Come scegliere la piattaforma di Loyalty & CRM per le catene retail nel 2026

Nel settore retail, la ricerca di una nuova piattaforma di Fidelizzazione e CRM non nasce quasi mai per un semplice sfizio. Di solito scatta quando un problema operativo supera la soglia di guardia: un programma fedeltà che tratta tutti i clienti allo stesso modo portando a un coinvolgimento piatto e stagnante; un monte punti che si accumula come un debito senza modificare le abitudini d’acquisto; clienti ad alto valore che si allontanano in silenzio prima che qualcuno se ne accorga; o un team di marketing che riesce a creare un segmento di pubblico ma deve poi attendere gli sviluppatori e strumenti di BI separati solo per capire come si comporti concretamente quel segmento. Le grandi piattaforme enterprise di Customer Data Platform (CDP) — che gestiscono risoluzione dell’identità, unificazione dei profili, attivazione omnicanale e scoring basato su AI su grandissima scala — offrono un valore indiscutibile quando si opera su dimensioni enormi. Tuttavia, ciò che spinge un team retail a cercare un’alternativa è soprattutto una questione di adeguatezza: una CDP orizzontale e generica, progettata per unificare i dati in settori eterogenei, è uno strumento del tutto diverso rispetto a una soluzione sviluppata attorno al ritmo operativo di un loyalty manager che applica le promozioni in cassa e di un marketer che necessita di analisi e attivazione nello stesso identico ambiente.

I leader di mercato consolidati offrono piattaforme solide, e questo non è un confronto per decretare un vincitore assoluto. La vera domanda che un’azienda si pone è dove la profondità di analisi porti un reale valore aggiunto: e per un programma fedeltà, la profondità nei processi che determinano se un cliente modificherà o meno il proprio comportamento è ciò che fa muovere i numeri del business. È esattamente qui che una piattaforma verticale per il retail come Retano dimostra la sua forza: una segmentazione che confluisce direttamente nelle promozioni, analisi avanzate che si trasformano in campagne mirate senza passaggi intermedi e modelli di ML immediatamente operativi per i marketer fin dal primo giorno.

Quando una catena retail ha bisogno di una nuova piattaforma Loyalty & CRM?

Le criticità tendono a ripetersi costantemente tra le varie catene: un programma che tratta ogni cliente allo stesso modo generando uno scarso valore incrementale; sconti concessi a pioggia senza sapere chi avrebbe acquistato comunque; abbandoni (churn) rilevati solo quando il cliente se ne è già andato; e un divario netto tra i report del team di analytics e le campagne che il marketing riesce effettivamente a lanciare. Molti team segnalano inoltre che la customer analytics e l’esecuzione della loyalty risiedono in sistemi separati, far sì che un’intuizione strategica — come “questi clienti stanno diminuendo la frequenza di acquisto” — non si traduca automaticamente in un segmento, in una sequenza di azioni automatiche (trigger) e in un premio applicato direttamente al registratore di cassa.

Il concetto di “alternativa” varia in base al problema da risolvere. Alcune aziende vogliono sostituire l’intero ecosistema software; altre cercano semplicemente un motore di promozioni e meccaniche più performante, oppure analisi predittive più affilate, senza dover smantellare il POS o il back-office esistente. In ogni caso, sono quattro le domande fondamentali per capire se una soluzione fa al caso vostro:

• Con quale precisione la piattaforma riesce a segmentare e personalizzare l’offerta per il vostro specifico database clienti?
• L’analisi teorica si converte concretamente in una promozione che scatta in cassa al momento del pagamento?
• Con quale rapidità gli output del machine learning possono raggiungere una campagna attiva?
• Quanto lavoro di integrazione separa la firma del contratto dai primi risultati visibili?

Cosa deve includere una piattaforma di Loyalty & CRM per il retail?

Molte richieste di offerta (RFP) tendono a fare confusione mescolando funzionalità che appartengono ad aree d’intervento ben distinte. È utile separarle, scindendo i livelli di analisi e attivazione dal core della fidelizzazione su cui tutti poggiano.

Meccaniche di Fidelizzazione e Premi: Definisce cosa offrire, a chi e a quali condizioni — sconti sullo scontrino, accumulo punti o valuta virtuale, cashback, omaggi, regole a livelli (tiered), premi per categoria preferita o per livello di fedeltà, coupon, gift card e carte sponsor. È qui che il programma smette di essere un generico schema a punti e inizia a rispondere individualmente al singolo cliente. Retano CRM & Loyalty è strutturato attorno a un costruttore visuale: le regole vengono combinate in gruppi per importo, priorità o applicazione sequenziale; le meccaniche cambiano stato (in sviluppo, attiva, sospesa) e possono essere riposizionate nell’architettura complessiva tramite drag-and-drop, consentendo al marketer di modificare le logiche senza scrivere codice.

