I dati di prima parte dei retailer come cuore emergente delle piattaforme di insight
La rapida espansione del retail media negli ultimi anni ha innescato una rivalutazione di come i dati e gli insight vengono prodotti e monetizzati nell'ecosistema del commercio. I retailer, in virtù della trasformazione digitale delle transazioni e dei programmi fedeltà, ora possiedono vasti repository di dati di prima parte sui clienti, probabilmente i segnali più diretti e attuabili di intenti dei consumatori disponibili nell'era digitale. Questo sviluppo ha preparato il terreno per l'emergere di piattaforme di insight e analisi basate sui dati controllati dai retailer piuttosto che affidarsi ad aggregatori di terze parti o ai tradizionali attori delle ricerche di mercato.
Il dibattito giornalistico ruota attorno al potenziale di queste nuove piattaforme guidate dai retailer di sconvolgere i fornitori di insight consolidati, dando vita a quello che è stato provocatoriamente definito un "Kantar Killer", un cenno al possibile spostamento delle aziende tradizionali, i cui modelli di business si sono storicamente basati su sondaggi, panel e dati di vendita aggregati. Sebbene la frase sia intenzionalmente iperbolica, data la considerevole portata e capacità delle istituzioni legacy, segnala un genuino punto di svolta nel settore.
Il valore dei dati di prima parte dei retailer nell'e-commerce
I dati di prima parte si riferiscono alle informazioni raccolte direttamente da clienti o pubblici attraverso l'infrastruttura digitale proprietaria di un retailer: siti web, programmi di fidelizzazione, cronologia degli acquisti e interazioni omnicanale. Questi dati si distinguono dal tracciamento basato sui cookie di terze parti o dai set di dati sindacati perché sono ricchi di intenti e legati inequivocabilmente al comportamento transazionale.
L'evoluzione delle piattaforme di insight retail basate sui dati di prima parte porta diversi vantaggi:
- Targeting preciso del pubblico radicato nell'effettivo comportamento di acquisto.
- Attribuzione a ciclo chiuso, che consente ai marchi di collegare le impression pubblicitarie direttamente alle vendite in tempo quasi reale.
- Capacità di segmentazione granulare, che consente la costruzione e l'attivazione di coorti di acquirenti altamente specifiche.
I principali retailer hanno già fatto progressi in questo ambito. Tesco, attraverso la sua partnership con Dunnhumby, ha costruito uno dei set di dati transazionali più ricchi del Regno Unito. 84.51° di Kroger e la piattaforma Beet di Ocado esemplificano nuovi framework per l'integrazione di funzioni media, fedeltà e insight. A livello internazionale, anche operatori come Profi in Romania e The Warehouse Group in Nuova Zelanda stanno sviluppando i loro ecosistemi di analisi.
Implicazioni per l'infrastruttura dei contenuti
Feed di dati di prodotto e standard di catalogazione
Il passaggio verso gli insight basati sui dati di prima parte influisce direttamente sul modo in cui i feed di prodotto vengono costruiti e gestiti all'interno delle piattaforme di e-commerce:
- I retailer possono aggiornare dinamicamente gli attributi del prodotto, le promozioni e lo stato dell'inventario in base ai segnali di domanda in tempo reale osservati nel loro ecosistema.
- La segmentazione avanzata e la modellazione della propensione consentono una pianificazione dell'assortimento più intelligente e reattiva, che si ripercuote sulla struttura e completezza dei cataloghi di prodotti.
- È probabile che si evolvano nuovi standard di catalogazione per accogliere una maggiore granularità (ad esempio, microsegmenti comportamentali, tag di propensione all'acquisto) e le esigenze operative dei motori di raccomandazione basati sull'intelligenza artificiale.
Questi cambiamenti obbligano i team di content a ripensare l'architettura e la tassonomia dei dati dei prodotti, dando priorità a flessibilità, interoperabilità e arricchimento per supportare cicli rapidi da insight ad azione.
Qualità e completezza dei contenuti dei prodotti
Le piattaforme di analisi potenziate dai dati di prima parte possono informare direttamente l'ottimizzazione delle product card (PDP):
- Rintracciando l'effettivo percorso del consumatore dall'impression pubblicitaria all'acquisto nel carrello, i retailer acquisiscono una conoscenza utile su quali funzionalità del prodotto, immagini o varianti di contenuto sono più efficaci per la conversione all'interno di segmenti specifici.
- Questo insight consente il miglioramento iterativo della qualità dei contenuti, passando da modelli generici a strategie di contenuto altamente contestualizzate e basate sui dati.
- Le soluzioni no-code e low-code, sempre più stratificate con l'intelligenza artificiale generativa, consentono ai team non tecnici di sperimentare e implementare rapidamente varianti di contenuto in risposta ai segnali dei dati in tempo reale.
Velocità di commercializzazione dell'assortimento
L'aumentata capacità di modellare l'impatto degli adeguamenti dei prezzi o delle promozioni in tempo reale semplifica il processo di ottimizzazione dell'assortimento:
- I commercianti possono prevedere la domanda con maggiore precisione, riducendo l'attrito associato all'introduzione di nuovi prodotti o alla regolazione degli assortimenti esistenti.
