Данные первого лица ритейлеров как новый центр платформ аналитики
Бурное развитие ритейл-медиа за последние несколько лет привело к переоценке способов получения и монетизации данных и аналитики в сфере электронной коммерции. Ритейлеры, благодаря цифровой трансформации транзакций и программ лояльности, теперь располагают обширными хранилищами данных о покупателях первого лица — пожалуй, наиболее прямыми и актуальными сигналами о намерениях потребителей в цифровом веке. Это событие подготовило почву для появления платформ аналитики, основанных на данных, контролируемых ритейлерами, а не на сторонних агрегаторах или традиционных игроках рынка маркетинговых исследований.
В новостном дискурсе обсуждается потенциал этих новых платформ, управляемых ритейлерами, для разрушения сложившихся поставщиков аналитики, что приводит к появлению того, что было провокационно названо «Убийцей Kantar» — дань уважения возможному вытеснению традиционных фирм, бизнес-модели которых исторически зависели от опросов, панелей и агрегированных данных о продажах. Хотя эта фраза намеренно гиперболична, учитывая значительный масштаб и возможности существующих институтов, она сигнализирует о настоящем переломном моменте в индустрии.
Ценность данных первого лица ритейлеров в электронной коммерции
Данные первого лица относятся к информации, собранной непосредственно от клиентов или аудитории через собственную цифровую инфраструктуру ритейлера — веб-сайты, программы лояльности, историю покупок и омниканальные взаимодействия. Эти данные отличаются от стороннего отслеживания на основе файлов cookie или синдицированных наборов данных, поскольку они одновременно богаты намерениями и однозначно привязаны к транзакционному поведению.
Развитие платформ аналитики для ритейлеров, построенных на данных первого лица, дает несколько преимуществ:
- Точный таргетинг аудитории, основанный на фактическом поведении при покупках.
- Замкнутая атрибуция, позволяющая брендам связывать показы рекламы непосредственно с продажами практически в реальном времени.
- Детализированные возможности сегментации, позволяющие создавать и активировать узкоспециализированные когорты покупателей.
Ключевые ритейлеры уже добились успехов в этой области. Tesco, благодаря партнерству с Dunnhumby, создала один из самых богатых транзакционных наборов данных в Великобритании. 84.51° компании Kroger и платформа Beet компании Ocado являются примерами новых структур интеграции медиа, лояльности и аналитики. На международном уровне такие игроки, как Profi в Румынии и The Warehouse Group в Новой Зеландии, также развивают свои аналитические экосистемы.
Влияние на контент-инфраструктуру
Product feed и стандарты каталогизации
Переход к аналитике на основе данных первого лица напрямую влияет на то, как конструируются и управляются product feed в рамках e-commerce платформ:
- Ритейлеры могут динамически обновлять атрибуты продуктов, промоакции и статусы инвентаря на основе сигналов спроса, наблюдаемых в их экосистеме, в режиме реального времени.
- Расширенная сегментация и моделирование склонности позволяют более разумно и оперативно планировать ассортимент, что способствует структуре и полноте каталогов продуктов.
- Вероятно, появятся новые стандарты каталогизации для учета повышенной детализации (например, поведенческие микросегменты, теги склонности к покупкам) и операционных потребностей рекомендательных систем на основе ИИ.
Эти изменения вынуждают контент-команды переосмыслить архитектуру и таксономию данных о продуктах, уделяя первостепенное внимание гибкости, интероперабельности и обогащению для поддержки быстрых циклов от аналитики к действию.
Качество и полнота контента о продуктах
Платформы аналитики, основанные на данных первого лица, могут напрямую информировать об оптимизации product card (PDP):
- Отслеживая фактический путь потребителя от показа рекламы до покупки в корзине, ритейлеры получают полезную информацию о том, какие характеристики продукта, изображения или варианты контента наиболее эффективны для конверсии в определенных сегментах.
- Эта информация позволяет итеративно улучшать качество контента, переходя от общих шаблонов к высококонтекстуальным, основанным на данных контент-стратегиям.
- Безкодовые и низкокодовые решения, все чаще дополняемые генеративным ИИ, позволяют нетехническим командам быстро экспериментировать и развертывать варианты контента в ответ на данные в реальном времени.
Скорость вывода ассортимента на рынок
Возрастающая способность моделировать влияние корректировки цен или промоакций в режиме реального времени упрощает процесс оптимизации ассортимента:
- Мерчендайзеры могут прогнозировать спрос с большей точностью, уменьшая трение, связанное с внедрением новых продуктов или корректировкой существующих ассортиментов.