Segmentazione e Personalizzazione: Copre la suddivisione del database e la relativa personalizzazione. Retano supporta segmenti statici, dinamici e compositi basati su centinaia di criteri di selezione — dati da sondaggi, metriche di vendita, indicatori comportamentali, adesione a programmi referral, saldi dei punti e dati delle carte. I segmenti dinamici si ricalcolano automaticamente secondo pianificazione e rappresentano l’unità di lavoro operativa dell’intero sistema: regole, comunicazioni, catene di trigger e livelli di fidelizzazione si collegano tutti al segmento. Un elemento distintivo è la gestione delle categorie preferite: il marketer pubblica un elenco, il cliente seleziona le sue preferenze nell’app per un determinato periodo e tali scelte alimentano direttamente promozioni, limiti, comunicazioni e segmentazione, trasformando la personalizzazione in un dialogo a due vie anziché in una stima arbitraria.

Analisi Predittiva e Machine Learning: Rappresenta il livello di intelligenza del sistema, necessario per comprendere a fondo la base clienti e agire in anticipo sui comportamenti anziché rincorrerli. È qui che opera il modulo Retano BigData & AI Analytics, il vero motore in cui una piattaforma specializzata per il retail dimostra il suo valore.

Connected Activation & Delivery: Garantisce che la strategia pianificata raggiunga effettivamente il cliente. Retano gestisce l’elaborazione online in cassa affinché sconti, riscatti punti, accumuli, validazione di coupon e attivazione di trigger si risolvano in tempo reale alla chiusura dello scontrino. Il contatto con i clienti avviene attraverso molteplici canali — app mobile, notifiche push, messaggi nell’area personale o sul portale, e-mail, sistemi di messaggistica e comunicazioni a schermo sul registratore di cassa. Le notifiche push vengono inviate tramite l’infrastruttura proprietaria della piattaforma senza ricorrere ad aggregatori esterni a pagamento, permettendo di azzerare i costi per singolo messaggio su gran parte delle comunicazioni — un vantaggio economico determinante su grandi volumi.

Alla base di questi quattro pilastri si trova il loyalty data layer, il sistema transazionale di riferimento che gestisce anagrafica clienti, saldi punti, emissione carte, storico degli scontrini, operazioni in valuta virtuale e configurazione dei premi. Poiché analisi, meccaniche e attivazione leggono e scrivono sullo stesso core, un’intuizione strategica non deve essere reinserita in un sistema separato per diventare una campagna. Inoltre, il sistema conserva i dettagli degli scontrini fino al singolo SKU sia per i clienti fidelizzati che per gli acquirenti anonimi, consentendo di analizzare le vendite sull’intera rete e non solo dove è stata strisciata una carta fedeltà.

Quale tipo di piattaforma loyalty è più adatto a ciascun retailer?

Il panorama delle piattaforme per la loyalty e la gestione dei dati dei clienti comprende anche soluzioni enterprise di ampia portata, particolarmente efficaci nella risoluzione dell’identità del cliente lungo i percorsi sia autenticati sia anonimi, nell’integrazione con centinaia di sistemi di attivazione e nella gestione di dati provenienti da diversi settori. Queste piattaforme sono ideali per le organizzazioni il cui obiettivo principale è unificare dati eterogenei provenienti da numerose fonti e linee di business. La loyalty nel retail, però, richiede funzionalità molto specifiche: regole promozionali che devono essere applicate correttamente e in tempo reale alla cassa, gestione di punti e wallet anche in scenari multi-valuta, storico dettagliato degli scontrini, riconciliazione delle transazioni tra punti vendita e affiliati. Si tratta di esigenze che richiedono una piattaforma progettata fin dall’origine per il settore retail.

Una Customer Data Platform (CDP) enterprise, basata su data warehouse o su un’architettura componibile, è generalmente la scelta più adatta per grandi organizzazioni con team IT strutturati, che desiderano realizzare un’infrastruttura dati orizzontale e dispongono delle competenze necessarie per implementarla e mantenerla. In questo segmento sono comuni progetti di implementazione della durata di sei-dodici mesi e un costo totale di proprietà tipicamente elevato. Le piattaforme che si distinguono per un ampio catalogo di connettori sono invece particolarmente indicate per le aziende che devono orchestrare campagne e attivazioni su un gran numero di sistemi esterni, canali pubblicitari e strumenti di comunicazione. Allo stesso modo, una soluzione BI o una CDP dedicata all’analisi può essere sufficiente per le organizzazioni che preferiscono svolgere l’analisi in un’applicazione e l’esecuzione delle campagne in un’altra.

