WTF zijn commerce audiences?

WTF zijn commerce audiences?

Het bereiken van online shoppers voelt voor marketeers vaak als een spelletje verstoppertje. De koopfasen – ontdekking, overweging, beslissing en aankoop – blijven weliswaar intact, maar verlopen zelden lineair. Consumenten bewegen zich heen en weer langs het aankooptraject, met achtergelaten winkelwagens en productrecensies als herkenbare mijlpalen. Een shopper kan in enkele seconden alle koopfasen doorlopen via een shoppable advertentie op sociale media, of juist een veel langere reis afleggen via het open web, verspreid over meerdere locaties en apparaten.

Hoewel e-commerce een snel veranderende branche is met vluchtige marketingkansen, gebruiken adverteerders doorgaans traditionele demografische gegevens en andere statische kenmerken om consumenten te targeten. Deze aanpak onthult niet wat een shopper daadwerkelijk doet of waar ze zich bevinden in het aankooptraject. Het leidt bovendien tot gemiste kansen en verspilde impressies wanneer advertenties worden weergegeven na een aankoop.

Dagelijks vinden er miljoenen online transacties plaats, wat een enorme hoeveelheid data oplevert. Wanneer deze gegevens op de juiste manier worden geanalyseerd, worden ze georganiseerd in commerce audiences die het koopgedrag van de hedendaagse post-pandemische, technologiegedreven en overal-shoppen-consumenten voorspellen.

In deze WTF-gids definiëren Digiday en Criteo wat commerce audiences zijn, hoe ze worden gecreëerd en welke nieuwe marketingkansen ze bieden.

1. Wat zijn commerce audiences precies?

De beste manier om commerce audiences te begrijpen, is door te kijken naar commerce data. Commerce data omvat elk type datasingaal dat door consumenten wordt gegenereerd tijdens het ontdekken, vergelijken, browsen en nemen van aankoopbeslissingen.

Dagelijks worden miljoenen online aankopen gedaan, waarbij elke aankoop een datatrail achterlaat die door meerdere locaties op het open web kan lopen, zoals retailwebsites, productpagina’s, zoekmachines, fora, loyaliteitsprogramma’s en meer. Commerce data omvat al deze browse-informatie en aankoopgedragingen die verband houden met klantreizen.

“De handel is sinds de pandemie drastisch veranderd en de hoeveelheid data die in commerce stroomt, is exponentieel toegenomen,” zegt Mike Balabanov, vice president agency development bij Criteo. “Door AI kunnen we meer inzicht krijgen in alle gefragmenteerde consumentensignalen en gedragingen.”

2. Zijn commerce datapunten de bouwstenen van commerce audiences?

Ja. Hoewel commerce data niet altijd gestructureerd is en niet one-size-fits-all, helpt het op zichzelf adverteerders niet om campagnes te targeten. Commerce audiences ontstaan wanneer de marketingdoelen van een adverteerder worden toegepast op de data. Op basis van deze doelen wordt relevante data uit drie hoofdcategorieën gebruikt om commerce audiences te bouwen: content, product en gebruikerskenmerken.

Productdata is een enorme en robuuste categorie. Het omvat de attributen van elke SKU, die variëren per retailer afhankelijk van welke productkenmerken worden bijgehouden. Productdata omvat ook informatie over aankopen, zoekopdrachten, voorraad en browse-activiteiten op e-commercewebsites.

De derde categorie is gebruikersdata, waaronder kenmerken zoals geografische locatie, demografie en koopkracht. Deze attributen krijgen extra betekenis en onthullen nieuwe inzichten wanneer ze worden gecombineerd met winkelgedrag. Door deze generieke kenmerken uit te breiden, elimineren commerce audiences de veelvoorkomende aanname dat identiteit gelijk staat aan intentie.

3. Hoe worden commerce audiences geactiveerd?

Omdat commerce audiences gebruikmaken van shoppergedrag, stemmen merken de timing van hun marketing af op de fasen van de koopreis. Commerce audiences voorspellen de interesses en acties van consumenten terwijl ze zich bewegen door productontdekking, overweging en richting aankoop. Hierdoor kunnen slimme marketeers campagnes aanpassen aan de verschillende koopfasen. Commerce audiences kunnen ook voorspellen welke producten kopers waarschijnlijk interessant vinden, zelfs als ze hun koopreis nog niet zijn begonnen.

