Datele de tip first-party ale retailerilor, nucleul emergent al platformelor de insights
Expansiunea rapidă a retail media în ultimii ani a declanșat o reevaluare a modului în care datele și insights-urile sunt produse și monetizate în ecosistemul de comerț. Retailerii, prin transformarea digitală a tranzacțiilor și a programelor de loialitate, dețin acum vaste depozite de date de tip first-party ale cumpărătorilor — probabil cele mai directe și utile semnale ale intenției consumatorilor disponibile în era digitală. Această evoluție a pregătit scena pentru apariția platformelor de insights și analytics bazate pe datele controlate de retaileri, mai degrabă decât pe agregatori terți sau pe actorii tradiționali de cercetare de piață.
Discursul actual se concentrează asupra potențialului acestor noi platforme bazate pe retaileri de a perturba furnizorii tradiționali de insights, dând naștere la ceea ce a fost numit provocator „Kantar Killer” — o referire la posibila înlocuire a firmelor tradiționale, ale căror modele de afaceri s-au bazat istoric pe sondaje, paneluri și date de vânzări agregate. Deși expresia este intenționat hiperbolică, având în vedere dimensiunea și capacitățile instituțiilor consacrate, ea semnalează un punct de inflexiune real în industrie.
Valoarea datelor first-party ale retailerilor în e-commerce
Datele de tip first-party reprezintă informațiile colectate direct de la clienți prin intermediul infrastructurii digitale proprii a retailerului — site-uri web, programe de loialitate, istoricul achizițiilor și interacțiuni omnichannel. Spre deosebire de datele obținute de la terți, acestea sunt bogate în semnale de intenție și clar asociate cu comportamentul tranzacțional real.
Evoluția platformelor de retail insights bazate pe date de tip first-party aduce mai multe avantaje competitive:
- Țintire precisă a audienței bazată pe comportamentul real de cumpărare.
- Atribuire „closed-loop”, care le permite brandurilor să conecteze impresiile publicitare direct cu vânzările aproape în timp real.
- Segmentare granulară și activare a cohortelor de cumpărători extrem de specifice.
Retailerii importanți au avansat deja în acest domeniu. Tesco, prin parteneriatul cu Dunnhumby, a construit unul dintre cele mai bogate seturi de date tranzacționale din Marea Britanie. 84.51° de la Kroger și platforma Beet a Ocado sunt exemple de noi cadre care integrează media, loialitatea și insight-urile. Pe plan internațional, jucători precum Profi (România) și The Warehouse Group (Noua Zeelandă) își dezvoltă propriile ecosisteme de analytics.
Implicații pentru infrastructura de conținut
Product Data Feeds și standarde de catalogare
Trecerea către insights bazate pe date de tip first-party influențează profund modul în care sunt construite și administrate feed-urile de produse în e-commerce:
- Retailerii pot actualiza dinamic atributele produselor, promoțiile și stocurile pe baza semnalelor de cerere în timp real din propriul ecosistem.
- Segmentarea avansată și modelarea propensiunii permit planificarea sortimentului într-un mod mai inteligent și mai agil, sporind acuratețea și completitudinea catalogului.
- Noile standarde de catalogare se vor adapta granularității crescute, cum ar fi micro-segmentele comportamentale și etichetele de propensiune la cumpărare, susținând nevoile motoarelor de recomandare bazate pe AI.
Aceste evoluții impun o reconfigurare a taxonomiei și arhitecturii datelor de produs, cu accent pe interoperabilitate, flexibilitate și îmbogățirea conținutului.
Calitatea și completitudinea conținutului produselor
Platformele de analytics bazate pe date first-party pot optimiza în mod direct product card-urile (PDP):
- Analizând parcursul complet al consumatorului, retailerii pot identifica ce imagini, atribute sau descrieri generează cea mai mare conversie în segmente specifice.
- Aceste date permit îmbunătățirea iterativă a conținutului, trecând de la modele standardizate la strategii dinamice și personalizate.
- Soluțiile no-code și low-code bazate pe AI generativ oferă echipelor non-tehnice posibilitatea de a experimenta rapid și de a aplica variante de conținut în funcție de datele live.