- Автоматизированные циклы обратной связи ускоряют выявление «белых пятен» и возможностей, поддерживая более динамичный и конкурентный подход к управлению запасами.
Роль ИИ и no-code в демократизации доступа
Современные аналитические платформы быстро интегрируют разговорных ИИ «co-pilots» и no-code интерфейсы. Эта тенденция снижает зависимость от выделенных ресурсов data science и позволяет командам брендов и агентств самостоятельно получать аналитику:
- Команды могут, например, узнать о вероятных последствиях корректировки цены на 10% в отношении конкретной когорты покупателей, получить предписывающие рекомендации и развернуть кампании или обновления контента без задержек.
- Эта демократизация исполнения аналитики разрушает традиционные разрывы между аналитикой, мерчендайзингом и контент-функциями, обеспечивая более целостную и гибкую работу электронной коммерции.
Структурные барьеры и дилемма сложности
Несмотря на технологическую готовность и богатство данных, широкое внедрение сталкивается с устойчивыми проблемами:
- Устоявшиеся привычки остаются укоренившимися среди брендов и агентств, многие из которых по-прежнему привязаны к традиционным парадигмам измерения. Существует значительный пробел в осведомленности и обучении в отношении передовых, живых возможностей, доступных сейчас через партнеров-ритейлеров.
- Основной мотивацией ритейлеров часто является монетизация активов, а не стремление к объективным, лидирующим на рынке фреймворкам измерения. Это может привести к фрагментарным предложениям и отсутствию стандартизированных показателей, усложняющих кросс-канальную оптимизацию.
- Самые сложные платформы, такие как Amazon Marketing Cloud, обладают огромным потенциалом, но часто страдают от операционной сложности, что сдерживает внедрение в менее зрелых в отношении данных организациях. Этот разрыв в сложности открывает благодатную почву для упрощенных, удобных для пользователя альтернатив.
Перспективы для традиционных поставщиков аналитики
Хотя платформы данных первого лица обещают изменить ландшафт аналитической отрасли, преждевременно прогнозировать полное вытеснение устоявшихся игроков. Сохраняющаяся потребность в объективных общерыночных измерениях и опыте — особенно в условиях, характеризующихся фрагментацией инвестиций и переменной аналитической сложностью, — предполагает сохранение, хотя, возможно, и меняющейся, актуальности организаций, занимающихся сторонней аналитикой.
Первоначальное внедрение может оставаться неравномерным, обусловленным передовыми возможностями передовых ритейлеров и готовностью брендов преобразовать свои внутренние рабочие процессы и контент-инфраструктуру. По мере созревания стандартов интероперабельности данных и по мере того, как инструменты на базе ИИ становятся более доступными, разрыв между традиционной и ритейлерской аналитикой будет продолжать размываться.
Дополнительный контекст отрасли
Недавние отчеты указывают на всплеск инвестиций глобальных ритейлеров в собственные аналитические платформы и монетизацию данных первого лица через ритейл-медиа сети. Лидеры экспериментируют с сегментацией на основе ИИ, предписывающей аналитикой для ассортимента и механизмами обратной связи в реальном времени для оптимизации контента. Однако общерыночные стандарты интероперабельности и непредвзятых измерений отсутствуют, что побуждает экспертов рассматривать это как преобразующую, но еще не полностью зрелую фазу для сектора.
Для дальнейшего чтения об эволюции сектора и напряженности между собственными и сторонними режимами данных см. последние статьи в InternetRetailing и Retail Dive.
В сумме, рост платформ данных первого лица ритейлеров знаменует собой фундаментальную перекалибровку процессов контента и аналитики в электронной коммерции. Хотя их способность заменить гигантов из области аналитики остается открытым вопросом, их влияние уже заставляет как бренды, так и технологические команды пересмотреть то, как контент о продуктах структурируется, оптимизируется и выводится на рынок — ставя управляемость данными в основу будущей инфраструктуры коммерции.
С точки зрения NotPIM, эта тенденция четко сигнализирует о возрастающей важности качественных, адаптируемых данных о продуктах. Способность быстро обогащать, каталогизировать и преобразовывать информацию о продуктах становится решающей для использования аналитики, полученной с платформ данных первого лица. Наше SaaS-решение, разработанное для команд электронной коммерции, упрощает этот процесс, не требуя специальных технических навыков, что помогает компаниям адаптироваться к быстро меняющимся ландшафтам данных и потребностям в контенте. Эта гибкость является фактором, способствующим развитию.