Първични данни на търговците на дребно като нововъзникващо ядро на платформи за анализи
Бързото разширяване на търговията на дребно през последните няколко години предизвика преоценка на начина, по който данните и анализите се произвеждат и монетизират в екосистемата на търговията. Търговците на дребно, благодарение на дигиталната трансформация на транзакциите и програмите за лоялност, сега притежават огромни хранилища от първични данни за потребителите – може би най-директните и приложими сигнали за намеренията на потребителите, налични в дигиталната епоха. Това развитие подготви сцената за появата на платформи за анализи и анализи, основани на данни, контролирани от търговците на дребно, вместо да разчитат на агрегатори от трети страни или традиционни участници в пазарните проучвания.
Новинарският дискурс се върти около потенциала на тези нови платформи, управлявани от търговците на дребно, да нарушат утвърдените доставчици на анализи, като дадат началото на нещо, което е провокативно наречено "Kantar Killer" – кимване към възможното изместване на традиционните фирми, чиито бизнес модели исторически са разчитали на проучвания, панели и обобщени данни за продажбите. Докато фразата е умишлено хиперболична, предвид значителния обхват и възможности на наследените институции, тя сигнализира за истинска преломна точка в индустрията.
Стойността на първичните данни на търговците на дребно в електронната търговия
Първичните данни се отнасят до информация, събрана директно от клиенти или аудитории чрез собствената дигитална инфраструктура на търговеца на дребно – уебсайтове, програми за карти за лоялност, история на покупките и омниканални взаимодействия. Тези данни се различават от проследяването, базирано на бисквитки от трети страни, или от синдикирани набори от данни, защото са едновременно богати на намерения и недвусмислено свързани с поведенческите транзакции.
Еволюцията на платформите за анализи на дребно, изградени върху първични данни, предлага няколко предимства:
- Прецизно насочване на аудиторията, основано на действително поведение при покупка.
- Атрибутиране със затворен цикъл, което позволява на марките да свързват рекламни импресии директно с продажбите в почти реално време.
- Зърнести възможности за сегментиране, даващи възможност за изграждане и активиране на силно специфични потребителски групи.
Ключови търговци на дребно вече са напреднали в тази област. Tesco, чрез партньорството си с Dunnhumby, е изградила един от най-богатите набори от данни за транзакциите в Обединеното кралство. 84.51° на Kroger и платформата Beet на Ocado са пример за нови рамки за интегриране на медийни, лоялни и аналитични функции. На международно ниво играчи като Profi в Румъния и The Warehouse Group в Нова Зеландия също развиват своите аналитични екосистеми.
Влияние за инфраструктурата на съдържанието
Feeds за продуктови данни и стандарти за каталогизация
Преходът към анализи, управлявани от първични данни, оказва пряко влияние върху начина, по който се изграждат и управляват feeds за продукти в платформите за електронна търговия:
- Търговците на дребно могат динамично да актуализират атрибутите на продукта, промоциите и състоянието на инвентара въз основа на сигнали за търсене в реално време, наблюдавани в тяхната екосистема.
- Подобреното сегментиране и моделиране на предразположеност позволяват по-интелигентно и отзивчиво планиране на асортимента, като се подават обратно в структурата и пълнотата на продуктовите каталози.
- Нови стандарти за каталогизация вероятно ще се развият, за да се адаптират към увеличаването на гранулираността (напр. поведенчески микро-сегменти, тагове за предразположеност към покупка) и оперативните нужди на двигатели за препоръки, управлявани от AI.
Тези промени принуждават екипите по съдържанието да преосмислят архитектурата и таксономията на продуктовите данни, като дават приоритет на гъвкавостта, оперативната съвместимост и обогатяването, за да подкрепят бързите цикли от анализ до действие.
Качество и пълнота на продуктовото съдържание
Аналитичните платформи, овластени от първични данни, могат директно да информират за оптимизацията на product card (PDP):
- Като проследяват действителния път на потребителя от импресията на рекламата до покупката в количката, търговците на дребно получават приложими знания за това кои продуктови характеристики, изображения или варианти на съдържание са най-ефективни за конверсия в рамките на специфични сегменти.
- Този анализ позволява итеративно подобряване на качеството на съдържанието, преминавайки от общи шаблони към силно контекстуализирани, информирани от данни стратегии за съдържание.
- Решения без код и с нисък код, които все повече са насложени с generative AI, дават възможност на нетехнически екипи бързо да експериментират и да разгръщат варианти на съдържание в отговор на сигнали на живо от данните.
Скорост на предлагане на пазара
Нарастващата способност да се моделира въздействието на промените в цените или промоциите в реално време рационализира процеса на оптимизация на асортимента:
- Търговците могат да прогнозират търсенето с по-голяма точност, намалявайки триенето, свързано с въвеждането на нови продукти или коригирането на съществуващи асортименти.