Viteza de introducere a sortimentului pe piață
Capacitatea de a modela impactul modificărilor de preț și promoții în timp real simplifică procesul de lansare a sortimentelor:
- Retailerii pot prognoza cererea cu o precizie mai mare, reducând blocajele legate de introducerea de noi produse.
- Bucllele automate de feedback accelerează descoperirea oportunităților și îmbunătățesc dinamica de gestionare a stocurilor.
Rolul AI și No-Code în democratizarea accesului la date
Platformele moderne de analytics adoptă rapid co-piloți AI conversaționali și interfețe no-code, reducând dependența de echipele specializate de data science și permițând brandurilor să genereze singure insight-uri acționabile:
- Echipele pot analiza instantaneu efectele unei ajustări de preț asupra unei cohorte de cumpărători, pot primi recomandări și pot actualiza campanii fără întârzieri.
- Acest model elimină barierele tradiționale dintre analytics, merchandising și content, permițând o operare mai integrată și mai agilă.
Bariere structurale și dileme de complexitate
În ciuda pregătirii tehnologice și a volumului mare de date disponibile, adoptarea la scară largă întâmpină provocări semnificative:
- Obiceiurile moștenite persistă în rândul brandurilor și agențiilor, multe rămânând ancorate în paradigmele tradiționale de măsurare.
- Motivația principală a retailerilor este adesea monetizarea datelor, nu stabilirea unor cadre de măsurare standardizate, ceea ce conduce la fragmentare și lipsă de coerență între canale.
- Platformele avansate, precum Amazon Marketing Cloud, oferă un potențial enorm, dar complexitatea lor operațională descurajează organizațiile cu maturitate analitică redusă, creând spațiu pentru alternative mai simple și mai accesibile.
Perspective pentru furnizorii tradiționali de insights
Deși platformele bazate pe date first-party promit o transformare profundă, este prematur să se anticipeze dispariția completă a furnizorilor tradiționali. Necesitatea măsurării obiective și a expertizei la nivel de piață rămâne esențială, mai ales în contexte cu fragmentare ridicată și competențe analitice variabile.
Adoptarea acestor soluții va fi probabil inegală, determinată de retailerii avansați și de brandurile dispuse să își adapteze infrastructura internă și fluxurile de lucru. Pe măsură ce standardele de interoperabilitate evoluează și instrumentele bazate pe AI devin mai accesibile, granița dintre analizele tradiționale și cele conduse de retaileri se va estompa treptat.
Context suplimentar al industriei
Rapoartele recente indică o creștere a investițiilor retailerilor globali în platforme de analytics proprii și în monetizarea datelor first-party prin rețele de retail media. Liderii experimentează cu segmentare bazată pe AI, analytics prescriptiv pentru sortiment și feedback în timp real pentru optimizarea conținutului. Totuși, lipsa standardizării în interoperabilitate și măsurare obiectivă face ca acest stadiu să fie considerat unul transformator, dar încă imatur.
Pentru mai multe informații despre evoluția sectorului și despre tensiunea dintre regimurile de date proprii și cele de la terți, consultați articolele din InternetRetailing și Retail Dive.
Pe scurt: Ascensiunea platformelor bazate pe date de tip first-party marchează o recalibrare profundă a modului în care e-commerce-ul gestionează conținutul și analizele. Deși nu este clar dacă aceste platforme vor înlocui complet giganții tradiționali de insights, influența lor redefinește deja modul în care brandurile structurează, optimizează și lansează conținut — plasând agilitatea și datele în centrul infrastructurii viitorului comerț.
Din perspectiva NotPIM, această tendință subliniază importanța tot mai mare a datelor de produs de înaltă calitate și adaptabile. Capacitatea de a îmbogăți, cataloga și transforma rapid informațiile despre produse devine esențială pentru valorificarea insight-urilor derivate din platformele first-party. Soluția noastră SaaS, concepută pentru echipele de e-commerce, simplifică acest proces fără a necesita abilități tehnice specializate, ajutând companiile să se adapteze rapid la peisajele dinamice ale datelor și ale conținutului. Această agilitate este un factor determinant al succesului.