Immagina di trovarti in un supermercato, ad esplorare il corridoio degli yogurt. Davanti a te c’è una selezione apparentemente infinita. Dallo yogurt a basso contenuto di grassi e senza lattosio, fino al kefir, yogurt islandese e probiotici: è disponibile una varietà vertiginosa di prodotti. E questo prima ancora di considerare i diversi gusti. Poi, mentre esamini gli scaffali, succede qualcosa di strano: anziché fare una scelta, finisci per allontanarti.
Se hai mai sperimentato di persona questo fenomeno, sappi che non sei solo. Nel suo libro del 2012 "Troppa Scelta", il professor Gianpiero Lugli mette in evidenza quello che può essere definito come il "paradosso della varietà". La scelta, suggerisce il professor Lugli, è utile. D’altra parte, "troppa scelta" tende a diventare una distrazione.
Per i retailer, questo complica ulteriormente un cammino già tortuoso. Come abbiamo visto in diversi studi internazionali sul Retail Performance Index (RPI)1, l'assortimento gioca un ruolo cruciale nell'aiutare i clienti a decidere dove fare acquisti. Inoltre, i retailer che gestiscono bene l’assortimento tendono a superare la concorrenza, sia dal punto di vista commerciale che in termini di percezione da parte dei consumatori.
La domanda è: come si presenta oggi un assortimento "giusto"? Tenendo presente il paradosso della varietà, come possono i retailer trovare un equilibrio tra una scelta insufficiente e una scelta eccessiva?
Per rispondere a questa domanda, la prima cosa che dobbiamo comprendere è che la varietà non è un concetto lineare. Al contrario, è una questione sfumata e multidimensionale. Cosa intendo dire? Semplicemente che la varietà assume significati diversi per consumatori diversi.
L’elemento chiave è l'esistenza di "sottogruppi" di varietà. Un retailer potrebbe eccellere nell'assortimento in generale, ma avere difficoltà in aree come i prodotti naturali e biologici, i marchi propri o gli alimenti a km 0. Questo è importante, poiché il successo o il fallimento in queste aree può avere un impatto notevole sui comportamenti dei consumatori.
Prendiamo in considerazione i risultati di alcuni dei nostri studi RPI più recenti, per esempio quelli condotti in Italia, Francia e Spagna.
In questi studi, abbiamo osservato che, quando i retailer uniscono un assortimento generale di qualità con una selezione forte di prodotti naturali e biologici, i clienti tendono a sviluppare un legame molto più profondo con quel marchio. Una vasta gamma di prodotti, con una maggiore varietà in un'area specifica, offre ai retailer un significativo vantaggio nella loro connessione emotiva con i consumatori.
Una tendenza simile si riscontra nella spesa dei clienti, dove il focus è sul marchio proprio. I retailer che offrono una buona varietà di prodotti a marchio tendono a guadagnare una quota maggiore della share of wallet dei clienti. Anche la praticità gioca un ruolo importante: i retailer che offrono un’esperienza di "one stop shop" sono più propensi a registrare una spesa più elevata, ma in questo caso è il marchio proprio a fare la differenza.
Chiaramente, questa ulteriore sfumatura aggiunge un elemento di complessità per i retailer. Oltre a essere "bravi" nell'assortimento complessivo, devono anche garantire una varietà adeguata in diverse aree specifiche. Di conseguenza, questo consente loro di avere a disposizione un insieme sempre più ampio di leve da utilizzare per raggiungere i propri obiettivi.
La buona notizia è che queste leve sono accessibili a tutti i retailer. Sebbene possa sembrare allettante pensare che la varietà riguardi esclusivamente i formati ipermercato, questo modo di ragionare ha dei limiti.
La prova di ciò può essere trovata nelle tabelle per Italia, Francia e Spagna qui sotto. In ciascuna di esse sono inclusi alcuni dei retailer con i punteggi più alti per assortimento nella loro rispettiva regione, sia complessivamente che per i prodotti locali e biologici, e per marchi propri.
Italia | ||
Varietà: Complessiva | Varietà: Locale e Biologico | Varietà: Marchio Proprio |
Esselunga | Iper – LaGrande I | Coop |
Coop | Mercató | Esselunga |
Iper – LaGrande I | Coop | Conad |
Mercató | Esselunga | Famila |
Famila | Ali | Iper – LaGrande I |
Francia | ||
Varietà: Complessiva | Varietà: Locale e Biologico | Varietà: Marchio Proprio |
E.LeClerc | Bicoop | Carrefour Hyper |
Carrefour Hyper | La Vie Claire | E.LeClerc |
Auchan Hyper | Naturalia | Auchan Hyper |
Cora & Houra | Grand Frais | U |
U | E.LeClerc | Cora & Houra |
Spagna | ||
Varietà: Complessiva | Varietà: Locale e Biologico | Varietà: Marchio Proprio |
Carrefour | Carrefour | Lidl |
Lidl | Bonpreu | Carrefour |
DinoSol/HiperDino | Gadis | Mercadona |
Alcampo | DinoSol/HiperDino | DinoSol/HiperDino |
Bonpreu | Lidl | Alcampo |
È evidente che i player tradizionali degli ipermercati si comportano bene in questo ambito. E.LeClerc, Esselunga e Carrefour occupano tutti i vertici delle classifiche nazionali per varietà complessiva. Tuttavia, la presenza di nomi come Lidl e Famila dimostra che creare un assortimento di successo non dipende solo dalla disponibilità di spazio, ma anche dalla capacità di saperlo utilizzare in modo efficace.