Retano risponde a esigenze diverse. È progettato per catene della GDO, FMCG, drugstore, bricolage e articoli per la casa che desiderano combinare meccaniche loyalty avanzate e analisi predittiva all’interno della stessa piattaforma dati, ottenendo risultati concreti senza dover implementare un’intera infrastruttura enterprise. Il suo principale punto di forza è la rapidità con cui consente di generare valore e la perfetta integrazione tra analisi e operatività: gli insight diventano segmenti, i segmenti si trasformano in meccaniche loyalty e le meccaniche vengono applicate direttamente alla cassa, in tempo reale.

Perché scegliere una piattaforma loyalty con analisi clienti integrate?

Se sei una catena retail che necessita di funzionalità avanzate di loyalty e analisi dei clienti, con un avvio rapido e senza dover sostituire un’intera suite aziendale, una CDP enterprise generalista potrebbe essere una soluzione più complessa del necessario. Il valore di un’alternativa connessa e specificamente progettata per il retail si basa su alcuni elementi chiave.

Un ecosistema integrato su un unico livello dati, non un processo “analisi poi trasferimento”. Le singole funzionalità sono importanti, ma lo è ancora di più il modo in cui lavorano insieme. Le capacità avanzate di Big Data & AI Analytics di Retano operano sulla stessa base dati del sistema loyalty: i dati — inclusi gli scontrini e tutte le informazioni correlate — vengono caricati secondo una pianificazione configurabile, mentre i segmenti creati vengono trasferiti automaticamente e online al sistema loyalty. In questo modo, quando un analista identifica un gruppo di clienti su cui intervenire, questo segmento è immediatamente disponibile per una campagna loyalty, senza necessità di esportazioni e importazioni tra strumenti di diversi fornitori. Questo ciclo chiuso — analizzare, segmentare, attivare, misurare — basato su un unico livello dati rappresenta il cuore della proposta.

Analisi online integrate e un livello BI avanzato, senza dover utilizzare un prodotto separato. Dashboard basate sui ruoli utente sono disponibili direttamente all’interno della piattaforma e pronte all’uso. Per analisi più approfondite, il modulo analytics dedicato offre report preconfigurati e mappe di calore sull’intera base clienti, associazioni tra prodotti, metriche di vendita, operazioni con la valuta, programmi reward, analisi like-for-like e molto altro, con possibilità di visualizzazione tramite tabelle, esportazioni e approfondimenti dettagliati. Poiché ogni report si basa su dati a livello di scontrino, archiviati con dettaglio fino al minuto, il marketing può modificare e approfondire autonomamente i report standard — analizzando dati per giorno, giorno della settimana o fascia oraria — senza dover inoltrare richieste e attendere l’intervento di altri team.

Machine learning predittivo utilizzabile dal marketing, non solo da osservare. Le funzionalità analytics di Retano includono quattro capacità basate sul machine learning, progettate specificamente per aumentare la retention e la crescita dello scontrino medio.

• Previsione del churn trasforma il problema dell’abbandono in un modello di apprendimento supervisionato: le caratteristiche vengono costruite a partire da un periodo storico configurabile (più di quattro mesi nella configurazione predefinita), mentre gli indicatori vengono ricavati da un periodo successivo. In questo modo il modello identifica i clienti il cui comportamento sta peggiorando — non solo quelli che hanno già smesso di acquistare — lasciando ancora tempo per intervenire. Il set di indicatori è trasparente e comprende, ad esempio, giorni dall’ultimo acquisto, settimane con acquisti, valore totale e medio dello scontrino, profondità degli sconti negli ultimi periodi. Il classificatore può essere configurato e adattato alle esigenze specifiche del business. Combinando il rischio di abbandono con il valore del cliente, una catena può dare priorità ai clienti ad alto valore a rischio, invece di distribuire il budget retention in modo indiscriminato.
• Segmentazione RFM automatica suddivide la customer base sulla base di recency, frequency e monetary value, utilizzando soglie configurabili definite durante il processo di avvio e successivamente aggiornabili.
• Analisi delle associazioni prodotto mostra quali prodotti o gruppi di prodotti sono collegati tra loro tramite mappe di calore e grafici di relazione, permettendo di creare offerte cross-selling realmente rilevanti per ogni segmento.
• Offerte prodotto personalizzate generano, per ogni cliente, una lista di raccomandazioni basata sui comportamenti d’acquisto di clienti simili, applicando criteri di controllo intelligenti: esclusione di prodotti non desiderati e di articoli con vendite insufficienti. L’obiettivo è aumentare il valore del carrello, lo scontrino medio e la frequenza di acquisto, trasformando gli insight analytics in offerte e comunicazioni mirate.

