Les données propriétaires des détaillants, le nouveau cœur des plateformes de veille
L'expansion rapide du retail media au cours des dernières années a déclenché une réévaluation de la façon dont les données et les informations sont produites et monétisées dans l'écosystème du commerce. Les détaillants, de par la transformation numérique des transactions et des programmes de fidélité, possèdent désormais de vastes ensembles de données propriétaires sur les acheteurs – sans doute les signaux d'intention des consommateurs les plus directs et les plus exploitables en cette ère numérique. Cette évolution a préparé le terrain pour l'émergence de plateformes d'analyse et de veille basées sur les données contrôlées par les détaillants plutôt que de s'appuyer sur des agrégateurs tiers ou les acteurs traditionnels de l'étude de marché.
Le débat médiatique porte sur le potentiel de ces nouvelles plateformes gérées par les détaillants à perturber les fournisseurs de veille établis, donnant naissance à ce qui a été qualifié de manière provocante de « Kantar Killer » – un clin d'œil au possible déplacement des entreprises traditionnelles, dont les modèles économiques reposent historiquement sur les enquêtes, les panels et les données de ventes agrégées. Bien que cette expression soit intentionnellement hyperbolique compte tenu de l'étendue et des capacités considérables des institutions héritées, elle signale un véritable point d'inflexion dans l'industrie.
La valeur des données propriétaires des détaillants dans le e-commerce
Les données propriétaires désignent les informations collectées directement auprès des clients ou des audiences par le biais de l'infrastructure numérique propriétaire d'un détaillant – sites web, programmes de cartes de fidélité, historiques d'achats et interactions omnicanales. Ces données se distinguent du suivi basé sur les cookies tiers ou des ensembles de données syndiqués car elles sont à la fois riches en intentions et liées sans équivoque au comportement transactionnel.
L'évolution des plateformes de veille au détail basées sur les données propriétaires apporte plusieurs avantages :
- Ciblage précis de l'audience basé sur le comportement d'achat réel.
- Attribution en boucle fermée, permettant aux marques de lier directement les impressions publicitaires aux ventes en temps quasi réel.
- Capacités de segmentation granulaire, permettant la construction et l'activation de cohortes d'acheteurs très spécifiques.
Les principaux détaillants ont déjà progressé dans ce domaine. Tesco, via son partenariat avec Dunnhumby, a mis en place l'un des ensembles de données transactionnelles les plus riches du Royaume-Uni. 84.51° de Kroger et la plateforme Beet d'Ocado illustrent de nouveaux cadres pour l'intégration des fonctions médias, de fidélisation et de veille. À l'échelle internationale, des acteurs tels que Profi en Roumanie et The Warehouse Group en Nouvelle-Zélande développent également leurs écosystèmes analytiques.
Implications pour l'infrastructure de contenu
Feeds de données produit et normes de catalogage
Le passage à la veille basée sur les données propriétaires a un impact direct sur la manière dont les feeds de produits sont construits et gérés au sein des plateformes de e-commerce :
- Les détaillants peuvent mettre à jour dynamiquement les attributs des produits, les promotions et l'état des stocks en fonction des signaux de demande en temps réel observés dans leur écosystème.
- Une segmentation et une modélisation du comportement améliorées permettent une planification des assortiments plus intelligente et plus réactive, alimentant la structure et l'exhaustivité des catalogues de produits.
- De nouvelles normes de catalogage sont susceptibles d'évoluer pour tenir compte d'une granularité accrue (par exemple, des micro-segments comportementaux, des balises de propension à l'achat) et des besoins opérationnels des moteurs de recommandation basés sur l'IA.
Ces changements obligent les équipes de contenu à repenser l'architecture et la taxonomie des données produit, en donnant la priorité à la flexibilité, à l'interopérabilité et à l'enrichissement afin de soutenir les cycles d'action rapide des informations.
Qualité et exhaustivité du contenu produit
Les plateformes d'analyse renforcées par les données propriétaires peuvent directement informer l'optimisation des product cards (PDP) :
- En retraçant le parcours réel du consommateur, de l'impression publicitaire à l'achat dans le panier, les détaillants acquièrent des connaissances exploitables sur les fonctionnalités, les images ou les variantes de contenu des produits les plus efficaces pour la conversion au sein de segments spécifiques.
- Cette information permet l'amélioration itérative de la qualité du contenu, en passant des modèles génériques aux stratégies de contenu hautement contextuelles et basées sur les données.
- Les solutions sans code et low-code, de plus en plus superposées avec l'IA générative, permettent aux équipes non techniques de tester et de déployer rapidement des variantes de contenu en réponse aux signaux de données en direct.
Vitesse de mise sur le marché des assortiments
La capacité croissante à modéliser l'impact des ajustements de prix ou promotionnels en temps réel rationalise le processus d'optimisation des assortiments :
- Les commerçants peuvent prévoir la demande avec une plus grande précision, ce qui réduit les frictions associées à l'introduction de nouveaux produits ou à l'ajustement des assortiments existants.
