Con una stima di 1,145 trilioni di MB di dati creati al giorno-dati i comportamenti di acquisto sempre più digitali dei consumatori di oggi, dovrebbe essere facile estrarre le informazioni più importanti che si desiderano e agire di conseguenza. Ma non lo è, almeno non se si vuole capirne il contesto.
Le soluzioni di dati che possono fondere in modo sicuro i dati di vendita al dettaglio che i marchi possiedono con i dati del comportamento dei consumatori in tempo reale sono poche e lontane tra loro. Ma per l'industria dei beni di consumo confezionati (CPG), è lì che si trova il tesoro: intuizioni indicizzabili e attivabili sulle tendenze e gli interessi dei consumatori.
I dati comportamentali online che provengono dal web aperto e presentano punteggi di interesse possono aiutare gli esperti dell'industria CPG a distinguere le attività dei consumatori anonimizzati. Possono anche essere adattati per soddisfare specifiche altamente specifiche per soddisfare le esigenze del cliente.
Il valore e le limitazioni dei dati dello scanner di cassa e del pannello
È comprensibile perché l'industria CPG in generale si affida ai dati di cassa di scanner e pannelli per identificare le famiglie target per i loro marchi, categorie e prodotti. È proprietario. È accessibile. Ed è controllabile in termini di conformità alla privacy. Ma ha anche un valore limitato. I segnali ottenuti da questi dispositivi includono come un consumatore ha pagato la merce, quali marche ha acquistato, quanti prodotti ha acquistato e quali prodotti ha restituito o cambiato. Queste metriche possono essere confrontate nel tempo per identificare prodotti popolari, prodotti che non sono stati acquistati nell'ultimo mese o anno e marchi che i consumatori sembrano aver abbandonato.
Tutti questi segnali di dati provengono da precedenti visite al negozio o dati di acquisto, limitando la valuta, il contesto e la portata di ciò che può essere ricavato da essi. Le analisi che utilizzano questi dati si limitano a utilizzare le interazioni passate per collocare gli utenti e le loro famiglie in gruppi di potenziali clienti futuri per scopi pubblicitari. Ciò che manca è la visibilità dei comportamenti e delle considerazioni attuali dei clienti.
L'antidoto, tuttavia, è altrettanto limitato
I rivenditori, a differenza dei marchi CPG, tendono a "possedere" i dati dei consumatori e le storie di acquisto. Possiedono preziosi segnali proprietari - come la quantità di tempo che i consumatori passano su quali pagine, come ci arrivano, dove vanno dopo, cosa preferiscono o non comprano mai, ecc. Di conseguenza, i rivenditori stanno monetizzando questi segnali e li offrono ai marchi CPG e ai fornitori di servizi per aumentare le decisioni strategiche. Anche considerando l'accesso conforme alla privacy che questi segnali possono fornire, rimangono delle limitazioni significative. In breve, i segnali specifici dei rivenditori o dei marchi, in generale, sono limitati alle loro proprietà digitali e commerciali, e si basano ancora in gran parte su acquisti e azioni passate.
Cosa manca? Attività dei consumatori online attraverso il web aperto
Considerate questo: secondo Statista, a gennaio 2021, ci sono 4,66 miliardi di utenti internet attivi in tutto il mondo - il 59,5% della popolazione mondiale. Di questo totale, il 92,6% (4,32 miliardi) accede a internet tramite dispositivi mobili.
Come i consumatori passano il loro tempo online? Oltre ai social media, dove Facebook vince con 44,6 miliardi di ore trascorse lì all'anno, è Google, dove i consumatori passano 213,1 miliardi di ore all'anno a cercare, leggere e guardare. YouTube, che è di proprietà di Google, raccoglie altri 142,6 miliardi di ore all'anno dagli utenti di internet. Per tua informazione, ci sono solo 9.050 ore in un anno per persona. Sono un sacco di dati da lasciare inesplorati per il processo decisionale.
ShareThis Mette tutto insieme
ShareThis riempie il vuoto con dati di interesse in tempo reale - dati che non sono limitati a un lato del firewall o della transazione. Metti la potenza di Internet a lavorare per te con diciotto miliardi di eventi mensili, compresi i clic, le condivisioni e le ricerche, generati da 1,5 miliardi di utenti web su 3 milioni di siti globali.
Identificare il sentimento dei consumatori per ottenere un vantaggio competitivo
Aumentando i dati di proprietà con i dati comportamentali online curati, i marchi, i rivenditori online e i negozi di mattoni e di metallo possono identificare gruppi di consumatori che soddisfano i criteri della campagna, proprio come fanno i dati di cassa. Per esempio, un negozio di alimentari potrebbe guadagnare un vantaggio competitivo nei mercati chiave identificando il sentimento dei consumatori verso specifiche marche di prodotti da forno negli ultimi 30 giorni, e regolando di conseguenza gli ordini, le offerte speciali e i coupon.
Sentimento dei consumatori verso diverse marche di prodotti da forno negli ultimi 30 giorni
I punteggi di sentimento sono scalati tra -1 (completamente negativo) e 1 (completamente positivo).
Identificare gli interessi incrociati per ottimizzare la personalizzazione e le prestazioni
I marchi e i rivenditori possono utilizzare le soluzioni di dati di ShareThis per aumentare il coinvolgimento dei consumatori e superare gli obiettivi delle campagne, il tutto grazie a una maggiore specificità della categoria di prodotto, della posizione e del momento del coinvolgimento.
Per esempio, un rivenditore di specialità alimentari potrebbe ottimizzare le esperienze d'acquisto personalizzate per luoghi specifici con opportunità di cross-sell o upsell, identificando altre categorie di prodotti a cui i consumatori sono interessati negli ultimi 30 giorni, ottenendo una migliore performance della campagna e una relazione più profonda tra consumatore e marchio.
Altre categorie di prodotti a cui gli utenti sono interessati in base al contenuto online che stanno attualmente consumando
Il punteggio medio è sempre 1. Un valore dell'indice superiore a 1 indica che un utente ha un interesse x volte superiore alla media in quella categoria.
Scoprire risultati utilizzabili che possono aiutare a perfezionare strategie, tattiche e altro
Poiché i dati di interesse in tempo reale possono analizzare i dati al di là della storia degli acquisti e delle preferenze del marchio in negozio, possono produrre nuove e inaspettate intuizioni che portano a strategie e tattiche più efficaci.
Per esempio, un marchio di Breakfast Foods potrebbe identificare gli interessi di tendenza tra i loro clienti esistenti e mirati e perfezionare la strategia della campagna per ottenere un migliore coinvolgimento e risposta.
I consumatori statunitensi interessati ai prodotti da forno hanno maggiori probabilità di impegnarsi anche su questi argomenti
Interessi che sono di tendenza e in crescita negli Stati Uniti tra questi utenti
Mentre l'analisi tradizionale dei dati del settore CPG si basa in gran parte sui dati degli scanner di cassa e dei panel, l'impennata degli acquisti online sta portando i rivenditori ad aggiungere al mix i dati dei consumatori online. Tuttavia, entrambe le serie di dati sono carenti di intuizioni tempestive. L'anello mancante sono i dati comportamentali in tempo reale, su scala. Fortunatamente, ShareThis Curated Data Feed può supportare l'analisi predittiva che consente ai rivenditori, ai marchi e ai fornitori di servizi CPG di ottimizzare i risultati con maggiore sicurezza grazie a dati che producono più contesto e, di conseguenza, più comprensione.
