Quando si creano gli assortimenti, il cliente deve essere in prima linea in qualsiasi decisione.
È importante mantenere un equilibrio tra la soddisfazione dei clienti con un’ampia gamma di prodotti e la generazione del maggior numero possibile di vendite/profitti con una gamma con priorità finanziarie.
Un modo utile per pensare all’ampiezza della gamma è immaginare cosa un cliente potrebbe acquistare in alternativa, data la rimozione di un particolare prodotto.
Esempio
Un cliente che acquista un tostapane Phillips nero a 4 slot sceglierebbe una marca o un modello alternativo se l’articolo preferito non fosse disponibile?
- Una variante a 2 slot potrebbe non essere altrettanto pratica
- Una variante di colore diversa potrebbe non corrispondere alla cucina del cliente
- Un altro marchio potrebbe non avere la stessa reputazione in termini di qualità/affidabilità
La gamma all’interno di un cluster dovrebbe contenere prodotti provenienti da una varietà di rami importanti del CDT per garantire l’ampiezza della scelta, con una leggera propensione verso i gruppi di prodotti che i risultati del clustering suggeriscono che funzionano bene nel cluster.
Nella fase di clustering nel processo di intervallo, è utile creare pagine di riepilogo dei cluster a cui fare riferimento durante la creazione degli assortimenti.
La performance inferiore/superiore di ciascun differenziale può essere utilizzata come guida per stabilire con quanta forza si dovrebbe orientare un cluster verso un particolare gruppo di prodotti.
A volte è utile trovare un ammasso vicino al centro (per quanto riguarda i differenziali) e costruirlo come base. Altri cluster possono basarsi su questo, scambiando alcuni prodotti per adattare il cluster alla propria base di clienti.
È inoltre fondamentale pensare alle “Must Stock Lines”. Si tratta di elementi che potrebbero non funzionare bene ma facilitare le prestazioni di altri prodotti all’interno del cluster. (Filtri per caffè ad esempio nella categoria caffè filtro).
RICORDA: le gamme iniziali create dallo strumento Retailigence verranno automaticamente curate per riflettere i diversi punti di forza e di debolezza dei cluster.