- Les boucles de rétroaction automatisées accélèrent l'identification des espaces blancs et des opportunités, soutenant une approche plus dynamique et compétitive de la gestion des stocks.
Le rôle de l'IA et du No-Code dans la démocratisation de l'accès
Les plateformes analytiques modernes intègrent rapidement des « co-pilotes » d'IA conversationnelle et des interfaces sans code. Cette tendance réduit la dépendance à l'égard de ressources dédiées à la science des données et permet aux équipes de marque et d'agence d'auto-servir les informations :
- Les équipes peuvent, par exemple, s'enquérir des effets probables d'un ajustement de prix de 10 % sur une cohorte spécifique d'acheteurs, recevoir des recommandations prescriptives et déployer des campagnes ou des mises à jour de contenu sans délai.
- Cette démocratisation de l'exécution des informations désagrège les silos traditionnels entre les fonctions d'analyse, de merchandising et de contenu, permettant une exploitation du e-commerce plus globale et plus réactive.
Les barrières structurelles et le dilemme de la complexité
Malgré la préparation technologique et la richesse des données, l'adoption généralisée se heurte à des défis persistants :
- Les habitudes héritées restent ancrées parmi les marques et les agences, beaucoup étant encore intégrées dans des paradigmes de mesure traditionnels. Il existe un important écart de sensibilisation et d'éducation concernant les capacités avancées et en direct désormais disponibles via les partenaires commerciaux.
- La principale motivation des détaillants est souvent la monétisation des actifs plutôt que la recherche de cadres de mesure objectifs et leaders du marché. Cela peut entraîner des offres fragmentées et un manque de mesures standardisées, ce qui complique l'optimisation cross-canal.
- Les plateformes les plus sophistiquées, telles qu'Amazon Marketing Cloud, offrent un immense potentiel, mais sont souvent freinées par la complexité opérationnelle, ce qui décourage l'adoption par les organisations moins matures en matière de données. Cet écart de complexité offre un terrain fertile pour des alternatives simplifiées et conviviales.
Les perspectives pour les fournisseurs de veille tiers traditionnels
Bien que les plateformes de données propriétaires promettent de transformer le paysage de l'industrie de la veille, il est prématuré de prévoir la désintermédiation complète des acteurs établis. Le besoin continu de mesures et d'expertise objectives à l'échelle du marché – en particulier dans les environnements caractérisés par la fragmentation des investissements et une sophistication analytique variable – suggère une pertinence continue, bien que peut-être en évolution, pour les organisations de veille tierces.
L'adoption initiale peut rester inégale, en fonction des capacités de pointe des principaux acteurs de la vente au détail et de la volonté des marques de transformer leurs flux de travail internes et leur infrastructure de contenu. À mesure que les normes d'interopérabilité des données arrivent à maturité et que les outils basés sur l'IA deviennent plus accessibles, l'écart entre l'analyse traditionnelle et l'analyse menée par les détaillants continuera de se réduire.
Contexte sectoriel supplémentaire
Des rapports récents indiquent une forte augmentation des investissements des détaillants mondiaux dans les plateformes d'analyse propriétaires et la monétisation des données propriétaires via les réseaux de retail media. Les leaders expérimentent une segmentation basée sur l'IA, une analyse prescriptive pour l'assortiment et des mécanismes de rétroaction en temps réel pour l'optimisation des actifs de contenu. Cependant, il manque des normes à l'échelle du marché pour l'interopérabilité et la mesure impartiale, ce qui incite les experts à y voir une phase transformative, mais pas encore pleinement mature, pour le secteur.
Pour en savoir plus sur l'évolution du secteur et les tensions entre les régimes de données propriétaires et tiers, consultez les derniers articles d'InternetRetailing et de Retail Dive.
En résumé, l'essor des plateformes de données propriétaires des détaillants marque un recalibrage fondamental des processus de contenu et d'analyse du e-commerce. Bien que leur capacité à supplanter les géants de la veille hérités reste une question ouverte, leur influence oblige déjà les marques et les équipes technologiques à reconsidérer la manière dont le contenu des produits est structuré, optimisé et mis sur le marché – en plaçant l'agilité dérivée des données au cœur de la future infrastructure de commerce.
Du point de vue de NotPIM, cette tendance signale clairement l'importance croissante des données produit de haute qualité et adaptables. La capacité d'enrichir, de cataloguer et de transformer rapidement les informations sur les produits devient cruciale pour exploiter les informations dérivées des plateformes de données propriétaires. Notre solution SaaS, conçue pour les équipes de e-commerce, rationalise ce processus sans nécessiter de compétences techniques spécialisées, ce qui aide les entreprises à s'adapter aux paysages de données et aux exigences de contenu en constante évolution. Cette agilité est un facteur de facilitation.