在過去兩年中，零售業作為一個行業表現良好，預計2020年增長6.7%，"遠高於4.4%的五年平均水準"。 全國零售聯合會 （NRF）。 6月，NRF將2021年的預測上調至4.44萬億美元，增長率為10.5%至12.5%。
然而，挑戰依然存在，包括客戶獲取和忠誠度。單個缺貨體驗可以發送 三分之一的品牌客戶 到競爭對手的收銀機。 Consumers也在走向多管道.雖然96%的美國人使用在線購物，但他們將總購物預算的65%花在傳統的實體店。幸運的是，在線行為數據和興趣評分是有效的數字行銷工具，品牌可以使用它們來優化營銷活動並應對這些挑戰。
什麼是在線行為和興趣數據？
在線行為數據是基於在線內容消費和參與度（如網站訪問、鏈接點擊和共用文章）的實時數據。興趣評分衡量的是與一般人群相比，消費者的參與度和興趣水準。
此數據是確定性的，因此具有預測性。消費者身份的全貌包括行為，隨著人們的興趣和需求的波動，行為會隨著時間的推移而變化。營銷人員在評估數據供應商時必須將即時行為數據作為標準，以最終提供高品質的業務成果。
讓我們看一下兩種情況
某大型服裝零售商存在庫存問題
零售商沒有受歡迎的產品可用，並且尺寸符合客戶想要的尺寸 - 負面的在線評論正在堆積如山。它需要預測和預測客戶的購買意圖，以便重新進貨庫存以主動滿足需求。
幸運的是，這家服裝零售商可以訪問每日郵遞區編碼數據，顯示哪些郵遞區編碼正在宣傳優惠券促銷的30%折扣。 ShareThis 可以創建並向零售商提供每日類別興趣分數，代表消費者對運動服裝或鞋類等商品的興趣。 ShareThis 還可以為這些相同的郵遞區編碼創建和提供品牌親和力興趣分數，以衡量客戶對國際服裝零售商本身的興趣。
有了所有這些數據點， ShareThis 可以計算每個郵遞區編碼 的派生購買意向分數 。通過日復一日地跟蹤它，國際服裝零售商可以使用此購買意向分數作為預測變數來預測需求何時可能飆升，從而優化供應和交付計劃以領先於庫存需求。
家居裝飾品牌面臨電子郵件個人化挑戰
該品牌希望個人化其活動電子郵件，以提高績效並優化其多樣化的客戶群 - 從設計師和婚禮策劃師到各種規模的幸福夫婦和家庭主婦。他們設計了四個電子郵件活動，專注於這些簽名領域，以解決趨勢偏好。
家居裝飾品牌提供 ShareThis 有一長串客戶。 ShareThis 根據與品牌目標一致的家居裝飾和設計類別清單分析每位客戶，並根據主題消費和參與頻率為每個客戶分配類別興趣分數。
然後，品牌將每個客戶置於相應的電子郵件活動中。它還可以分析數據，以確定面料設計，傢俱材料偏好和顏色偏好的新興趨勢，從而為產品開發提供資訊。
使用行為和興趣數據來優化棘手的庫存挑戰和電子郵件個人化可能是一種有效的策略，在此類數據的一系列應用程式中只有兩個例子。隨著技術説明營銷人員解鎖消費者行為、興趣和意圖的寶庫，範圍和深度將繼續增長。
僅去年一年，零售業就增長了12.5%。挑戰也同樣存在，特別是在客戶獲取和忠誠度方面，但即時消費者興趣數據可以提供説明。將此類數據與專有的第一方數據相結合，可以產生可預測的後續步驟和解決方案，從而實現天文數字的業務成果。
