Con una estimación de 1,145 billones de MB de datos creados al día-dado el comportamiento de compra cada vez más digital de los consumidores de hoy en día- debería ser fácil extraer los elementos de información más importantes que desea y actuar en consecuencia. Pero no lo es, al menos no si quieres entender su contexto.
Las soluciones de datos que pueden fusionar de forma segura los datos de venta al por menor que poseen las marcas con los datos de comportamiento del consumidor en tiempo real son escasas. Pero para el sector de los bienes de consumo envasados (CPG), ahí es donde está el tesoro: información indexable y procesable sobre las tendencias e intereses de los consumidores.
Los datos de comportamiento en línea que proceden de la web abierta y presentan puntuaciones de interés pueden ayudar a los expertos de la industria de bienes de consumo a distinguir las actividades de los consumidores anónimos. También puede adaptarse para cumplir especificaciones muy concretas que se ajusten a las necesidades del cliente.
El valor -y las limitaciones- del escáner de caja y los datos del panel
Es comprensible que el sector de los bienes de consumo confíe en los datos de los escáneres y los paneles de caja para identificar los hogares objetivo de sus marcas, categorías y productos. Es un dato propio. Es accesible. Y es controlable en términos de cumplimiento de la privacidad. Pero también tiene un valor limitado. Las señales que se obtienen de estos dispositivos incluyen la forma en que un consumidor pagó por la mercancía, qué marcas compró, cuántos productos compró y qué productos devolvió o cambió. Estas métricas pueden compararse a lo largo del tiempo para identificar los productos populares, los que no se han comprado en el último mes o año y las marcas que los consumidores parecen haber abandonado.
Todas estas señales de datos proceden de visitas anteriores a tiendas o datos de compra, lo que limita la vigencia, el contexto y el alcance de lo que puede extraerse de ellas. Los análisis que utilizan estos datos se limitan a utilizar las interacciones pasadas para situar a los usuarios y sus hogares en grupos de futuros clientes potenciales con fines publicitarios. Lo que falta es la visibilidad de los comportamientos y consideraciones actuales de los clientes.
El antídoto, sin embargo, es igual de limitado
Los minoristas, a diferencia de las marcas de bienes de consumo, tienden a "poseer" los datos de los consumidores y los historiales de compra. Poseen valiosas señales propias -como la cantidad de tiempo que los consumidores pasan en qué páginas, cómo llegan, a dónde van después, qué prefieren o no compran nunca, etc.- y se han dado cuenta de la brecha inherente a los datos de compra. Como resultado, los minoristas están monetizando estas señales y ofreciéndolas a las marcas de CPG y a los proveedores de servicios para aumentar las decisiones de estrategia. Incluso teniendo en cuenta el acceso respetuoso con la privacidad que estas señales pueden proporcionar, siguen existiendo importantes limitaciones. En resumen, las señales específicas del minorista o de la marca, en general, se limitan a sus propiedades digitales y de tiendas físicas, y siguen basándose en gran medida en las compras y acciones anteriores.
¿Qué falta? Actividad de los consumidores en línea en la red abierta
Considere lo siguiente: según Statista, En enero de 2021, había 4.660 millones de usuarios activos de Internet en todo el mundo, el 59,5% de la población mundial. De este total, el 92,6% (4.320 millones) accede a internet a través de dispositivos móviles.
¿Cómo pasan los consumidores su tiempo en Internet?? Además de las redes sociales, en las que Facebook gana con 44.600 millones de horas anuales, es Google, donde los consumidores pasan 213.100 millones de horas al año buscando, leyendo y viendo. YouTube, que es propiedad de Google, acumula otros 142.600 millones de horas al año de los internautas. Para que lo sepas, sólo hay 9.050 horas en una persona-año. Son muchos datos para dejar sin explorar para la toma de decisiones.
ShareThis lo reúne todo
ShareThis llena el vacío con datos de interés en tiempo real, datos que no se limitan a un lado del firewall o de la transacción. Ponga el poder de Internet a trabajar para usted con dieciocho mil millones de eventos mensuales -incluyendo clics, acciones y búsquedas- generados por 1.500 millones de usuarios de la web en 3 millones de sitios web globales.
Identificar el sentimiento del consumidor para obtener una ventaja competitiva
Al aumentar los datos propios con los datos de comportamiento en línea curados, las marcas, los minoristas en línea y las tiendas físicas pueden identificar grupos de consumidores que satisfacen los criterios de la campaña, al igual que los datos de la caja. Por ejemplo, una tienda de comestibles podría obtener una ventaja competitiva en mercados clave identificando el sentimiento de los consumidores hacia determinadas marcas de productos de panadería en los últimos 30 días, y ajustando los pedidos, las ofertas especiales y los cupones en consecuencia.
Sentimiento del consumidor hacia diferentes marcas de productos de panadería en los últimos 30 días
Las puntuaciones de sentimiento se escalan entre -1 (completamente negativo) y 1 (completamente positivo).
Identificar los intereses cruzados para optimizar la personalización y el rendimiento
Las marcas y los minoristas pueden utilizar las soluciones de datos de ShareThis para impulsar la participación de los consumidores y superar los objetivos de las campañas, todo ello gracias a una mayor especificidad de la categoría de producto, la ubicación y el momento de la participación.
Por ejemplo, un minorista de especialidades alimentarias podría optimizar las experiencias de compra personalizadas para ubicaciones específicas con oportunidades de ventas cruzadas o de aumento de ventas, identificando otras categorías de productos en las que los consumidores están interesados durante los últimos 30 días, lo que daría como resultado un mejor rendimiento de la campaña y una relación más profunda entre el consumidor y la marca.
Otras categorías de productos que interesan a los usuarios en función de los contenidos en línea que consumen actualmente
La puntuación media es siempre 1. Un valor del índice superior a 1 indica que un usuario tiene un interés x veces superior a la media en esa categoría.
Descubra los resultados prácticos que pueden ayudar a perfeccionar las estrategias, las tácticas y mucho más
Dado que los datos de interés en tiempo real pueden analizar datos que van más allá del historial de compras y de las preferencias de marca en la tienda, pueden producir nuevos e inesperados conocimientos que conduzcan a estrategias y tácticas más eficaces.
Por ejemplo, una marca de alimentos para el desayuno podría identificar las tendencias de interés entre sus clientes actuales y específicos y perfeccionar la estrategia de la campaña para lograr una mejor participación y respuesta.
Los consumidores estadounidenses interesados en productos de panadería son más propensos a participar en estos temas
Intereses que son tendencia y crecen en Estados Unidos entre estos usuarios
Mientras que el análisis tradicional de los datos del sector de los bienes de consumo se basa en gran medida en los datos de los escáneres de caja y los paneles, el aumento de las compras en línea está haciendo que los minoristas añadan los datos de los consumidores en línea a la mezcla. Sin embargo, ambos conjuntos de datos se quedan cortos en cuanto a información oportuna. El eslabón que falta son los datos de comportamiento en tiempo real, a escala. Afortunadamente, ShareThis Curated Data Feed puede apoyar el análisis predictivo que permite a los minoristas de CPG, las marcas y los proveedores de servicios optimizar los resultados con más confianza gracias a los datos que producen más contexto y, como resultado, más conocimiento.
