Prvé dáta maloobchodníkov ako vznikajúce jadro platforiem poznatkov
Rýchly rozmach retailových médií v posledných rokoch vyvolal prehodnotenie spôsobu, akým sa v ekosystéme obchodu produkujú a speňažujú dáta a poznatky. Maloobchodníci, vďaka digitálnej transformácii transakcií a vernostných programov, teraz vlastnia rozsiahle úložiská prvých dát o zákazníkoch – pravdepodobne najpriamejšie a najpraktickejšie signály zámerov spotrebiteľov, ktoré sú k dispozícii v digitálnom veku. Tento vývoj pripravil pôdu pre vznik platforiem poznatkov a analýz, ktoré sú zakorenené v dátach kontrolovaných maloobchodníkmi, namiesto toho, aby sa spoliehali na agregátory tretích strán alebo tradičných aktérov prieskumu trhu.
V diskurze v správach sa točí potenciál, že tieto nové platformy riadené maloobchodníkmi narušia zavedených poskytovateľov poznatkov, čo vedie k tomu, čo sa provokujúco nazýva „Kantar Killer“ – pripomienka možného nahradenia tradičných firiem, ktorých obchodné modely sa historicky spoliehali na prieskumy, panely a agregované údaje o predaji. Hoci je táto fráza zámerne hyperbolická vzhľadom na značný rozsah a schopnosti zavedených inštitúcií, signalizuje skutočný bod zlomu v odvetví.
Hodnota prvých dát maloobchodníkov v e-commerce
Prvé dáta sa vzťahujú na informácie zhromaždené priamo od zákazníkov alebo publika prostredníctvom vlastnej digitálnej infraštruktúry maloobchodníka – webových stránok, programov vernostných kariet, histórie nákupov a omnichannel interakcií. Tieto údaje sa líšia od sledovania na základe cookies tretích strán alebo syndikovaných súborov údajov, pretože sú bohaté na zámer a jednoznačne viazané na transakčné správanie.
Vývoj retailových platforiem poznatkov postavených na prvých dátach prináša niekoľko výhod:
- Presné zacielenie publika zakorenené v skutočnom správaní pri nákupe.
- Atribúcia s uzavretou slučkou, ktorá značkám umožňuje viazať zobrazenia reklám priamo na predaj takmer v reálnom čase.
- Podrobné možnosti segmentácie, ktoré umožňujú konštrukciu a aktiváciu vysoko špecifických skupín nakupujúcich.
Kľúčoví maloobchodníci už v tejto oblasti pokročili. Tesco, prostredníctvom partnerstva s Dunnhumby, vybudovalo jeden z najbohatších transakčných dátových súborov vo Veľkej Británii. 84.51° spoločnosti Kroger a platforma Beet spoločnosti Ocado sú príkladom nových rámcov na integráciu funkcií médií, vernosti a poznatkov. Na medzinárodnej úrovni si svoje analytické ekosystémy budujú aj hráči ako Profi v Rumunsku a The Warehouse Group na Novom Zélande.
Dôsledky pre infraštruktúru obsahu
Product data feeds a štandardy katalógu
Posun smerom k poznatkom založeným na prvých dátach priamo ovplyvňuje spôsob, akým sú product feeds konštruované a spravované v rámci platforiem e-commerce:
- Maloobchodníci môžu dynamicky aktualizovať atribúty produktu, propagačné akcie a stav zásob na základe signálov dopytu v reálnom čase, ktoré sa pozorujú v ich ekosystéme.
- Vylepšená segmentácia a modelovanie sklonov umožňujú inteligentnejšie a citlivejšie plánovanie sortimentu, čo sa vracia do štruktúry a úplnosti product catalogs.
- Nové štandardy katalógu sa pravdepodobne vyvinú tak, aby vyhovovali zvýšenej granularite (napr. behaviorálne mikro segmenty, značky nákupnej propensity) a prevádzkovým potrebám odporúčacích engineov riadených AI.
Tieto zmeny nútia tímy obsahu prehodnotiť architektúru a taxonómiu produktových dát, pričom uprednostňujú flexibilitu, interoperabilitu a obohatenie, aby podporili cykly rýchlych poznatkov do akcie.
Kvalita a úplnosť obsahu produktu
Analytické platformy využívajúce prvé dáta môžu priamo informovať o optimalizácii product cards (PDPs):
- Sledovaním skutočnej cesty spotrebiteľa od zobrazenia reklamy k nákupu v košíku získavajú maloobchodníci praktické znalosti o tom, ktoré funkcie produktu, obrázky alebo varianty obsahu sú najefektívnejšie na konverziu v rámci konkrétnych segmentov.
- Táto informácia umožňuje iteratívne zlepšovanie kvality obsahu, pričom sa odkláňa od generických šablón smerom k vysoko kontextualizovaným, dátovo informovaným obsahovým stratégiám.
- No-code a low-code riešenia, ktoré sú čoraz viac vrstvené generatívnou AI, umožňujú netechnickým tímom rýchlo experimentovať a nasadzovať varianty obsahu v reakcii na živé dátové signály.
Rýchlosť sortimentu na trhu
Zvyšujúca sa schopnosť modelovať vplyv úprav cien alebo propagačných akcií v reálnom čase zefektívňuje proces optimalizácie sortimentu:
- Obchodníci môžu predpovedať dopyt s väčšou presnosťou, čím sa znižuje trenie spojené so zavádzaním nových produktov alebo úpravou existujúcich sortimentov.