Meccaniche reward applicate direttamente alla cassa, non solo gestite in una piattaforma campagne. Poiché il motore loyalty e il sistema di elaborazione fanno parte della stessa piattaforma, un segmento o un’offerta creati attraverso gli analytics possono essere applicati direttamente al punto vendita in tempo reale: sconti, accumulo punti, redemption e validazione dei coupon vengono gestiti durante la chiusura dello scontrino. Un configuratore flessibile delle modalità di pagamento dello scontrino permette alla catena di definire la possibilità di pagare una parte della spesa utilizzando una determinata valuta, con percentuali configurabili per profilo cliente, punto vendita, categoria prodotto o parametro dello scontrino. Il supporto multi-valuta consente inoltre di indirizzare l’accumulo dei punti verso utilizzi specifici.

Meccaniche di retention ed engagement già integrate. Livelli loyalty, gamification con micro-obiettivi e achievement, catene di trigger automatici basate sugli eventi cliente, bonus di benvenuto, programmi referral, promemoria su coupon attivi e saldi in scadenza, oltre a premi ponderati in base alla frequenza delle visite, sono tutti elementi integrati nel programma loyalty e non moduli aggiuntivi. Le trigger chain supportano logiche condizionali, ritardi tra le diverse fasi e varianti A/B all’interno dello stesso passaggio, consentendo di testare diverse ipotesi con gruppi target e gruppi di controllo. In questo modo una catena può misurare quali azioni generano realmente un cambiamento nel comportamento dei clienti, senza dover utilizzare strumenti di testing separati.

Accessibile anche per catene retail piccole e medie. Le catene retail di piccole e medie dimensioni spesso non rientrano nel target principale delle piattaforme enterprise complete, progettate per le organizzazioni più grandi. Un approccio modulare permette invece di iniziare con un singolo processo — il sistema loyalty con le sue meccaniche reward — e aggiungere progressivamente analytics predittivi e personalizzazione avanzata con la crescita del business. In questo modo è possibile ottenere valore rapidamente, senza grandi investimenti iniziali, senza infrastrutture IT enterprise e senza progetti di implementazione della durata di un anno.

Come valutare una piattaforma loyalty e CRM

Per quanto riguarda la segmentazione e la personalizzazione, i retailer generalmente valutano quanti criteri sono disponibili, se i segmenti vengono ricalcolati automaticamente al variare del comportamento dei clienti e quanto strettamente un segmento sia collegato alle meccaniche che lo attivano. I segmenti di Retano possono essere statici, dinamici o compositi e basarsi su centinaia di criteri; vengono ricalcolati secondo una pianificazione definita, mantengono lo storico delle variazioni di appartenenza e rappresentano l’unità centrale a cui si collegano programmi, comunicazioni, trigger chain e livelli cliente — quindi un segmento non è un report fine a sé stesso, ma l’elemento che guida il programma loyalty.

Nell’ambito dell’analisi predittiva, le domande più importanti riguardano la capacità del modello di identificare i clienti il cui comportamento sta progressivamente peggiorando, invece di considerare solo quelli che hanno già abbandonato, la trasparenza dei risultati per poterli utilizzare con fiducia e, soprattutto, la possibilità che un risultato generato dal machine learning possa raggiungere una campagna attiva senza passaggi manuali. Il modello churn di Retano identifica i comportamenti in deterioramento attraverso un set di indicatori trasparente e configurabile; i segmenti RFM e comportamentali possono essere riaddestrati; ogni segmento generato viene trasferito online al sistema loyalty, trasformando il machine learning in una trigger chain e in una ricompensa concreta, non solo in un risultato analitico.

