Comment les données comportementales en temps réel peuvent révolutionner l'industrie des produits de grande consommation (CPG)

Panier d'achat en ligne et panier d'analyse de données en arrière-plan.

Après les difficultés rencontrées en 2020 et 2021, l'année 2022 semble présenter une lueur d'espoir pour l'industrie des biens de consommation courante. En dépit des difficultés persistantes en matière d'expédition et de logistique, ainsi que de la hausse de l'inflation, les experts prévoient que l'année 2022 sera une année de prospérité. Une croissance de 3,3 % dans le commerce de détail avec des ventes dépassant les niveaux de 2019..

Malgré tout, les achats en ligne sont là pour rester et représentent 17 % des ventes au détail dans le monde, selon la Commission européenne. Rapport de l'IRI sur les biens de consommation et la vente au détail en 2022. Cela se traduit par un boom des données sur les produits de grande consommation, pour les spécialistes du marketing qui savent en tirer parti.

Les données comportementales en temps réel, telles que les vues, les clics et les partages, fournissent des informations plus rapides et ajoutent un contexte pour savoir où se trouvent les consommateurs dans leur parcours d'achat. Elles permettent de discerner les consommateurs qui sont de grands utilisateurs et ceux qui le sont moins, ce qui permet aux spécialistes du marketing de formuler des recommandations stratégiques en toute confiance.

Les achats en ligne représentent 17 % des ventes au détail mondiales

Toutes ces informations vous permettent d'identifier de nouveaux clients potentiels et d'améliorer vos produits et services. Pour les acteurs clés de l'industrie des produits de grande consommation - en particulier les sociétés d'études de marché, les cabinets de conseil et les analystes de données -il n'y a pas de meilleur moment pour mettre en œuvre l'analyse du comportement des clients. 

Les données comportementales collectées viennent compléter le travail essentiel effectué chaque jour pour favoriser la croissance du secteur et repousser les limites du savoir, en renforçant la puissance des méthodes de recherche et de résolution de problèmes existantes. Examinons de plus près certains des principaux défis que les données comportementales collectées peuvent aider à relever. 

Chercheurs de marché

Placer le consommateur au centre de tout - de la création et de la vente d'un nouveau produit à la création de modèles permettant de prévoir avec précision les ventes unitaires - dépend des études de marché. La recherche dépend des données et de leur interprétation de manière à favoriser l'action. Il est essentiel de dresser ce tableau assez rapidement et avec un haut degré de précision.

Avec les données comportementales, les données d'enquête atteignent un tout autre niveau.

Imaginez que votre entreprise se libère des enquêtes en tant que sources de données primaires au profit d'interactions continues et hautement pertinentes qui révèlent ce que les consommateurs pensent à différents moments du parcours d'achat, enrichissant non seulement l'ampleur des conclusions, mais aussi leur profondeur et leur spécificité. Cela les rend nettement plus exploitables et utiles pour les marques et les détaillants.

Même les enquêtes les mieux conçues peuvent donner lieu à des résultats faussés aux ramifications invisibles. Mais que se passerait-il si vous pouviez approfondir le contexte de ce que vous savez déjà en utilisant les données comportementales des consommateurs en ligne - pour prédire, par exemple, la pâtisserie la plus tendance ? Après tout, pour beaucoup d'entre nous, nos friandises préférées peuvent changer en une heure.

À quel point les prédictions pourraient-elles être plus précises si ces réponses étaient considérées dans le contexte des comportements en ligne réels sur une période de 30 jours ? Plus intéressant encore, dans quelle mesure une campagne serait-elle plus personnalisée si les résultats d'une étude de marché fournissaient un indice de confiance indexable indiquant que la tendance des chaussons aux pommes à New York est bien supérieure à la moyenne nationale, mais qu'elle ne suscite qu'un léger enthousiasme à Los Angeles ? Et ce n'est que la partie émergée de l'iceberg de ce qui est possible.

Pour les spécialistes des études de marché, l'utilisation des données comportementales permet d'accéder à des résultats et à des informations robustes et détaillés issus des grandes données.

Cabinets de conseil

L'expédition mondiale - ainsi que les habitudes de travail, de style de vie et d'achat des consommateurs - ayant été complètement bouleversée, de nombreuses entreprises ont dû reconsidérer la manière d'interpréter leurs données pour offrir à leurs clients les recommandations les plus pertinentes dans un environnement volatile. Il peut être extrêmement difficile d'interpréter avec précision des données au niveau sectoriel, avec une granularité suffisante au niveau du consommateur, pour saisir le contexte. Heureusement, l'analyse prédictive basée sur les données peut jouer un rôle essentiel. 