- Automatizované slučky spätnej väzby urýchľujú identifikáciu bielych miest a príležitostí, čo podporuje dynamickejší a konkurencieschopnejší prístup k správe zásob.
Úloha AI a No-code pri demokratizácii prístupu
Moderné analytické platformy rýchlo integrujú konverzačné AI „co-pilots“ a no-code rozhrania. Tento trend znižuje závislosť od vyhradených zdrojov dátovej vedy a umožňuje tímom značiek a agentúr samoobslužné poznatky:
- Tímy sa môžu napríklad pýtať na pravdepodobné účinky 10% úpravy ceny na konkrétnu skupinu nakupujúcich, dostávať predpisové odporúčania a nasadzovať kampane alebo aktualizácie obsahu bez časovej oneskorenia.
- Táto demokratizácia vykonávania poznatkov zrútava tradičné silá medzi analytikou, merchandisingom a obsahovými funkciami, čo umožňuje holistickejšiu a citlivejšiu prevádzku e-commerce.
Štrukturálne bariéry a dilema zložitosti
Napriek technologickej pripravenosti a bohatosti dát čelí rozsiahle prijatie pretrvávajúcim výzvam:
- Legacy habits zostávajú zakorenené medzi značkami a agentúrami, pričom mnohé sú stále zakorenené v tradičných paradigmatách merania. Existuje významná medzera v povedomí a vzdelávaní o pokročilých živých možnostiach, ktoré sú teraz k dispozícii prostredníctvom maloobchodných partnerov.
- Primárnou motiváciou maloobchodníkov je často speňažovanie aktív, a nie snaha o objektívne, vedúce rámce merania na trhu. To môže viesť k fragmentovaným ponukám a nedostatku štandardizovaných metrík, čo komplikuje optimalizáciu medzi kanálmi.
- Najsofistikovanejšie platformy, ako napríklad Amazon Marketing Cloud, prinášajú obrovský potenciál, ale často ich brzdí prevádzková komplexita, čo odrádza od prijatia medzi organizáciami, ktoré nie sú natoľko dátovo vyspelé. Táto zložitosť ponúka úrodnú pôdu pre zjednodušené, užívateľsky prívetivé alternatívy.
Výhľad pre tradičných poskytovateľov poznatkov tretích strán
Hoci platformy prvých dát majú sľub transformácie krajiny poznatkov, je predčasné predpovedať úplnú disintermediáciu zavedených hráčov. Neustála potreba objektívneho merania a odbornosti v celom rozsahu trhu – najmä v prostrediach charakterizovaných fragmentáciou investícií a variabilnou analytickou sofistikovanosťou – naznačuje pokračujúcu, hoci možno vyvíjajúcu sa relevantnosť pre organizácie poznatkov tretích strán.
Počiatočné prijatie môže zostať nerovnomerné, poháňané vedúcimi schopnosťami pokročilých maloobchodných hráčov a ochotou značiek transformovať svoje interné pracovné postupy a infraštruktúru obsahu. Keď štandardy interoperability dát dozrejú a AI-powered tools sa stanú dostupnejšími, priepasť medzi tradičnou a maloobchodnou analytikou sa bude naďalej stierať.
Ďalší kontext odvetvia
Nedávne správy naznačujú prudký nárast investícií globálnych maloobchodníkov do vlastných analytických platforiem a speňažovania prvých dát prostredníctvom retailových mediálnych sietí. Líderi experimentujú so segmentáciou riadenou AI, predpisovou analytikou pre sortiment a mechanizmami spätnej väzby v reálnom čase pre optimalizáciu obsahových aktív. Chýbajú však štandardy pre interoperabilitu a nestranné meranie v celosvetovom rozsahu, čo odborníkov vedie k tomu, aby to považovali za transformačnú, ale ešte nie plne dospelú fázu pre toto odvetvie.
Pre ďalšie čítanie o vývoji tohto odvetvia a napätí medzi vlastnými dátovými režimami a dátami tretích strán pozri najnovšie články v InternetRetailing a Retail Dive.
Stručne povedané, vzostup platforiem prvých dáta maloobchodníkov znamená zásadnú rekvalibráciu procesov e-commerce obsahu a analytiky. Hoci ich schopnosť nahradiť gigantov z legacy insights zostáva otvorenou otázkou, ich vplyv už núti značky aj technologické tímy, aby prehodnotili, ako je produktový obsah štruktúrovaný, optimalizovaný a uvádzaný na trh – umiestňujúc agilitu odvodenú z údajov do centra budúcej obchodnej infraštruktúry.
Z pohľadu NotPIM tento trend jasne signalizuje rastúci význam kvalitných, prispôsobiteľných produktových dát. Schopnosť rýchlo obohatiť, katalogizovať a transformovať informácie o produktoch sa stáva rozhodujúcou pre využitie poznatkov získaných z platforiem prvých dát. Naše SaaS riešenie, navrhnuté pre e-commerce tímy, zefektívňuje tento proces bez toho, aby si vyžadoval špeciálne technické zručnosti, čo pomáha podnikom prispôsobiť sa rýchlo sa vyvíjajúcim dátovým prostrediam a požiadavkám na obsah. Táto agilita je katalyzátorom.