Per quanto riguarda l’attivazione integrata, ciò che distingue le piattaforme è la capacità di trasformare un piano in una meccanica che si applica alla cassa in tempo reale, il numero di canali di comunicazione disponibili e il relativo costo, oltre alla presenza di funzionalità di testing integrate. Retano applica le meccaniche in tempo reale al punto vendita, raggiunge i clienti tramite app push, portale, email e altri canali — con le notifiche push gestite tramite la propria infrastruttura senza costi per singolo messaggio — e permette di eseguire varianti A/X direttamente all’interno dei passaggi delle trigger chain, così il testing delle ipotesi non richiede una campagna separata o un prodotto di ottimizzazione.

Per quanto riguarda il livello dati della loyalty, i fattori decisivi sono la possibilità che segmentazione, meccaniche e analytics vengano eseguiti sullo stesso sistema di riferimento oppure debbano essere esportati verso strumenti separati, la conservazione dei dati a livello di scontrino sia per i clienti identificati sia per gli acquirenti anonimi e la capacità della piattaforma di essere adottata progressivamente oppure solo attraverso una migrazione completa. Retano gestisce meccaniche, comunicazioni e analytics su un unico sistema centrale, conserva gli scontrini fino al livello SKU per l’intera rete e può essere adottato modulo per modulo sulla stessa base dati condivisa.

Come misurare il ROI di un programma loyalty

Costruisci il tuo business case attorno a un insieme ristretto di KPI: numero di membri attivi e tasso di engagement, tasso di abbandono e percentuale di clienti a rischio recuperati, scontrino medio e dimensione del carrello, frequenza di acquisto, comportamento relativo al riscatto dei punti e alla gestione della passività dei punti, vendite incrementali generate da campagne mirate rispetto a promozioni generalizzate e costo per comunicazione sui diversi canali. Per ciascun indicatore, definisci il tuo valore di riferimento attuale e monitora nel tempo la direzione del cambiamento, tenendo presente che i risultati di un programma loyalty dipendono da numerosi fattori che vanno oltre un singolo sistema — tra cui assortimento, pricing, execution nei punti vendita e qualità dei dati. Analytics e attivazione integrati consentono di chiudere un ciclo che un prodotto analytics autonomo non può completare: un modello di churn genera valore solo se il segmento di clienti a rischio raggiunge una trigger chain di retention attiva, così come un modello di offerte personalizzate produce risultati solo se l’offerta viene applicata direttamente alla cassa. I benchmark e gli obiettivi più affidabili derivano dalla propria operatività e dai propri dati, non da un valore dichiarato in una brochure.

Come lavorano insieme analytics, segmenti e reward?

La vera differenza non sta in un singolo modulo, ma nel fatto che l’intero processo, dalla comprensione del cliente fino a ciò che accade quando arriva alla cassa, viene gestito su un unico livello dati invece che attraverso un insieme di strumenti collegati successivamente.

Tutto inizia dal livello di analisi Big Data & AI: la previsione del churn identifica i clienti il cui comportamento sta diminuendo, la segmentazione RFM automatica e quella comportamentale raggruppano la customer base, le associazioni prodotto evidenziano quali articoli vengono acquistati insieme e i modelli di offerte personalizzate generano una lista di raccomandazioni per ogni cliente. Questi insight diventano segmenti e i segmenti vengono trasferiti automaticamente e online a Retano CRM & Loyalty, senza necessità di esportazioni e importazioni tra sistemi di diversi fornitori. All’interno del programma loyalty, il segmento attiva una trigger chain: un bonus di benvenuto, un promemoria relativo a un saldo in scadenza, una ricompensa mirata sulla categoria preferita del cliente o sulle categorie individuate dagli analytics. Quando il cliente arriva alla cassa, le meccaniche vengono applicate in tempo reale: sconti, accumulo punti, redemption e validazione dei coupon. Lo scontrino, fino al livello SKU, torna quindi nel livello dati per migliorare il successivo ciclo di analisi.

Questo ciclo — analizzare, segmentare, attivare alla cassa, misurare e trasferire nuovamente i risultati nel sistema — basato su un unico livello dati è ciò che una catena retail può ottenere senza dover assemblare soluzioni separate. È proprio questo il valore di una piattaforma focalizzata sul retail e progettata per esigenze specifiche del settore, accanto alle più ampie suite enterprise.

FAQ

Quale piattaforma combina analytics sui clienti ed esecuzione loyalty?

