Ottimizzare le Performance di un Brand Fashion Luxury

Intervista a Umberto Suraci, Media Strategist Supervisor di Intarget

Intarget continua a espandere la sua leadership nel fashion, guidando sempre più brand verso il successo digitale su scala globale. Una collaborazione continuativa con un noto brand di fashion luxury ha messo in luce l’efficacia delle nostre strategie, realizzate in sinergia con Google. Abbiamo intervistato Umberto Suraci, Media Strategist di Intarget, per capire meglio le sfide affrontate e i successi ottenuti.

Quali sono stati gli aspetti interessanti del progetto?
La situazione era complessa: più che di un progetto si trattava della gestione della performance e del picco di vendite che questo brand ha nella parte finale dell’anno. Il cliente aveva molta pressione per ottenere volumi di vendita elevati, dato che da settembre a novembre i risultati erano stati negativi. La strategia era recuperare il più possibile per compensare le perdite dell’e-commerce nella fase finale dell’anno, periodo in cui questo brand realizza il 50% del suo fatturato.

E cosa avete fatto in pratica?
Abbiamo utilizzato al massimo il machine learning di Google attraverso i Search Ads, agendo su strategie e input manuali predittivi per non perdere opportunità derivanti dai trend. Abbiamo, per esempio, verificato che ogni lunedì, da fine novembre in poi, c’era un aumento del tasso di conversione. Siamo riusciti a sfruttare al massimo questi picchi, grazie alle strategie messe in atto, contribuendo quindi a fare un dicembre da record.

Qual è stato il problema principale?
Il problema principale era il volume.È stato necessario agire al massimo per non perdere opportunità, sacrificando l’efficienza per massimizzare le performance di vendita. Grazie a questa strategia, siamo riusciti ad ottenere risultati positivi per il paid rispetto all’anno precedente, mentre tutti gli altri compartimenti erano negativi.

Gli aspetti vincenti, quindi, sono stati l’uso del machine learning, la capacità di analizzare lo storico dei dati e gli input manuali alla macchina. Giusto?
Esatto. Inoltre, abbiamo impostato target giornalieri per raggiungere obiettivi specifici di revenue e budget, cosa non facile ma efficace.

Hai qualche lezione appresa o best practice da condividere?
È fondamentale prestare attenzione ai mini trend durante la peak season, analizzando i dati non solo a livello macro ma anche micro. Questo ci ha permesso di pianificare in modo dettagliato e adattare continuamente la strategia.

E riguardo la collaborazione con il team di Google?
La collaborazione con Google, in particolare con la nostra referente, è stata eccellente. Lavorare a quattro mani ci ha permesso di validare la strategia e utilizzare al meglio i loro dati interni. La validazione e l’esecuzione congiunta hanno portato ottimi risultati.

L’approccio integrato di Intarget, unito alla collaborazione con Google, ha permesso di ottenere risultati significativi durante la peak season per un importante brand fashion luxury. La capacità di analizzare i dati, sfruttare il machine learning e adattare le strategie in tempo reale si è rivelata vincente, confermando ancora una volta l’expertise di Intarget nel settore fashion.

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