Au cours des deux dernières années, le commerce de détail s'est bien comporté en tant que secteur, avec une croissance estimée à 6,7 % en 2020, "bien supérieure à la moyenne sur cinq ans de 4,4 %", selon l'étude de l'Office de l'harmonisation dans le marché intérieur. National Retail Federation (NRF). En juin, la NRF a relevé ses prévisions pour 2021 à 4,44 billions de dollars, ce qui représente une croissance de 10,5 % à 12,5 %.
Néanmoins, des défis subsistent, notamment en matière d'acquisition et de fidélisation des clients. Une seule expérience de rupture de stock peut envoyer un tiers des clients d'une marque aux caisses des concurrents. CLes consommateurs se tournent également vers le multicanal.. Alors que 96 % des Américains font des achats en ligne, ils dépensent 65 % de leur budget d'achat total dans des magasins traditionnels. Heureusement, les données comportementales en ligne et les scores d'intérêt sont des outils de marketing numérique efficaces que les marques peuvent utiliser pour optimiser les campagnes et relever ces défis.
Qu'est-ce que les données comportementales et d'intérêt en ligne ?
Les données comportementales en ligne sont des données en temps réel basées sur la consommation de contenu en ligne et l'engagement, comme les visites de sites, les clics de liens et les articles partagés. Les scores d'intérêt mesurent le niveau d'engagement et d'intérêt d'un consommateur par rapport à la population générale.
Ces données sont déterministeset donc prédictif. L'image complète de l'identité du consommateur inclut le comportement, qui évolue au fil du temps en fonction des intérêts et des besoins des personnes. Les spécialistes du marketing doivent considérer les données comportementales en temps réel comme un critère lors de l'évaluation des fournisseurs de données pour obtenir des résultats commerciaux de haute qualité.
Examinons deux scénarios
Un grand détaillant de vêtements a un problème d'inventaire
Le détaillant n'a pas les produits les plus populaires disponibles et dans les tailles souhaitées par les clients - les avis négatifs en ligne s'accumulent. Il doit prédire et prévoir l'intention d'achat des clients afin de réapprovisionner les stocks pour répondre à la demande de manière proactive.
Heureusement, le détaillant de vêtements a accès à des données quotidiennes au niveau des codes postaux indiquant les codes postaux qui annoncent des promotions de 30 % sur les coupons. ShareThis peut créer et fournir au détaillant des scores d'intérêt de catégorie quotidiens, représentant l'intérêt d'un consommateur pour des choses comme les vêtements ou les chaussures de sport. ShareThis peut également créer et fournir des scores d'intérêt d'affinité de marque - mesurant l'intérêt d'un client pour le détaillant international de vêtements lui-même - pour ces mêmes codes postaux.
Avec tous ces points de données, ShareThis peut calculer un score d'intention d'achat dérivé pour chaque code postal. En le suivant jour après jour, le détaillant international de vêtements peut utiliser ce score d'intention d'achat comme une variable prédictive pour anticiper le moment où la demande pourrait connaître un pic, et donc optimiser les calendriers d'approvisionnement et de livraison pour devancer les demandes de stock.
Une marque de décoration intérieure doit relever le défi de la personnalisation des e-mails
La marque souhaite personnaliser ses campagnes d'e-mailing afin d'améliorer les performances et d'optimiser sa clientèle diversifiée, qui va des designers et organisateurs de mariage aux couples heureux et aux femmes au foyer de toutes tailles. Elle a conçu quatre campagnes d'e-mails axées sur ces zones de signature pour répondre aux préférences tendances.
La marque de décoration intérieure fournit à ShareThis une longue liste de clients. ShareThis analyse chaque client par rapport à une liste de catégories d'ameublement et de design qui s'alignent sur les objectifs de la marque et attribue un score d'intérêt pour la catégorie à chaque client en fonction de la consommation du sujet et de la fréquence d'engagement.
La marque place ensuite chaque client dans la campagne de courrier électronique appropriée. Elle peut également analyser les données pour identifier les tendances émergentes dans la conception des tissus, les préférences en matière de matériaux d'ameublement et les préférences en matière de couleurs afin d'informer le développement des produits.
L'utilisation des données comportementales et d'intérêt pour optimiser les épineux problèmes d'inventaire et la personnalisation des e-mails peut être une stratégie efficace, et ce ne sont que deux exemples parmi une gamme d'applications pour ce type de données. Et cette gamme et cette profondeur continueront de croître à mesure que la technologie aidera les spécialistes du marketing à débloquer des trésors de comportements, d'intérêts et d'intentions des consommateurs.
Le commerce de détail connaît une croissance de 12,5 % rien que pour l'année dernière. Les défis sont les mêmes, notamment en ce qui concerne l'acquisition et la fidélisation des clients, mais les données en temps réel sur l'intérêt des consommateurs peuvent aider. En combinant ce type de données avec des données exclusives de tiers, on peut prévoir les prochaines étapes et les solutions qui donneront des résultats commerciaux astronomiques.