Diverse piattaforme si posizionano come soluzioni integrate tra dati e attivazione; Retano gestisce analytics e loyalty su un unico livello dati condiviso. Per le catene retail, il test più concreto è verificare se un insight — ad esempio un segmento di clienti a rischio identificato da un modello churn — passa automaticamente a una campagna attiva oppure deve essere esportato da uno strumento analytics e successivamente reimportato in un sistema loyalty separato. Il modulo BigData & AI di Retano acquisisce i dati dalla base secondo una pianificazione notturna e trasferisce automaticamente i segmenti al programma loyalty online, trasformando gli output del machine learning in trigger chain e reward senza necessità di passaggi manuali.

Qual è la migliore alternativa per la loyalty nel retail?

Non esiste una risposta unica: dipende dalla priorità dell’azienda, che può essere la massima capacità di unificazione dei dati tra diversi settori, il più ampio catalogo di connettori oppure una maggiore profondità nelle meccaniche loyalty e negli analytics predittivi con un approccio rapido e modulare. Per il retail in particolare, Retano è progettato attorno ai fattori che determinano se un programma fedeltà riesce realmente a modificare il comportamento dei clienti: meccaniche applicate correttamente alla cassa in tempo reale, storico degli scontrini a livello dettagliato sia per clienti identificati sia per acquirenti anonimi e modelli ML — churn, RFM, associazioni prodotto e offerte personalizzate — i cui risultati alimentano direttamente le attività di attivazione. Per le catene piccole e medie che desiderano iniziare con un singolo processo invece di implementare un’intera suite, questo focus rappresenta spesso una soluzione più proporzionata alle loro esigenze.

Come funziona la previsione del churn e quando è utile?

Gli analytics di Retano considerano il churn come un problema di apprendimento supervisionato: il modello costruisce gli indicatori a partire da una finestra temporale storica e definisce i risultati attraverso una finestra futura, identificando così i clienti il cui comportamento sta peggiorando invece di limitarsi a rilevare quelli che hanno già abbandonato — quando esiste ancora la possibilità di intervenire. Il set di indicatori utilizzati è trasparente e il classificatore è un parametro configurabile che può essere adattato alle esigenze del business. Integrando il rischio di abbandono con il valore del cliente, una catena può concentrare il budget di retention prima di tutto sui clienti ad alto valore a rischio.

È possibile personalizzare le raccomandazioni prodotto per ogni cliente?

Sì. Il modello di offerte personalizzate presente nel livello analytics genera, per ogni cliente, una lista di raccomandazioni basata sui carrelli di clienti con comportamenti simili, applicando criteri di controllo che escludono prodotti che non si desidera raccomandare e articoli con vendite insufficienti al di sotto di una soglia minima di scontrini. L’obiettivo è aumentare il valore del carrello, lo scontrino medio e la frequenza di acquisto. Queste raccomandazioni alimentano successivamente meccaniche e comunicazioni mirate all’interno del programma loyalty — ad esempio un’offerta o un promemoria rivolto a un segmento costruito attorno alle categorie consigliate.

Esiste un’alternativa accessibile per catene piccole e medie?

Le catene retail piccole e medie spesso non rientrano nel focus delle piattaforme enterprise complete progettate per le organizzazioni più grandi, dove sono comuni implementazioni della durata di sei-dodici mesi e un costo totale di proprietà su scala enterprise. Un approccio modulare permette a una catena di iniziare con un singolo processo e ottenere valore senza un investimento iniziale tipico delle grandi infrastrutture enterprise. È importante valutare la soluzione in base alle proprie priorità e al proprio perimetro di utilizzo, piuttosto che basarsi su un unico valore indicativo.

Attraverso quali canali possiamo raggiungere i clienti e con quali costi?

Retano consente di raggiungere i clienti tramite applicazione mobile e notifiche push, area personale e messaggi sul portale, email e altri canali di comunicazione, oltre alle comunicazioni online alla cassa. Le notifiche push vengono gestite attraverso l’infrastruttura proprietaria della piattaforma invece che tramite un aggregatore esterno a pagamento. In uno scenario tipico, quindi, una quota significativa delle comunicazioni viene gestita attraverso canali senza costi per singolo messaggio, mantenendo contenuti i costi variabili della comunicazione anche con l’aumento dei volumi.

Gestisce sia i membri loyalty sia gli acquirenti anonimi?

Sì. Il livello dati conserva le informazioni degli scontrini fino al dettaglio del singolo SKU sia per i clienti identificati tramite loyalty sia per gli acquirenti anonimi, permettendo di analizzare le vendite sull’intera rete e non solo nei casi in cui è stata utilizzata una carta loyalty. Si tratta di una capacità relativamente rara nei sistemi di elaborazione dati e utile per costruire una visione completa della customer base.

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