Los datos propios de los minoristas como el núcleo emergente de las plataformas de conocimientos
La rápida expansión del retail media en los últimos años ha provocado una reevaluación de cómo se producen y monetizan los datos y los conocimientos en el ecosistema del comercio. Los minoristas, en virtud de la transformación digital de las transacciones y los programas de fidelización, ahora poseen vastos repositorios de datos de compradores propios, posiblemente las señales más directas y procesables de la intención del consumidor disponibles en la era digital. Este desarrollo ha preparado el escenario para la aparición de plataformas de análisis e insights basadas en datos controlados por el minorista en lugar de depender de agregadores de terceros o de los actores tradicionales de la investigación de mercado.
El discurso de la actualidad gira en torno al potencial de estas nuevas plataformas impulsadas por los minoristas para alterar a los proveedores de insights establecidos, dando lugar a lo que se ha denominado provocativamente un "Kantar Killer", un guiño al posible desplazamiento de las empresas tradicionales, cuyos modelos de negocio históricamente han dependido de encuestas, paneles y datos de ventas agregados. Si bien la frase es intencionalmente hiperbólica dada la considerable dimensión y capacidad de las instituciones heredadas, señala un punto de inflexión genuino en la industria.
El valor de los datos propios del minorista en el comercio electrónico
Los datos propios se refieren a la información recopilada directamente de los clientes o audiencias a través de la infraestructura digital patentada de un minorista: sitios web, programas de tarjetas de fidelización, historiales de compras e interacciones omnicanal. Estos datos son distintos del seguimiento basado en cookies de terceros o de los conjuntos de datos sindicados porque son ricos en intenciones y están inequívocamente vinculados al comportamiento transaccional.
La evolución de las plataformas de insights minoristas basadas en datos propios ofrece varias ventajas:
- Segmentación precisa de la audiencia basada en el comportamiento de compra real.
- Atribución de circuito cerrado, lo que permite a las marcas vincular las impresiones publicitarias directamente con las ventas casi en tiempo real.
- Capacidades de segmentación granular, que permiten la construcción y activación de cohortes de compradores altamente específicos.
Los principales minoristas ya han avanzado en este dominio. Tesco, a través de su asociación con Dunnhumby, ha construido uno de los conjuntos de datos transaccionales más ricos del Reino Unido. 84.51° de Kroger y la plataforma Beet de Ocado ejemplifican nuevos marcos para integrar las funciones de medios, fidelización e insights. A nivel internacional, actores como Profi en Rumanía y The Warehouse Group en Nueva Zelanda también están desarrollando sus ecosistemas de análisis.
Implicaciones para la infraestructura de contenidos
Feeds de datos de productos y estándares de catalogación
El cambio hacia los conocimientos basados en datos propios impacta directamente en cómo se construyen y gestionan los feeds de productos dentro de las plataformas de comercio electrónico:
- Los minoristas pueden actualizar dinámicamente los atributos del producto, las promociones y el estado del inventario en función de las señales de demanda en tiempo real observadas en su ecosistema.
- La segmentación mejorada y el modelado de propensión permiten una planificación de surtido más inteligente y receptiva, que se alimenta de nuevo en la estructura y la integridad de los catálogos de productos.
- Es probable que evolucionen nuevos estándares de catalogación para adaptarse a una mayor granularidad (por ejemplo, microsegmentos de comportamiento, etiquetas de propensión de compra) y a las necesidades operativas de los motores de recomendación impulsados por IA.
Estos cambios obligan a los equipos de contenido a repensar la arquitectura y la taxonomía de los datos de los productos, priorizando la flexibilidad, la interoperabilidad y el enriquecimiento para apoyar los ciclos rápidos de conocimiento a la acción.
Calidad e integridad del contenido del producto
Las plataformas de análisis impulsadas por datos propios pueden informar directamente la optimización de las product cards (PDP):
- Al rastrear el camino real del consumidor desde la impresión del anuncio hasta la compra en el carrito, los minoristas obtienen conocimiento procesable sobre qué características del producto, imágenes o variantes de contenido son más efectivas para la conversión dentro de segmentos específicos.
- Esta información permite la mejora iterativa de la calidad del contenido, pasando de plantillas genéricas a estrategias de contenido altamente contextualizadas e informadas por datos.
- Las soluciones no-code y low-code, cada vez más superpuestas con la IA generativa, hacen posible que los equipos no técnicos experimenten y desplieguen rápidamente variantes de contenido en respuesta a las señales de datos en vivo.
Velocidad de comercialización del surtido
La creciente capacidad de modelar el impacto de los ajustes de precios o promocionales en tiempo real agiliza el proceso de optimización del surtido:
- Los comerciantes pueden pronosticar la demanda con mayor precisión, reduciendo la fricción asociada con la introducción de nuevos productos o el ajuste de los surtidos existentes.