Dankzij de convergentie van geavanceerde analyses, enorme datasets en AI kunnen marketeers consumenten bereiken terwijl ze zich door het aankooptraject bewegen. AI vindt correlaties tussen gebruikers, producten en koopgedrag en identificeert daarmee shoppingpatronen op het open web met een hoge kans op conversie.

“Data-assets, partnerschappen en AI werken samen om zin te geven aan data die er altijd al was,” zegt Krushna Merchant, vice president product bij Criteo. “Commerce audiences gaan minder over het vinden van het signaal in de ruis en meer over het omzetten van wat ooit als ruis werd beschouwd in bruikbare signalen.”

4. Hoe verschilt dit van bestaande audience targeting-methoden?

Het vermogen om te targeten op basis van real-time winkelgedrag, ongeacht waar aankopen worden gedaan, is om twee redenen belangrijk.

Ten eerste vertrouwen commerce audiences minder op de kenmerken van de shopper en meer op wat de shopper doet. Het opbouwen van een strategie rond ideale klantprofielen of brede demografische data leidt tot verspilde impressies bij consumenten die al een aankoop hebben gedaan of simpelweg niet geïnteresseerd zijn. Bovendien zegt demografische data weinig over de mindset, motivatie of voorkeuren van een shopper.

Ten tweede is de koopreis vloeibaarder; waar consumenten een product ontdekken en waar ze uiteindelijk een aankoop doen, kan in totaal verschillende omgevingen plaatsvinden. Commerce audiences kijken naar wat er gebeurt met het product gedurende de gehele koopreis en matchen dit uiteindelijk met de juiste persoon.

“De moderne koopreis genereert talloze en schijnbaar uiteenlopende datapunten. AI kan deze op schaal analyseren om patronen, correlaties en inzichten te onthullen die anders verborgen zouden blijven,” zegt Merchant.

5. Wat moeten adverteerders meenemen?

Er is weinig nodig, behalve duidelijk geformuleerde marketing- of verkoopdoelstellingen. De eerste-partij CRM-data van een adverteerder kan helpen, maar commerce audiences kunnen eenvoudig worden opgebouwd met de informatie in een typische RFP, zoals klantprofielen, productinformatie en geografische doelen.

Eerste-partij data wordt altijd sterk aanbevolen, omdat het van onschatbare waarde is om campagnes beter te targeten, advertentieweergaven te optimaliseren en belangrijke resultaten te behalen.

6. Hoe vind ik de juiste partner om commerce audiences te benutten?

Elke technologiepartner die commerce audiences wil bouwen, moet een aantal belangrijke capaciteiten en vaardigheden aantonen.

De belangrijkste capaciteit is schaal. Hoe meer data beschikbaar is, hoe nauwkeuriger de inzichten en hoe verfijnder die inzichten kunnen zijn. Geschaalde data vereist sterke en betrouwbare partnerschappen met retailers en uitgevers binnen een breed ecosysteem van industrieën.

Een techpartner moet flexibel zijn en veel opties bieden om media te activeren op basis van de doelen van de klant. Bovendien zullen de doelstellingen van een campagne waarschijnlijk in de loop van de tijd verschuiven naarmate de targeting verfijnder wordt. Merken moeten een partner zoeken die de activaties kan aanpassen met verschillende verpakkingen, datasingalen en dealtypen die aansluiten bij de manier waarop ze media kopen en meten.

“Traditionele audience targeting richt zich op wie koopt en gaat automatisch uit van consumentprofielen als intentie,” zegt Merchant. “Door samen te werken met partners die commerce data goed kunnen organiseren, kunnen adverteerders de vergelijking omdraaien en zich richten op waarom mensen kopen, gebaseerd op daadwerkelijke consumentacties en productinteracties.”

*Dit artikel is vertaald naar het Nederlands