- I cicli di feedback automatizzati accelerano l'identificazione di spazi vuoti e opportunità, supportando un approccio più dinamico e competitivo alla gestione dell'inventario.
Il ruolo dell'IA e del no-code nella democratizzazione dell'accesso
Le moderne piattaforme di analisi stanno integrando rapidamente "co-piloti" di intelligenza artificiale conversazionale e interfacce no-code. Questa tendenza riduce la dipendenza dalle risorse di data science dedicate e consente ai team di brand e agenzie di self-service insights:
- I team possono chiedere, ad esempio, quali sono gli effetti probabili di un adeguamento dei prezzi del 10% su una specifica coorte di acquirenti, ricevere raccomandazioni prescrittive e implementare campagne o aggiornamenti di contenuto senza ritardi.
- Questa democratizzazione dell'esecuzione degli insight fa crollare i tradizionali silos tra le funzioni di analisi, merchandising e content, consentendo un'operazione di e-commerce più olistica e reattiva.
Barriere strutturali e il dilemma della complessità
Nonostante la prontezza tecnologica e la ricchezza dei dati, l'adozione diffusa deve affrontare sfide persistenti:
- Le abitudini legacy restano radicate tra marchi e agenzie, con molti ancora inseriti nei paradigmi di misurazione tradizionali. Esiste un significativo divario di consapevolezza e formazione sulle capacità avanzate e in tempo reale ora disponibili tramite i partner retail.
- La principale motivazione dei retailer è spesso la monetizzazione degli asset piuttosto che la ricerca di framework di misurazione oggettivi e leader di mercato. Ciò può comportare offerte frammentate e una mancanza di metriche standardizzate, che complicano l'ottimizzazione multicanale.
- Le piattaforme più sofisticate, come Amazon Marketing Cloud, offrono un immenso potenziale, ma sono spesso ostacolate dalla complessità operativa, scoraggiando l'adozione tra le organizzazioni meno mature dal punto di vista dei dati. Questo divario di complessità offre terreno fertile per alternative semplificate e di facile utilizzo.
Le prospettive per i tradizionali fornitori di insight di terze parti
Sebbene le piattaforme di dati di prima parte promettano di trasformare il panorama del settore degli insight, è prematuro prevedere la completa disintermediazione degli attori consolidati. La continua necessità di una misurazione e di competenze oggettive a livello di mercato, soprattutto in ambienti caratterizzati da frammentazione degli investimenti e variabile sofisticazione analitica, suggerisce una rilevanza continuativa, sebbene forse in evoluzione, per le organizzazioni di insight di terze parti.
L'adozione iniziale potrebbe rimanere irregolare, guidata dalle capacità leader dei retailer avanzati e dalla volontà dei marchi di trasformare i loro flussi di lavoro interni e l'infrastruttura dei contenuti. Man mano che gli standard di interoperabilità dei dati maturano e gli strumenti basati sull'IA diventano più accessibili, il divario tra l'analisi tradizionale e quella guidata dai retailer continuerà a sfumare.
Contesto aggiuntivo del settore
I recenti rapporti indicano un'impennata degli investimenti da parte dei retailer globali in piattaforme di analisi proprietarie e nella monetizzazione dei dati di prima parte attraverso le retail media network. I leader stanno sperimentando la segmentazione basata sull'IA, l'analisi prescrittiva per l'assortimento e i meccanismi di feedback in tempo reale per l'ottimizzazione degli asset di contenuto. Tuttavia, mancano standard a livello di mercato per l'interoperabilità e la misurazione imparziale, inducendo gli esperti a considerare questa una fase trasformativa, ma non ancora completamente matura, per il settore.
Per ulteriori approfondimenti sull'evoluzione del settore e sulla tensione tra regimi di dati proprietari e di terze parti, consulta gli ultimi articoli su InternetRetailing e Retail Dive.
In sintesi, l'ascesa delle piattaforme di dati di prima parte dei retailer segna una ricalibrazione fondamentale dei processi di e-commerce content e analytics. Sebbene la loro capacità di soppiantare i giganti degli insight legacy rimanga una questione aperta, la loro influenza sta già costringendo sia i marchi che i team tecnologici a rivedere la modalità di struttura, ottimizzazione e commercializzazione dei contenuti dei prodotti, ponendo l'agilità derivata dai dati al centro dell'infrastruttura commerciale futura.
Da una prospettiva NotPIM, questa tendenza segnala chiaramente la crescente importanza di dati di prodotto di alta qualità e adattabili. La capacità di arricchire, catalogare e trasformare rapidamente le informazioni sui prodotti diventa cruciale per sfruttare gli insight derivati dalle piattaforme di dati di prima parte. La nostra soluzione SaaS, progettata per i team di e-commerce, semplifica questo processo senza richiedere competenze tecniche specialistiche, il che aiuta le aziende ad adattarsi ai panorami dei dati e alle esigenze di contenuto in rapida evoluzione. Questa agilità è un enabling.