估計 每天創建 1.145 萬億 MB 的數據鑒於當今消費者的購物行為越來越數位化，應該很容易提取出您想要的最重要的資訊並採取行動。但事實並非如此，至少如果你想瞭解它的背景，至少不是。
能夠將品牌擁有的零售數據與即時消費者行為數據安全地融合在一起的數據解決方案很少。但對於包裝消費品（CPG）行業來說，這就是寶藏所在：對消費者趨勢和興趣的可索引和可操作的見解。
來自開放網路的在線行為數據和興趣評分可以説明CPG行業專家區分匿名消費者的活動。它也可以定製，以滿足高度具體的規格，以滿足客戶的需求。
結賬掃描器和面板數據的價值和局限性
可以理解為什麼CPG行業總體上依賴於掃描器和面板結賬數據來識別其品牌，類別和產品的目標家庭。它是專有的。它是可訪問的。它在隱私合規性方面是可控的。但它的價值也是有限的。從這些設備獲得的信號包括消費者如何支付商品，他們購買了哪些品牌，他們購買了多少產品以及他們退回或交換了哪些產品。隨著時間的推移，可以對這些指標進行比較，以確定受歡迎的產品，上個月或一年內未購買的產品以及消費者似乎已經放棄的品牌。
所有這些數據信號都來自以前的商店訪問或購買數據，限制了可以從中收集到的貨幣，上下文和範圍。使用這些數據的分析僅限於使用 過去的 互動將使用者及其家庭置於 潛在未來 客戶的組中，以用於廣告目的。缺少的是對客戶 當前 行為和考慮因素的可見性。
然而，解毒劑同樣有限。
與CPG品牌不同，零售商傾向於"擁有"消費者數據和購買歷史。他們持有寶貴的專有信號——比如消費者在哪些頁面上花費的時間，他們如何到達那裡，他們之後去哪裡，他們喜歡或從不買什麼，等等——他們已經意識到結賬數據固有的差距。因此，零售商現在正在將這些信號貨幣化，並將其提供給CPG品牌和服務提供者，以增強戰略決策。 即使考慮到這些信號可以提供的符合隱私的訪問，仍然存在很大的局限性。簡而言之，零售商或品牌特定的信號通常僅限於他們擁有的數位和實體物業，並且仍然主要基於過去的購買和行動。
缺少什麼？跨開放網路的在線消費者活動
考慮一下：根據 斯塔蒂斯塔, 截至2021年1月，全球有46.6億活躍互聯網使用者，佔世界人口的59.5%。其中，92.6%（43.2億）通過行動裝置訪問互聯網。
消費者如何在網上度過時光?除了社交媒體，Facebook每年在那裡花費446億小時，還有谷歌，消費者每年花費2131億小時搜索，閱讀和觀看。谷歌旗下的YouTube每年從互聯網用戶那裡獲得另外1426億小時。僅供參考，一個人一年只有9，050小時。這是大量未被探索的數據，以供決策。
ShareThis 將所有內容整合在一起
ShareThis 用即時興趣數據填補空白 - 不限於防火牆或交易一側的數據。利用互聯網的力量為您服務，每月有180億次事件（包括點擊、分享和搜索），這些事件由300萬個全球網站上的15億Web使用者生成。
識別消費者情緒以獲得競爭優勢
通過使用精選的在線行為數據來增強專有數據，品牌、在線零售商和實體店可以識別滿足活動標準的消費者群體，就像結賬數據一樣。例如，雜貨商可以通過識別過去30天內消費者對特定烘焙食品品牌的情緒，並相應地調整訂購，特別優惠和優惠券，在關鍵市場獲得競爭優勢。
過去30天內消費者對不同烘焙食品品牌的情緒
情緒分數在 -1（完全為負）和 1（完全為正）之間縮放。
確定交叉興趣以優化個人化和績效
品牌和零售商可以使用 ShareThis 數據解決方案可提高消費者的參與度並超越行銷活動目標，這一切都要歸功於產品類別、位置和參與時間的更具體性。
例如，一家 Food Specialities 零售商可以通過識別消費者在過去 30 天內感興趣的其他產品類別，為具有交叉銷售或追加銷售機會的特定地點優化個人化購物體驗，從而實現更好的行銷活動效果和更深層次的消費者與品牌關係。
使用者感興趣的其他產品類別基於他們當前正在消費的在線內容
平均分始終為 1。指數值高於 1 表示使用者對該類別的興趣比平均興趣高出 x 倍。
發現可操作的發現，這些發現可以説明完善戰略、戰術等
由於即時興趣數據可以分析購買歷史記錄和店內品牌偏好以外的數據，因此它可以產生新的、意想不到的見解，從而帶來更有效的戰略和戰術。
例如，早餐食品品牌可以識別其現有和目標客戶的趨勢興趣，並完善營銷活動策略，以實現更好的參與度和回應。
對烘焙食品感興趣的美國消費者更有可能參與這些主題
這些使用者在美國的趨勢和增長興趣
雖然傳統的CPG行業數據分析主要依賴於結賬掃描器和面板數據，但在線購物的激增導致零售商將在線消費者數據添加到組合中。但是，這兩個數據集都未能及時獲得見解。缺失的環節是大規模的實時行為數據。幸運 ShareThis 精選數據饋送可以支持預測性分析，使 CPG 零售商、品牌和服務提供者能夠更自信地優化結果，這要歸功於能夠產生更多上下文的數據，從而獲得更多見解。
