Com uma estimativa 1.145 triliões de MB de dados criados por dia-dados os comportamentos de compra cada vez mais digitais dos consumidores de hoje- deve ser fácil puxar as informações mais importantes que se desejam e agir sobre elas. Mas não é, pelo menos não se quiser compreender o seu contexto.
As soluções de dados que podem fundir com segurança os dados de retalho que as marcas possuem com os dados de comportamento do consumidor em tempo real são poucos e muito distantes. Mas para a indústria de bens de consumo embalados (CPG), é aí que está o tesouro: percepções indexáveis e accionáveis sobre as tendências e interesses dos consumidores.
Os dados comportamentais em linha que vêm da web aberta e apresentam pontuações de interesse podem ajudar os especialistas da indústria de CPG a distinguir as actividades dos consumidores anónimos. Pode também ser adaptado para satisfazer especificações altamente específicas para satisfazer as necessidades dos clientes.
O Valor - e Limitações - do Scanner de Checkout e dos Dados do Painel
É compreensível que a indústria de CPG em geral se baseie em dados de scanner e de verificação de painel para identificar os lares-alvo para as suas marcas, categorias, e produtos. É patenteada. É acessível. E é controlável em termos de conformidade com a privacidade. Mas também é limitado em valor. Os sinais obtidos a partir destes dispositivos incluem como um consumidor pagou pela mercadoria, que marcas comprou, quantos produtos comprou, e que produtos devolveu ou trocou. Estas métricas podem ser comparadas ao longo do tempo para identificar produtos populares, produtos que não foram comprados no último mês ou ano, e marcas que os consumidores parecem ter abandonado.
Todos estes sinais de dados são provenientes de visitas anteriores a lojas ou dados de compra, limitando a moeda, o contexto e o âmbito do que pode ser obtido a partir dela. As análises que utilizam estes dados limitam-se à utilização de interacções passadas para colocar os utilizadores e as suas famílias em grupos de potenciais futuros clientes para fins publicitários. O que falta é a visibilidade dos actuais comportamentos e considerações dos clientes.
O Antídoto, no entanto, é igualmente limitado
Os retalhistas, ao contrário das marcas CPG, tendem a 'possuir' os dados e históricos de compras dos consumidores. Possuem sinais proprietários valiosos - tais como o tempo que os consumidores passam em que páginas, como lá chegam, para onde vão depois, o que preferem ou nunca compram, etc.- e tomaram consciência da lacuna inerente aos dados de checkout. Como resultado, os retalhistas estão agora a monetizar estes sinais e a oferecê-los a marcas e fornecedores de serviços de CPG para aumentar as decisões estratégicas. Mesmo dado o acesso compatível com a privacidade que estes sinais podem proporcionar, continuam a existir limitações significativas. Em suma, os sinais dos retalhistas ou de marcas específicas, em geral, estão limitados às suas propriedades digitais e de tijolo e cimento, e ainda se baseiam em grande parte em compras e acções passadas.
O que é que falta? Actividade do Consumidor Online através da Web Aberta
Considere isto: de acordo com Statista, em Janeiro de 2021, existem 4,66 mil milhões de utilizadores activos da Internet em todo o mundo - 59,5% da população mundial. Desse total, 92,6% (4,32 mil milhões) acederam à Internet através de dispositivos móveis.
Como é que os consumidores passam o seu tempo online? Além das redes sociais, onde o Facebook ganha com 44,6 mil milhões de horas passadas por ano, é o Google, onde os consumidores passam 213,1 mil milhões de horas por ano a pesquisar, ler e observar. O YouTube, que é propriedade do Google, obtém mais 142,6 mil milhões de horas por ano dos utilizadores da Internet. Para sua informação, existem apenas 9.050 horas numa única pessoa por ano. São muitos dados a deixar inexplorados para a tomada de decisões.
ShareThis Brings It All Together
ShareThis fillls the gap with real-time interest data-data que não está limitado a um lado da firewall ou transacção. Coloque o poder da Internet a trabalhar para si com dezoito mil milhões de eventos mensais - incluindo cliques, partilhas e pesquisas - gerados por 1,5 mil milhões de utilizadores da Web em 3 milhões de websites globais.
Identificar o sentimento do consumidor para ganhar vantagem competitiva
Ao aumentar os dados de propriedade com dados comportamentais em linha curados, as marcas, retalhistas em linha e lojas de tijolo e cimento podem identificar grupos de consumidores que satisfazem os critérios da campanha, tal como os dados de checkout o fazem. Por exemplo, um Merceeiro poderia ganhar vantagem competitiva em mercados chave, identificando o sentimento do consumidor em relação a marcas específicas de produtos de panificação nos últimos 30 dias, e ajustando as encomendas, ofertas especiais e cupões em conformidade.
Sentimento do consumidor em relação a diferentes Marcas de Produtos de Panificação nos últimos 30 dias
As pontuações dos sentimentos são escalonadas entre -1 (completamente negativo) e 1 (completamente positivo).
Identificar os interesses cruzados para optimizar a personalização e o desempenho
As marcas e retalhistas podem utilizar as soluções ShareThis data solutions para aumentar o envolvimento entre os consumidores e exceder os objectivos da campanha, tudo graças a uma maior especificidade da categoria de produto, localização e tempo de envolvimento.
Por exemplo, um retalhista de Especialidades Alimentares poderia optimizar experiências de compra personalizadas para locais específicos com oportunidades de cross-sell ou upsell, identificando outras categorias de produtos em que os consumidores estão interessados nos últimos 30 dias, resultando num melhor desempenho da campanha e numa relação mais profunda entre consumidor e marca.
Outras categorias de produtos em que os utilizadores estão interessados com base no conteúdo online que estão actualmente a consumir
A pontuação média é sempre 1. Um valor de índice acima de 1 indica que um utilizador tem um interesse x vezes superior à média nessa categoria.
Descobrir descobertas accionáveis que possam ajudar a refinar estratégias, tácticas e mais
Porque os dados de interesse em tempo real podem analisar dados para além do histórico de compras e preferências da marca na loja, podem produzir novos conhecimentos inesperados que conduzem a estratégias e tácticas mais eficazes.
Por exemplo, uma marca de Breakfast Foods poderia identificar interesses de tendência entre os seus clientes actuais e alvo e refinar a estratégia de campanha para conseguir um melhor envolvimento e resposta.
Os consumidores americanos interessados em produtos de panificação têm mais probabilidades de se envolverem também nestes tópicos
Interesses que estão a crescer nos EUA entre estes utilizadores
Enquanto a análise de dados da indústria tradicional de CPG se baseia em grande parte nos dados do scanner de caixas e do painel, o aumento das compras online está a fazer com que os retalhistas adicionem dados dos consumidores online à mistura. No entanto, ambos os conjuntos de dados ficam aquém dos conhecimentos oportunos. O elo em falta são os dados comportamentais em tempo real, em escala. Felizmente, ShareThis Curated Data Feed pode apoiar análises preditivas que permitem aos retalhistas, marcas e prestadores de serviços de CPG optimizar os resultados com mais confiança, graças a dados que produzem mais contexto - e, como resultado, mais percepção.
