Il tempo ha un impatto significativo sulla vita di tutti noi, da come ci sentiamo nei cambiamenti nella nostra vita quotidiana ai giorni a lavoro. Ci aspettiamo che il tempo influenzi la propensione all’acquisto e in particolare sugli ordini e-commerce. Ma sarà vero che gli utenti online sono influenzabili dalle condizioni metereologiche?
Molti studi scientifici che hanno potuto analizzare il comportamento online degli utenti in stretto contatto con le condizioni metereologiche hanno evidenziato che i consumatori sono strettamente influenzati dal tempo ed esso influisce sugli acquisti online. Difatti sono state prese in oggetto numerose città italiane, tra cui Milano, Torino, Roma, Napoli, Bari ed alcune capitali europee, tra cui Madrid e Parigi e si è evidenziato che i consumatori sono fino ad un +12% più propensi ad acquistare quando le condizioni metereologiche sono a loro favorevoli.
In questo articolo
Quanto varia il numero di ordini eCommerce ai cambiamenti climatici
Ci si potrebbe aspettare che il maltempo provochi una riduzione delle attività all’aperto e che quindi porti più persone online e quindi sui siti di e-commerce. Inoltre, se si ha bisogno di qualcosa velocemente può essere più scomodo raggiungere i negozi fisici, in casi di maltempo; quindi, i negozi online potranno essere una valida alternativa all’acquisto degli utenti.
Qui in basso possiamo visionare un classico esempio di come le persone siano influenzate dal meteo:
Secondo uno studio di Visual Crossing Corporation, i dati sulle città italiane confermano queste ipotesi: quando piove, gli acquisti online tendono a crescere. Tuttavia, ci sono differenze significative tra località differenti. Laddove i consumatori siano più abituati alle condizioni metereologiche sfavorevoli, l’influenza sarà minore. Al contrario, in quelle città dove i giorni di maltempo in un anno sono relativamente pochi, è più probabile che le persone acquistino online in quelle occasioni. Anche un’analisi di Rakuten France ha trovato una stretta correlazione tra le vendite online e le precipitazioni a Lione e Marsiglia, ma, non a Parigi, dove i residenti non cambiano abitudini d’acquisto.
Ad esempio, uno studio condotto da Qapla’ Italia mostra che al peggiorare delle condizioni metereologiche da “soleggiato” a “parzialmente nuvoloso” e da “parzialmente nuvoloso” a “pioggia” crescano gli ordini online nella città di Milano, Napoli e Bari.
Difatti, il range di variazione percentuale rispetto alle condizioni da “soleggiato” è piuttosto ampia al variare di:
- Milano: +1,7% ordini con “parzialmente nuvoloso”, +3,9% ordini con “pioggia con schiarite” e +15,8% ordini con “rovesci con nuvole”.
- Napoli: +3,3% ordini con “parzialmente nuvoloso”, +16% ordini con “pioggia con schiarite” e +49,5% ordini con “rovesci con nuvole”
- Bari: +9,8% ordini con “pioggia” (che comprende “pioggia con schiarite” èrovesci con nuvole”)
Difatti, a Torino si evidenzia una relazione inversa (come Parigi, rispetto a Lione e Marsiglia): un cielo parzialmente nuvoloso coincide con un calo delle vendite dell’8,5 %, mentre con la pioggia di quasi il 4%. Roma invece, unisce queste 2 tendenze: un calo del 3,5% nelle giornate parzialmente nuvolose e un aumento del 10% in caso di pioggia.
Variazione del valore medio dell’ordine a seconda dei cambiamenti meteorologici
I retailer online dovrebbero quindi benedire il maltempo al punto da praticare una metaforica “danza della pioggia”? Oltre ad aumentare il numero di vendite online, contribuisce ad aumentare il valore medio dell’ordine? Dal grafico appena riportato, si evidenzia una non stretta correlazione tra lo scontrino meglio degli ordini e le condizioni metereologiche nelle città italiane. Nella maggior parte delle località italiane, i consumatori tendono ad acquistare più spesso dagli e-commerce nei negozi online nei giorni nuvolosi e piovosi, ma il valore medio dell’ordine rimane più o meno lo stesso. Pertanto, per gli acquisti provenienti da alcune città, è probabile un aumento dei ricavi quando il tempo è peggiore, come conseguenza di un maggior numero di vendite e non dell’importo speso da ogni singolo cliente. Mentre a Parigi e Madrid la situazione è più o meno la stessa: lo scontrino medio è addirittura inferiore di qualche euro nei giorni di pioggia, come si vede da questo grafico:
Come pianificare strategie di marketing basate sulle condizioni metereologiche
Conoscere il comportamento degli utenti è sicuramente importante per comprendere come comunicare al meglio garantendo un processo di personalizzazione sempre più rilevante agli utenti. Il meteo ha sicuramente un impatto significativo sulle scelte dei consumatori online, anche se diverso da una località all’altra. Difatti, secondo “Wather Unlocked” è il fattore d’influenza più importante, secondo solo all’andamento economico. E questo non vale solo per gli oggetti che puoi facilmente collegare a sbalzi di temperatura o precipitazioni, come creme abbronzanti, gelati, ombrelli.
Ma come possiamo applicare strategie di Weather Marketing all’interno del nostro shop online?