- Los bucles de retroalimentación automatizados aceleran la identificación de espacios en blanco y oportunidades, lo que respalda un enfoque más dinámico y competitivo de la gestión de inventario.
El papel de la IA y el No-Code en la democratización del acceso
Las plataformas de análisis modernas están integrando rápidamente "co-pilotos" de IA conversacional e interfaces no-code. Esta tendencia reduce la dependencia de los recursos de ciencia de datos dedicados y permite a los equipos de marcas y agencias obtener insights de autoservicio:
- Los equipos pueden preguntar, por ejemplo, sobre los efectos probables de un ajuste de precio del 10% en una cohorte específica de compradores, recibir recomendaciones prescriptivas y desplegar campañas o actualizaciones de contenido sin retraso.
- Esta democratización de la ejecución de insights colapsa los silos tradicionales entre las funciones de análisis, merchandising y contenido, lo que permite una operación de comercio electrónico más holística y receptiva.
Barreras estructurales y el dilema de la complejidad
A pesar de la preparación tecnológica y la riqueza de datos, la adopción generalizada se enfrenta a desafíos persistentes:
- Los hábitos heredados siguen arraigados entre las marcas y las agencias, con muchos aún integrados en los paradigmas de medición tradicionales. Existe una importante brecha de conocimiento y educación en torno a las capacidades avanzadas y en vivo ahora disponibles a través de los socios minoristas.
- La principal motivación de los minoristas es a menudo la monetización de activos en lugar de la búsqueda de marcos de medición objetivos y líderes en el mercado. Esto puede resultar en ofertas fragmentadas y una falta de métricas estandarizadas, lo que complica la optimización multicanal.
- Las plataformas más sofisticadas, como Amazon Marketing Cloud, ofrecen un inmenso potencial pero a menudo se ven obstaculizadas por la complejidad operativa, lo que disuade la adopción entre las organizaciones menos maduras en datos. Esta brecha de complejidad ofrece un terreno fértil para alternativas simplificadas y fáciles de usar.
Perspectivas para los proveedores de insights tradicionales de terceros
Si bien las plataformas de datos propios prometen transformar el panorama de la industria de los insights, es prematuro pronosticar la desintermediación completa de los actores establecidos. La necesidad continua de medición y experiencia objetivas para todo el mercado, especialmente en entornos caracterizados por la fragmentación de la inversión y la sofisticación analítica variable, sugiere una relevancia continua, aunque quizás en evolución, para las organizaciones de insights de terceros.
La adopción inicial puede seguir siendo desigual, impulsada por las capacidades líderes de los actores minoristas avanzados y la voluntad de las marcas de transformar sus flujos de trabajo internos y su infraestructura de contenido. A medida que maduren los estándares de interoperabilidad de datos y las herramientas impulsadas por IA sean más accesibles, la brecha entre el análisis tradicional y el liderado por los minoristas seguirá difuminándose.
Contexto adicional de la industria
Informes recientes indican un aumento de la inversión de los minoristas globales en plataformas de análisis patentadas y la monetización de datos propios a través de redes de retail media. Los líderes están experimentando con la segmentación impulsada por IA, el análisis prescriptivo para la selección y los mecanismos de retroalimentación en tiempo real para la optimización de los activos de contenido. Sin embargo, faltan estándares de mercado para la interoperabilidad y la medición imparcial, lo que lleva a los expertos a considerar esto como una fase transformadora pero aún no completamente madura para el sector.
Para obtener más información sobre la evolución del sector y la tensión entre los regímenes de datos propios y de terceros, consulte los últimos artículos de InternetRetailing y Retail Dive.
En resumen, el auge de las plataformas de datos propios de los minoristas marca una recalibración fundamental de los procesos de contenido y análisis del comercio electrónico. Si bien su capacidad para suplantar a los gigantes de los insights heredados sigue siendo una pregunta abierta, su influencia ya está obligando tanto a las marcas como a los equipos tecnológicos a revisar cómo se estructura, optimiza y se comercializa el contenido del producto, colocando la agilidad derivada de los datos en el centro de la futura infraestructura comercial.
Desde la perspectiva de NotPIM, esta tendencia señala claramente la creciente importancia de los datos de producto adaptables y de alta calidad. La capacidad de enriquecer, catalogar y transformar rápidamente la información del producto se vuelve crucial para aprovechar los insights derivados de las plataformas de datos propios. Nuestra solución SaaS, diseñada para equipos de comercio electrónico, agiliza este proceso sin requerir habilidades técnicas especializadas, lo que ayuda a las empresas a adaptarse a los panoramas de datos y las demandas de contenido en rápida evolución. Esta agilidad es un habilitador.