- Confiar em dados instáveis do consumidor pode levar a insights falhados, decisões tendenciosas e estratégias não confiáveis. As empresas de CPG precisam de dados alinhados ePOS para obter insights confiáveis que permitam decisões baseadas em dados.
- Saiba se está a utilizar dados rápidos e saiba como proteger a sua empresa com o último relatório da NIQ.
- Os especialistas da NIQ, Ken Cassar, Vice-Presidente da Omni Industry Leader, Natalie Williams, Vice-Presidente Sénior de liderança de produto, e Stacey Maniscalco Vice-Presidente da Omnisolutions, partilham as suas perceções sobre como superar os riscos.
Fonte: NIQ
A evolução dos dados — uma história de precisão
Num mundo perfeito, todos os dados de consumidores, de todos os canais, seriam sempre precisos e atualizados. Não haveria risco ao usar esses dados, uma vez que são em tempo real — todos os usuários poderiam confiar sem preocupação. Marcas e retalhistas podem aceder às informações para realizar pesquisas e outras atividades analíticas, para aumentar as vendas lucrativas, ganhar participação de mercado e ter dados minuto a minuto, em tempo real, para entender melhor os desejos, necessidades e desejos do consumidor. É o auge do uso de dados, de conhecimento total do consumidor, em tempo real, para a cadeia de valor de bens de consumo, preenchendo a lacuna e reduzindo os riscos com o sistema único de ponto de venda eletrônico (ePOS).
A história da evolução dos dados começa com a compreensão dos riscos e desafios do uso de dados de compra de consumidores tradicionais e termina com o objetivo e a conquista de alcançar insights de dados de consumidores quase sem riscos. A perfeição é um sonho, mas o Omnishopper da NIQ utiliza dados alinhados ao ePOS, que são capazes de fornecer insights aprofundados necessários para envolver clientes fiéis e construir uma abordagem de entrada no mercado ainda mais robusta a partir de um sistema singular.
A confiança em dados não fiáveis conduz a riscos significativos
Na nova era do marketing digital, marcas e retalhistas precisam alavancar, constantemente, todos os dados e entender melhor cada etapa do comportamento de compra do consumidor. Com este conhecimento, as empresas que dependem de dados instáveis ou não confiáveis podem correr riscos significativos, incluindo insights imprecisos, amostras tendenciosas, análise de tendências não confiável e integração de dados deficiente.
Navegar estes desafios é crucial para as empresas que pretendem tomar decisões informadas e gerar resultados bem-sucedidos.
Dados instáveis do consumidor — como erros, inconsistências e informações ausentes — representam um risco significativo de insights imprecisos. Esses dados errôneos podem levar a análises erradas e conclusões equivocadas. Os tomadores de decisão que confiam nos insights incorretos resultantes podem implementar estratégias ineficazes, resultando em maus resultados de negócios que, por sua vez, resultam em vendas, participação de mercado e lucros mais baixos. É essencial garantir procedimentos adequados de validação, controlo de qualidade e análise de dados para melhorar a precisão e a fiabilidade dos insights derivados dos dados omnishopper.
Outro risco de dados de consumidores incorretos é o potencial de amostras tendenciosas ou não representativas. A recolha de dados incompleta ou distorcida pode resultar numa sobre-representação ou sub-representação de segmentos ou canais de consumo específicos. Isso pode levar a perceções distorcidas do comportamento e preferências do cliente, prejudicando os esforços de marketing e dificultando o desenvolvimento de produtos. Para mitigar esse risco, as organizações devem esforçar-se para uma recolha de dados abrangente e equilibrada que reflita com precisão a população em geral.
As flutuações nos métodos e fontes de recolha de dados podem prejudicar uma análise fiável das tendências. Dados instáveis de consumidores, de todos os canais, podem introduzir inconsistências, tornando difícil descobrir preferências e comportamentos precisos do consumidor. Sem um conjunto de dados estável, as empresas podem ter dificuldade em identificar tendências a longo prazo e fazer previsões informadas. Para lidar com esse risco, é crucial estabelecer práticas consistentes de recolha de dados, padronizar fontes de dados e adotar técnicas analíticas robustas para levar em conta variações e extrair insights confiáveis de dados instáveis.
Dados instáveis do consumidor geralmente resultam em má integração de dados, levando a uma compreensão fragmentada da jornada do cliente. A falha na integração e consolidação de dados de todos os canais e pontos de contato disponíveis prejudica os esforços precisos de segmentação, personalização e definição de targets. Para mitigar esse risco, as organizações precisam investir em processos robustos de integração de dados, garantindo que os dados de diferentes fontes sejam harmonizados e combinados de forma eficaz. Ao fazer isso, marcas e retalhistas podem desbloquear uma visão mais holística do comportamento do consumidor, levando a uma melhor tomada de decisão baseada em dados.
Dados instáveis de compradores representam riscos significativos para as empresas que procuram insights e tomam decisões baseadas em dados. Ao abordar os riscos de insights imprecisos, amostras tendenciosas, análise de tendências não confiável e integração de dados deficiente, as organizações podem incorrer em perigos de dados instáveis e desbloquear o verdadeiro potencial dos insights omnishopper para gerar resultados bem-sucedidos.
Então, de forma precisa, de que forma as marcas e retalhistas lidam melhor com todas estas questões?
Dados alinhados são o início da jornada
Um pouco de contexto antes de responder a esta pergunta. A definição dos requisitos para soluções que, simultaneamente, reduzem os riscos de dados instáveis e criam um caminho para o crescimento lucrativo começa com a confiança nos dados. A confiança nos dados começa com ter uma fonte de verdade com a qual todos dentro da empresa e parceiros comerciais podem concordar e confiar, todos os dias. Isso significa que os dados de vendas e os dados do omnishopper devem ser alinhados por meio da combinação do log de transações, ePOS, fontes do painel de consumidores e todos os outros fluxos de informações.
Ter uma versão única e precisa dos dados do consumidor para trabalhar também reduz a confusão entre as equipas, com muitos fornecedores de dados que dizem a diferentes fontes que podem afetar negativamente as decisões de negócios ou levar a análise pelo caminho errado. As marcas e os seus parceiros comerciais também devem poder usar a sua própria hierarquia personalizada, sempre que possível, confiar nos seus fornecedores para utilizar a codificação necessária para interligar todos os dados muito granulares, tradicionais e na loja com os dados on-line, para que todas as informações usem os mesmos padrões. Isso forma conjuntos de dados verdadeiramente comparáveis que irão criar insights omnishopper de forma confiável.
As empresas podem construir repositórios de dados, atrair talentos e acumular o armazenamento em nuvem e o poder de computação necessários para recolher, limpar, classificar, rever, analisar e criar insights acionáveis, mantendo o controlo de qualidade necessário para evitar os riscos de dados de comportamento de compra não confiáveis. Mas isso exige recursos financeiros substanciais indisponíveis para a maioria das marcas.
Em vez disso, marcas e retalhistas podem utilizar um fornecedor que tenha a maioria das informações de que precisam num local.
Artigo original completo disponível em https://nielseniq.com/global/en/insights/report/2023/the-risks-of-unstable-shopper-data/