Questo diventa ancora più evidente se consideriamo i retailer che i consumatori segnalano aver mostrato i maggiori miglioramenti nel loro assortimento. Monitorando la soddisfazione riguardo alla varietà negli ultimi anni, abbiamo scoperto che:
Come ci si aspetterebbe, i marchi degli ipermercati, tra cui Auchan, Eroski e Iper – La Grande i sono riusciti a capitalizzare i loro punti di forza esistenti attorno alla varietà. Tuttavia, i miglioramenti delle performance dimostrati da altri formati testimoniano che la varietà rappresenta un'opportunità per tutti.
E così, tornando alla domanda originale: come si presenta oggi un assortimento “giusto” in termini di varietà?
Sebbene possa sembrare una scorciatoia, la verità è che non esiste una risposta a questa domanda; almeno non una sola risposta. Attraverso vari formati, categorie molto diverse e differenti località geografiche, ciò che è "giusto" corrisponde a ciò che i tuoi clienti cercano.
Si tratta di comprendere i loro bisogni consapevoli e inconsci, e di garantire che la tua offerta rappresenti un riflesso autentico di entrambi.
Trova il tuo equilibrio tra "eccesso" e "insufficienza" di varietà con dunnhumby Assortment. Una versione aggiornata per il 2024, dunnhumby Assortment include una vasta gamma di funzionalità potenziate dall'IA, tra cui la creazione automatizzata di planogrammi, raccomandazioni intelligenti per l'assortimento e analisi predittive.
1 The RPI—or Retailer Preference Index—is a global research study that explores the link between shopper needs and commercial success.
Create customer-centric ranges using AI-powered science
Create customer-centric, localised assortmentsActionable insight for sustainable category growth
Understand what matters most to CustomersCookie | Description |
---|---|
cli_user_preference | The cookie is set by the GDPR Cookie Consent plugin and is used to store the yes/no selection the consent given for cookie usage. It does not store any personal data. |
cookielawinfo-checkbox-advertisement | Set by the GDPR Cookie Consent plugin, this cookie is used to record the user consent for the cookies in the "Advertisement" category . |
cookielawinfo-checkbox-analytics | Set by the GDPR Cookie Consent plugin, this cookie is used to record the user consent for the cookies in the "Analytics" category . |
cookielawinfo-checkbox-necessary | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookies is used to store the user consent for the cookies in the category "Necessary". |
CookieLawInfoConsent | The cookie is set by the GDPR Cookie Consent plugin and is used to store the summary of the consent given for cookie usage. It does not store any personal data. |
viewed_cookie_policy | The cookie is set by the GDPR Cookie Consent plugin and is used to store whether or not user has consented to the use of cookies. It does not store any personal data. |
wsaffinity | Set by the dunnhumby website, that allows all subsequent traffic and requests from an initial client session to be passed to the same server in the pool. Session affinity is also referred to as session persistence, server affinity, server persistence, or server sticky. |
Cookie | Description |
---|---|
wordpress_test_cookie | WordPress cookie to read if cookies can be placed, and lasts for the session. |
wp_lang | This cookie is used to remember the language chosen by the user while browsing. |
Cookie | Description |
---|---|
CONSENT | YouTube sets this cookie via embedded youtube-videos and registers anonymous statistical data. |
fs_cid | Set by FullStory to correlate sessions for diagnostics and session consistency; not always set. |
fs_lua | Set by FullStory to record the time of the user’s last activity, helping manage session timeouts. |
fs_session | Set by FullStory to manage session flow and recording. Not always visible or applicable across all implementations. |
fs_uid | Set by FullStory to uniquely identify a user’s browser. Used for session replay and user analytics. Does not contain personal data directly. |
VISITOR_INFO1_LIVE | Set by YouTube to estimate user bandwidth and improve video quality by adjusting playback speed. |
VISITOR_PRIVACY_METADATA | Set by YouTube to store privacy preferences and metadata related to user consent and settings. |
vuid | Vimeo installs this cookie to collect tracking information by setting a unique ID to embed videos to the website. |
YSC | Set by YouTube to track user sessions and maintain video playback state during a browser session. |
yt-remote-device-id | YouTube sets this cookie to store the video preferences of the user using embedded YouTube video. |
yt.innertube::nextId | This cookie, set by YouTube, registers a unique ID to store data on what videos from YouTube the user has seen. |
yt.innertube::requests | This cookie, set by YouTube, registers a unique ID to store data on what videos from YouTube the user has seen. |
_ga | The _ga cookie, installed by Google Analytics, calculates visitor, session and campaign data and also keeps track of site usage for the site's analytics report. The cookie stores information anonymously and assigns a randomly generated number to recognise unique visitors. |
