Дані першої сторони рітейлерів як основа платформ аналітики
Стрімке розширення рітейл-медіа за останні кілька років спонукало до переоцінки того, як дані та аналітика генеруються та монетизуються в комерційній екосистемі. Рітейлери, завдяки цифровій трансформації транзакцій і програм лояльності, тепер володіють величезними сховищами даних першої сторони про покупців — мабуть, найбільш прямими та дієвими сигналами намірів споживачів, доступними в цифрову епоху. Ця тенденція підготувала ґрунт для появи платформ аналітики, що базуються на даних, контрольованих рітейлерами, замість того, щоб покладатися на сторонніх агрегаторів або традиційних гравців ринкових досліджень.
Новинний дискурс обертається навколо потенціалу цих нових платформ, керованих рітейлерами, порушити роботу усталених постачальників аналітики, що дає початок тому, що було провокативно названо «Вбивцею Kantar» — кивок у бік можливого витіснення традиційних фірм, бізнес-моделі яких історично базувалися на опитуваннях, панелях і агрегованих даних про продажі. Хоча ця фраза навмисно гіперболічна, враховуючи значний масштаб і можливості існуючих установ, вона сигналізує про реальний переломний момент в галузі.
Цінність даних першої сторони рітейлерів в e-commerce
Дані першої сторони — це інформація, зібрана безпосередньо від клієнтів або аудиторії через власну цифрову інфраструктуру рітейлера — вебсайти, програми лояльності, історії покупок та омніканальні взаємодії. Ці дані відрізняються від сторонніх відстежень на основі cookie або синдикованих наборів даних, оскільки вони багаті на наміри та беззастережно прив'язані до транзакційної поведінки.
Еволюція платформ аналітики рітейлу, побудованих на даних першої сторони, дає кілька переваг:
- Точне націлювання аудиторії, засноване на фактичній поведінці при покупках.
- Замкнута атрибуція, що дозволяє брендам безпосередньо пов'язувати показники рекламних оголошень з продажами майже в реальному часі.
- Детальні можливості сегментації, що дозволяють створювати та активувати вузькоспеціалізовані когорти покупців.
Ключові рітейлери вже просунулися в цій сфері. Tesco, завдяки партнерству з Dunnhumby, створила один з найбагатших транзакційних наборів даних у Великобританії. Kroger's 84.51° і платформа Ocado's Beet є прикладом нових рамок для інтеграції медіа, лояльності та аналітичних функцій. На міжнародному рівні такі гравці, як Profi в Румунії та The Warehouse Group в Новій Зеландії, також розбудовують свої аналітичні екосистеми.
Наслідки для інфраструктури контенту
Product data feeds та стандарти каталогізації
Перехід до аналітики на основі даних першої сторони безпосередньо впливає на те, як product feeds створюються та управляються в межах платформ e-commerce:
- Рітейлери можуть динамічно оновлювати атрибути товарів, акції та статус інвентарю на основі сигналів попиту, що спостерігаються в їхній екосистемі в режимі реального часу.
- Розширені можливості сегментації та моделювання схильності дозволяють більш інтелектуально та чуйно планувати асортимент, що впливає на структуру та повноту каталогів товарів.
- Імовірно, розвиватимуться нові стандарти каталогізації, щоб врахувати збільшену деталізацію (наприклад, поведінкові мікросегменти, теги схильності до покупки) та операційні потреби пошукових систем на основі ШІ.
Ці зміни змушують команди контенту переосмислити архітектуру та таксономію даних про товари, надаючи пріоритет гнучкості, взаємодії та збагаченням для підтримки швидких циклів від аналізу до дії.
Якість та повнота product content
Платформи аналітики, що використовують дані першої сторони, можуть безпосередньо інформувати про оптимізацію product card (PDP):
- Відстежуючи фактичний шлях споживача від показу реклами до покупки в кошику, рітейлери отримують практичні знання про те, які функції продукту, зображення або варіанти контенту є найбільш ефективними для конверсії в певних сегментах.
- Цей інсайт дозволяє ітеративно покращувати якість контенту, відходячи від загальних шаблонів у бік висококонтекстуальних, інформаційно обґрунтованих стратегій контенту.
- Рішення без коду та з низьким кодом, які все частіше інтегруються з генеративним ШІ, дозволяють нетехнічним командам швидко експериментувати та розгортати варіанти контенту у відповідь на сигнали даних у реальному часі.
Швидкість виходу на ринок асортименту
Збільшення можливості моделювати вплив цінових або рекламних коригувань у реальному часі спрощує процес оптимізації асортименту:
- Продавці можуть прогнозувати попит з більшою точністю, зменшуючи тертя, пов'язане з введенням нових продуктів або коригуванням існуючого асортименту.