- Автоматизираните цикли на обратна връзка ускоряват идентифицирането на бели пространства и възможности, поддържайки по-динамичен и конкурентен подход към управлението на инвентара.
Ролята на AI и No-Code в демократизирането на достъпа
Съвременните аналитични платформи бързо интегрират разговорни AI "co-pilots" и интерфейси без код. Тази тенденция намалява зависимостта от специализирани ресурси за науката за данните и дава възможност на екипите на марките и агенциите да обслужват самостоятелно анализи:
- Екипите могат да попитат, например, за вероятните ефекти от корекция на цената с 10% върху конкретна група купувачи, да получат предписващи препоръки и да разгърнат кампании или актуализации на съдържанието без забавяне.
- Тази демократизация на изпълнението на анализите срива традиционните силози между анализи, търговия и функции за съдържание, давайки възможност за по-холистична и отзивчива операция за електронна търговия.
Структурни бариери и дилемата на сложността
Въпреки технологичната готовност и богатството на данни, широкото приемане е изправено пред постоянни предизвикателства:
- Наследените навици остават вкоренени сред марките и агенциите, като много от тях все още са вградени в традиционни парадигми на измерване. Има значителна липса на осведоменост и образование около усъвършенстваните, възможности на живо, които сега са налични чрез партньорите за търговия на дребно.
- Основната мотивация на търговците на дребно често е монетизацията на активи, а не стремежът към цели, водещи на пазара рамки за измерване. Това може да доведе до фрагментирани предложения и липса на стандартизирани показатели, което усложнява оптимизацията между каналите.
- Най-усъвършенстваните платформи, като Amazon Marketing Cloud, носят огромен потенциал, но често са възпрепятствани от оперативна сложност, което възпира приемането сред по-малко зряло в данните организации. Тази липса на сложност предлага плодородна почва за рационализирани, удобни за потребителите алтернативи.
Перспективите за традиционните доставчици на анализи от трети страни
Докато платформите за първични данни обещават да трансформират пейзажа на индустрията за анализи, преждевременно е да се прогнозира пълното отстраняване от посредничество на утвърдени играчи. Постоянната нужда от обективно, пазарно измерване и експертиза – особено в среди, характеризиращи се с фрагментация на инвестициите и променлива аналитична сложност – предполага продължаваща, макар и може би развиваща се, актуалност за организациите за анализи от трети страни.
Първоначалното приемане може да остане неравномерно, водено от водещите възможности на напредналите търговци на дребно и готовността на марките да трансформират своите вътрешни работни процеси и инфраструктура на съдържанието. Тъй като стандартите за оперативна съвместимост на данните узряват и инструментите, задвижвани от AI, стават по-достъпни, разликата между традиционните и ръководените от търговците на дребно анализи ще продължи да се замъглява.
Допълнителен контекст за индустрията
Последните доклади показват скок на инвестициите от глобалните търговци на дребно в собствени аналитични платформи и монетизация на първични данни чрез мрежи за търговия на дребно. Лидерите експериментират със сегментиране, задвижвано от AI, предписващи анализи за асортимента и механизми за обратна връзка в реално време за оптимизиране на активите на съдържанието. Липсват обаче общопазарни стандарти за оперативна съвместимост и безпристрастно измерване, което кара експертите да гледат на това като на трансформираща, но все още не напълно зряла фаза за сектора.
За допълнително четене за еволюцията на сектора и напрежението между собствените и режимите на данни от трети страни, вижте най-новите функции в InternetRetailing и Retail Dive.
В обобщение, възходът на платформите за първични данни на търговците на дребно бележи фундаментално прекалибриране на процесите за съдържание и анализи на електронната търговия. Докато способността им да изместят големите институции за анализи остава открит въпрос, тяхното влияние вече принуждава както марките, така и технологичните екипи да преразгледат начина, по който продуктовото съдържание е структурирано, оптимизирано и пуснато на пазара – поставяйки придобитата от данни гъвкавост в основата на бъдещата търговска инфраструктура.
От гледна точка на NotPIM, тази тенденция ясно сигнализира за нарастващата важност на висококачествените, адаптивни продуктови данни. Способността бързо да се обогатява, каталогизира и трансформира информацията за продукта става решаваща за използването на анализите, получени от платформите за първични данни. Нашето SaaS решение, предназначено за екипи за електронна търговия, рационализира този процес, без да изисква специализирани технически умения, което помага на бизнеса да се адаптира към бързо развиващите се ландшафти на данните и изискванията за съдържание. Тази гъвкавост е фактор за активиране.