiamando oppure puntare a richiamare i segmenti della popolazione meno rappresentati.

Le strategie possibili basate sul gender sono molteplici. Alcune di queste sono:

  • sfruttare le diverse abitudini di consumo, per esempio facendo leva sull’acquisto di impulso (tipicamente maschile) attraverso i prodotti in area cassa;

  • modificare l’ambiente, che deve essere funzionale per gli uomini, curato per le donne;

  • proporre pubblicità e promozioni mirate (per mezzo di appositi strumenti, come i totem);

  • monitorare come varia la composizione maschio/femmina in funzione di eventi (consultando il dato su base oraria), per individuare quelli che richiamano certi segmenti di popolazione.

Esclusivamente per i Centri Commerciali e per gli Outlet è inoltre possibile:

  • cambiare il mix di negozi, aumentando quelli male-oriented o female-oriented;

  • spostare negozi per fare associazioni o creare zone preferenziali per male o female;

  • monitorare le variazioni della composizione M/F in funzione delle modifiche al mix di punti vendita, non solo nell’intero complesso ma anche per zone e/o per piani.

gender

Ulteriori scenari in termini di profilazione sono quelli che prevedono di incrociare i dati sul gender con quelli sull’età (raccolti con interviste o con erogazione di servizi, per esempio con captive portal dedicati) e di stimare tempo medio permanenza e valore medio per genere.

Gender: veramente? I test di Microlog. Ma quanto sono buoni questi dati? Qual è la performance dei classificatori? Prima di proporre queste nuove soluzioni, Microlog le ha testate, con la consapevolezza che a nulla serve avere dei dati se non si è convinti della loro qualità: le scelte strategiche data-driven sono efficaci nella misura in cui i dati sono affidabili.

Riportiamo i dati di un test reale, a titolo di esempio, per offrire un’idea della bontà della classificazione. Nelle tabelle seguenti sono riportati:

  • l’errore di conteggio percentuale del sensore;

  • la percentuale di rilevazione (ovvero la percentuale delle persone che il sensore è riuscito a classificare come maschio/femmina);

  • l’analisi del classificatore, effettuata sulle persone classificate.

entrati usciti
Errore di conteggio 1,2% 0,8%
% di rilevazione 95,7% 97,0%

Legenda matrici di confusione:

Maschi, classificati maschi Maschi, classificati femmine
Femmine, classificate maschi Femmine, classificate femmine

Classificatore entrata:

108 2
1 135
accuratezza
(classificazioni corrette sul totale delle classificazioni)
98,8%
M classificati corretti sul tot delle classificazioni M 99,1%
F classificate corrette sul tot delle classificazioni F 98,5%
M classificati corretti sul tot dei M reali 98,2%
F classificate corrette sul tot delle F reali 99,3%
% maschi (realtà) 44,7%
% femmine (realtà) 55,3%
% maschi (classificatore) 44,3%
% femmine (classificatore) 55,7%
statistica K
kappa di Cohen
bontà del classificatore
97,5%

Classificatore uscita:

104 1
0 125
accuratezza
(classificazioni corrette sul totale delle classificazioni)
99,6%
M classificati corretti sul tot delle classificazioni M 100%
F classificate corrette sul tot delle classificazioni F 99,2%
M classificati corretti sul tot dei M reali 99,0%
F classificate corrette sul tot delle F reali 100%
% maschi (realtà) 45,7%
% femmine (realtà) 54,3%
% maschi (classificatore) 45,2%
% femmine (classificatore) 54,8%
statistica K
kappa di Cohen
bontà del classificatore
99,1%

Se sei interessato a ulteriori informazioni in merito e/o alla possibilità di fare test per implementare nuovi sistemi contapersone o aggiornare i preesistenti… sentiti libero di contattarci senza alcun impegno! 😉