Grâce aux progrès de la science des données, il est possible d'appliquer des améliorations et des filtres à de très grands ensembles de données, puis de les trier afin de visualiser des modèles macro et micro. Étant donné que ShareThis Data Feed ne conserve que les signaux d'intention pertinents , les entreprises peuvent atteindre la vitesse et l'échelle, en distinguant non seulement les utilisateurs d'Internet de haut niveau et de faible niveau, mais aussi les sentiments spécifiques à la durée envers les sujets et les marques. Cela permet de savoir avec plus de certitude où investir les précieux dollars de marketing. 

Par exemple, une marque ou un détaillant client peut avoir un avantage historique dans le sentiment des consommateurs par rapport à ses concurrents, sur la base des réponses aux commentaires des clients et des taux de retour. Aucun de ces éléments ne peut prendre en compte les nouveaux venus dans le secteur ou l'impact local des problèmes d'expédition intermittents, mais tous peuvent affecter le sentiment de la marque. C'est un angle mort, non seulement pour la marque ou le détaillant, mais aussi pour les équipes de conseil.

En incluant des données comportementales en ligne dans leurs analyses, les entreprises peuvent évaluer les facteurs commerciaux globaux, identifier les menaces imminentes et tirer parti de nouvelles opportunités. Elles peuvent également obtenir plus rapidement des informations sur les données relatives aux produits de grande consommation, donnant ainsi aux clients un véritable avantage concurrentiel dans un environnement opérationnel hautement imprévisible.

Pour les sociétés de conseil, l'utilisation de données comportementales en temps réel permet de suivre les nouveaux venus dans le secteur et les tendances de consommation.

Analystes de données

Chargées d'éliminer les approximations et de fournir une vision à 360 degrés des clients, les sociétés d'analyse de données ont parfois du mal à collecter et à analyser de nouvelles données assez rapidement pour faire face à l'évolution des conditions. Mais il ne fait aucun doute que l'efficacité des campagnes et de nombreux aspects de l'expérience client - de la création et du message au ciblage et à la personnalisation - reposent entièrement sur leurs épaules.

L'ajout de signaux en temps quasi-réel peut alléger la charge et améliorer les résultats  

L'amélioration de l'actualité et de l'étendue des ensembles de données avec des données en ligne sur le comportement des consommateurs peut révéler comment les acheteurs modifient leur comportement et leurs décisions d'achat. Cela peut contribuer à réduire les niveaux d'imprévisibilité que connaissent de nombreuses marques et détaillants de produits de grande consommation. 

ShareThis Les signaux d'intention du flux de données sont dérivés en utilisant des technologies avancées de traitement du langage naturel (NLP) et d'apprentissage automatique pour extraire la signification contextuelle du contenu web, tout en déterminant les attitudes envers les sujets, les produits et les marques.

L'un des aspects les plus utiles est la couverture des données inter-détails et inter-intérêts. Cette vision du comportement des consommateurs est de plus en plus difficile à obtenir, compte tenu de la suppression progressive des cookies tiers. Les données comportementales en ligne peuvent combler ces lacunes et aider les entreprises à fournir un contexte plus large pour révéler des modèles inattendus.

Par exemple, les données sur les intérêts croisés et les mots-clés peuvent révéler où trouver de nouveaux clients et mieux personnaliser les parcours des consommateurs. Vous pourriez découvrir, par exemple, qu'un nombre plus élevé que la moyenne nationale de clients de Candy & Sweets sont également très intéressés par les petits appareils de cuisine, en particulier à Chicago et Houston par rapport à New York ou Denver. Cela ouvre la voie à la recommandation de nouvelles possibilités de promotion croisée et d'incitation.

ShareThis Le flux de données généré est entièrement adapté aux besoins de votre entreprise.

Bien que des défis subsistent, l'année 2022 promet une croissance pour l'industrie des biens de consommation (CPG), en particulier grâce à l'essor sans précédent des données en ligne. Les ensembles de données qui fournissent un contexte et des étapes exploitables seront en fin de compte le ticket d'or pour générer des performances et des résultats réels.

Avec ShareThis Data Feed, vous pouvez recevoir des attributs propriétaires sélectionnés à la main (appariés à l'aide d'un large éventail d'options d'identification) qui sont filtrés par emplacement géographique, mots clés, domaines, etc. en fonction de l'utilisation que vous faites de votre entreprise - uniquementles données les plus pertinentes et exploitables, pas le reste.

Si vous n'exploitez pas déjà les données comportementales en ligne pour améliorer l'expérience des clients, optimiser les campagnes de marketing et accélérer la croissance de votre entreprise, vous avez peut-être quelques longueurs de retard.

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Depuis 2007,ShareThis libère la puissance du comportement numérique mondial en synthétisant les données relatives aux partages sociaux, aux intérêts et aux intentions. Grâce au comportement des consommateurs sur plus de trois millions de domaines mondiaux, ShareThis observe les actions en temps réel de personnes réelles sur des destinations numériques réelles.

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