- Автоматизовані цикли зворотного зв'язку прискорюють виявлення вільних місць і можливостей, підтримуючи більш динамічний і конкурентоспроможний підхід до управління запасами.
Роль ШІ та No-Code в демократизації доступу
Сучасні аналітичні платформи швидко інтегрують розмовний ШІ «співпілоти» та інтерфейси без коду. Ця тенденція зменшує залежність від спеціалізованих ресурсів data science і дозволяє командам брендів і агентств самостійно отримувати аналітику:
- Наприклад, команди можуть поцікавитися ймовірними наслідками 10% коригування ціни для певної когорти покупців, отримати рекомендації щодо призначення та розгорнути кампанії або оновлення контенту без затримки.
- Ця демократизація виконання аналітики руйнує традиційні силоси між аналітикою, мерчандайзингом та функціями контенту, забезпечуючи більш цілісну та чуйну роботу e-commerce.
Структурні бар'єри та дилема складності
Незважаючи на технічну готовність і багатство даних, широке впровадження стикається з постійними викликами:
- Застарілі звички залишаються закріпленими серед брендів і агентств, багато з яких все ще залежать від традиційних парадигм вимірювання. Існує значний розрив у обізнаності та освіті щодо передових, оперативних можливостей, доступних зараз через партнерів роздрібної торгівлі.
- Основною мотивацією рітейлерів часто є монетизація активів, а не прагнення до об'єктивних, лідируючих на ринку рамок вимірювання. Це може призвести до фрагментованих пропозицій і відсутності стандартизованих показників, ускладнюючи крос-канальну оптимізацію.
- Найбільш складні платформи, такі як Amazon Marketing Cloud, приносять величезний потенціал, але часто стримуються операційною складністю, що стримує впровадження серед менш розвинених в плані даних організацій. Цей розрив у складності пропонує родючий ґрунт для оптимізованих, зручних альтернатив.
Перспективи для традиційних постачальників аналітики
Хоча платформи даних першої сторони обіцяють перетворити ландшафт аналітичної галузі, передчасно прогнозувати повне витіснення усталених гравців. Постійна потреба в об'єктивних, загальноринкових вимірюваннях та експертизі — особливо в середовищах, що характеризуються фрагментацією інвестицій та змінною аналітичною складністю — передбачає продовження, хоча, можливо, й еволюційного значення для організацій аналітики третіх сторін.
Початкове впровадження може залишатися нерівномірним, керованим провідними можливостями передових гравців роздрібної торгівлі та готовністю брендів трансформувати свої внутрішні робочі процеси та інфраструктуру контенту. У міру того, як стандарти взаємодії даних будуть дозрівати, а інструменти на основі ШІ ставатимуть більш доступними, розрив між традиційною та орієнтованою на рітейлерів аналітикою продовжуватиме розмиватися.
Додатковий контекст галузі
Нещодавні звіти свідчать про сплеск інвестицій глобальних рітейлерів у власні аналітичні платформи та монетизацію даних першої сторони через рекламні мережі рітейлу. Лідери експериментують з сегментацією на основі ШІ, рекомендаційною аналітикою для асортименту та механізмами зворотного зв'язку в реальному часі для оптимізації контенту. Однак загальноринкові стандарти взаємодії та неупереджених вимірювань відсутні, спонукаючи експертів розглядати це як трансформаційну, але ще не повністю зрілу фазу для сектору.
Для подальшого ознайомлення з еволюцією сектору та напруженістю між власними та сторонніми режимами даних дивіться останні статті в InternetRetailing та Retail Dive.
Підсумовуючи, зростання платформ даних першої сторони рітейлерів знаменує фундаментальне переналаштування процесів контенту та аналітики e-commerce. Хоча їх здатність замінити традиційних гігантів аналітики залишається відкритим питанням, їхній вплив вже змушує бренди та технологічні команди переглянути структуру, оптимізацію та виведення на ринок контенту продуктів — ставлячи гнучкість, отриману з даних, в основу майбутньої комерційної інфраструктури.
З точки зору NotPIM, ця тенденція чітко сигналізує про зростаючу важливість високоякісних, адаптованих даних про товари. Здатність швидко збагачувати, каталогізувати та перетворювати інформацію про продукт стає вирішальною для використання переваг, отриманих від платформ даних першої сторони. Наше SaaS-рішення, розроблене для команд e-commerce, спрощує цей процес, не вимагаючи спеціальних технічних навичок, що допомагає компаніям адаптуватися до ринків даних і вимог до контенту, що швидко розвиваються. Ця гнучкість є засобом.