_ga_* | Set by Google Analytics to persist session state. |
_gid | Installed by Google Analytics, _gid cookie stores information on how visitors use a website, while also creating an analytics report of the website's performance. Some of the data that are collected include the number of visitors, their source, and the pages they visit anonymously. |
_lfa | This cookie is set by the provider Leadfeeder to identify the IP address of devices visiting the website, in order to retarget multiple users routing from the same IP address. |
Cookie | Description |
---|---|
aam_uuid | Set by LinkedIn, for ID sync for Adobe Audience Manager. |
AEC | Set by Google, ‘AEC’ cookies ensure that requests within a browsing session are made by the user, and not by other sites. These cookies prevent malicious sites from acting on behalf of a user without that user’s knowledge. |
AMCVS_14215E3D5995C57C0A495C55%40AdobeOrg | Set by LinkedIn, indicates the start of a session for Adobe Experience Cloud. |
AMCV_14215E3D5995C57C0A495C55%40AdobeOrg | Set by LinkedIn, Unique Identifier for Adobe Experience Cloud. |
AnalyticsSyncHistory | Set by LinkedIn, used to store information about the time a sync with the lms_analytics cookie took place for users in the Designated Countries (which LinkedIn determines as European Union (EU), European Economic Area (EEA), and Switzerland). |
bcookie | LinkedIn sets this cookie from LinkedIn share buttons and ad tags to recognise browser ID. |
bscookie | LinkedIn sets this cookie to store performed actions on the website. |
DV | Set by Google, used for the purpose of targeted advertising, to collect information about how visitors use our site. |
ELOQUA | This cookie is set by Eloqua Marketing Automation Tool. It contains a unique identifier to recognise returning visitors and track their visit data across multiple visits and multiple OpenText Websites. This data is logged in pseudonymised form, unless a visitor provides us with their personal data through creating a profile, such as when signing up for events or for downloading information that is not available to the public. |
gpv_pn | Set by LinkedIn, used to retain and fetch previous page visited in Adobe Analytics. |
lang | Session-based cookie, set by LinkedIn, used to set default locale/language. |
lidc | Set by LinkedIn, used for routing from Share buttons and ad tags. |
lidc | LinkedIn sets the lidc cookie to facilitate data center selection. |
li_gc | Set by LinkedIn to store consent of guests regarding the use of cookies for non-essential purposes. |
li_sugr | Set by LinkedIn, used to make a probabilistic match of a user's identity outside the Designated Countries (which LinkedIn determines as European Union (EU), European Economic Area (EEA), and Switzerland). |
lms_analytics | Set by LinkedIn to identify LinkedIn Members in the Designated Countries (which LinkedIn determines as European Union (EU), European Economic Area (EEA), and Switzerland) for analytics. |
NID | Set by Google, registers a unique ID that identifies a returning user’s device. The ID is used for targeted ads. |
OGP / OGPC | Set by Google, cookie enables the functionality of Google Maps. |
OTZ | Set by Google, used to support Google’s advertising services. This cookie is used by Google Analytics to provide an analysis of website visitors in aggregate. |
s_cc | Set by LinkedIn, used to determine if cookies are enabled for Adobe Analytics. |
s_ips | Set by LinkedIn, tracks percent of page viewed. |
s_plt | Set by LinkedIn, this cookie tracks the time that the previous page took to load. |
s_pltp | Set by LinkedIn, this cookie provides page name value (URL) for use by Adobe Analytics. |
s_ppv | Set by LinkedIn, used by Adobe Analytics to retain and fetch what percentage of a page was viewed. |
s_sq | Set by LinkedIn, used to store information about the previous link that was clicked on by the user by Adobe Analytics. |
s_tp | Set by LinkedIn, this cookie measures a visitor’s scroll activity to see how much of a page they view before moving on to another page. |
s_tslv | Set by LinkedIn, used to retain and fetch time since last visit in Adobe Analytics. |
test_cookie | Set by doubleclick.net (part of Google), the purpose of the cookie is to determine if the users' browser supports cookies. |
U | Set by LinkedIn, Browser Identifier for users outside the Designated Countries (which LinkedIn determines as European Union (EU), European Economic Area (EEA), and Switzerland). |
UserMatchHistory | LinkedIn sets this cookie for LinkedIn Ads ID syncing. |
UserMatchHistory | This cookie is used by LinkedIn Ads to help dunnhumby measure advertising performance. More information can be found in their cookie policy. |
yt-remote-connected-devices | YouTube sets this cookie to store the video preferences of the user using embedded YouTube video. |
_gcl_au | Set by Google Tag Manager to store and track conversion events. It is typically associated with Google Ads, but may be set even if no active ad campaigns are running, especially when GTM is configured with default settings. The cookie helps measure the effectiveness of ad clicks in relation to site actions. |