- Rendere il sito web “Weather-Responsive”. Si possono utilizzare le automazioni per evidenziare elementi specifici o modificare la grafica sull’home page, pagina prodotto, ad esempio (la piattaforma WeatherAds fornisce tali API). La modifica di pochi elementi spesso influisce sulle vendite.
Difatti ora analizzeremo 3 case study di 3 brand differenti che hanno ottenuto notevoli risultati in base al weather marketing:
- Primo case study: il negozio di fast fashion Burton ha inserito nella home page una raccomandazione di prodotti basata sulle condizioni meteo e ha ottenuto un aumento delle conversioni dell’11,6%.
- Secondo case study: Timberland nelle proprie comunicazioni invia le previsioni del tempo per proporre delle calzature da trekking ai propri utenti, come si nota dallo screen qui in basso.
- Terzo case study: Pantene ha identificato una correlazione tra le vendite di alcuni specifici prodotti per capelli e le condizioni climatiche umide o secche. Infatti, il brand è riuscito a ottenere un aumento delle vendite del 28%.
Come migliorare le vendite sugli shop online in base al meteo utilizzando l’AB TESTING
L’A\B testing è un processo di sperimentazione rapida e veloce per decretare quale delle due versioni della stessa variabile ottenga più risultati in termini di conversioni.
Quando si parla di A\B testing si fa riferimento a come migliorare le performance del nostro shop online, andando a cambiare uno o più variabili per verificare ed ottimizzare le conversioni ed aumentare i profitti del nostro business.
Quindi mettiamo caso che avessimo un’e-commerce e abbiamo la seguente struttura di processo d’acquisto:
Homepage- Pagina prodotto- Aggiunta al carrello- Checkout-Ty page
Se noi andassimo a migliorare solo uno step del nostro funnel personalizzandolo in base alle condizioni metereologiche e dovesse ottenere delle ottimizzazioni in termini di conversioni, tutto il nostro business ne beneficerebbe.
Pensiamo ad esempio alla pagina prodotto di un ecommerce che vende accessori da trekking: se su 100 utenti che arrivano sulla pagina, aggiungono il prodotto al carrello in 80, avremmo l’80% di utenti che sono arrivati sulla pagina prodotto e quindi potenzialmente procedere all’aggiunta al carrello. Il nostro obiettivo è che gli utenti che arrivino sulla pagina prodotto non solo aggiungano il prodotto al carrello, che in termini di performance marketing è una micro-conversione, ma, che procedano al checkout ed acquistino senza alcun tipo di distrazione, che in questo caso risulterà essere una macro-conversione. Quindi anche quando un utente compie l’azione dell’aggiunta al carrello, l’esperienza del WEATHER MARKETING deve essere personalizzata per lui, oltre che a presentare gli aspetti CRO ottimizzati, per poi raggiungere la NORTH STAR METRIC, ovvero la conversione finale.
Difatti l’utente quando è presente sulla pagina prodotto ed è propenso ad acquistare, è soggetto a molteplici imput, dall’esperienza utente, pagina prodotto, raccomandazioni di prodotti a lui affini fino all’environment, ovvero l’ambiente che lo circonda, difatti questa è davvero una metrica da prendere come punto di riferimento.
Cosa intendo con questo?
Ogni utente è diverso e si trova in condizioni differenti e reagisce agli stessi stimoli in modo differente. Potrebbe essere che un consumatore si trovi in una città come Milano, dove fuori piove e invece c’è il sole per un utente che si trovi a Napoli o Roma.
Come potremmo effettivamente decretare se vi è un tasso di transazioni maggiori quando piove o quando c’è il sole?
Prendiamo come esempio un supermercato che vende prodotti alimentari, vorrebbe comprendere attraverso i propri dati, come le transazioni possano aumentare o diminuire rispetto al meteo.
Quindi, si potrebbe pensare “come cambiano le vendite di determinati prodotti in relazione al tempo avverso”? Si potrebbe comprendere che se le condizioni metereologiche fossero negative in quella giornata, ci potrebbero essere più vendite di prodotti più inclini alle condizioni metereologiche piovose (esempio: ombrelli per proteggersi dalla pioggia), ma, ci sono un sacco di prodotti per i quali la vendita non è così scontata in base alle condizioni metereologiche, pensiamo ad esempio alla vendita di biscotti.
Come cambia la vendita di biscotti in base al tempo? Questo ci fa comprendere come in modo del tutto incontrollato si cerchi di analizzare attraverso dei pattern comportamentali, le relazioni tra vendite\fatturato con il meteo, ed una volta ottenuti questi modelli comportamentali si è in grado di cambiare la disposizione dei prodotti all’interno del supermercato, oppure l’offerta dei prodotti per le previsioni metereologiche future.
Ad esempio, il meteo prevede che tra tre giorni piova, ma, nei giorni precedenti in cui pioveva, quali erano queste relazioni all’interno del supermercato? I biscotti si vendevano di più quando il tempo era soleggiato o quando era piovoso? Una strategia potrebbe essere quella di spostare i prodotti più venduti davanti o in posizioni strategicamente più inclini alla vendita durante i giorni piovosi, così da comprendere attraverso un test se effettivamente gli utenti acquistino di più durante queste giornate o meno. Le strategie che potrebbero essere implementare sono infinite, ma, l’aspetto fondamentale è quello di testare ed ottimizzare l’esperienza utente, perché molte volte quando si fa A\B testing l’obiettivo non è solo quello di aumentare le vendite e le conversioni, ma, di comprendere i nostri utenti e come migliorare la loro esperienza.
