Shopper Data
Shopperdata biedt diepgaand inzicht in klantgedrag en maakt nauwkeurige segmentatie mogelijk op basis van koopgedrag, voorkeuren en motivaties. Het helpt merken hun strategieën beter af te stemmen, trends te voorspellen, de klantbeleving te verbeteren en langetermijnloyaliteit op te bouwen. In een concurrerend landschap is shopperdata onmisbaar voor het nemen van geïnformeerde, klantgerichte beslissingen.
De problemen met traditionele shopperdata
In de loop der jaren hebben diverse leveranciers oplossingen ontwikkeld om rijke en betrouwbare shopperdata te verzamelen, meestal via representatieve panels die aankopen rapporteren. Hoewel deze methoden veel worden gebruikt, kampen ze met grote kwaliteitsproblemen. Daarnaast creëren de hoge opstart- en onderhoudskosten barrières voor innovatie en concurrentie. Veelvoorkomende uitdagingen zijn:
Sampling Bias
Gegevens van panelleden vertegenwoordigen vaak niet de gehele populatie, wat leidt tot scheve inzichten. Vooral niche- of opkomende klantsegmenten zijn vaak ondervertegenwoordigd.
Task Learning
Academisch onderzoek toont aan dat actieve deelname gedrag beïnvloedt. Panelleden die prijsinformatie moeten rapporteren, worden gevoeliger voor prijzen en promoties.
Beperkte dekking
Respondenten vergeten vaak kleine, tussentijdse aankopen zoals dagelijkse boodschappen of on-the-go aankopen. Dit beperkt de dekking en focust shopperdata op grotere winkeltrips.
Een nieuw tijdperk van dataverzameling
In de afgelopen jaren hebben technologische ontwikkelingen, machine learning en AI het mogelijk gemaakt om de markt voor shopperdata te revolutioneren. Geavanceerde gedigitaliseerde markten lopen voorop in deze ontwikkelingen. Deze nieuwe technologie biedt verschillende belangrijke voordelen ten opzichte van traditionele methoden, waardoor het een betere keuze is voor consumenten en bedrijven op het gebied van dataverzameling, personalisatie en gebruiksgemak. De volgende elementen moeten in overweging worden genomen bij het bekijken van deze nieuwe technologie:
De rol van Spenderlog-technologie in shopperdata
Denemarken heeft een leidende rol gespeeld in de digitalisering van de retailsector, wat de ontwikkeling van innovatieve bedrijven zoals Spenderlog mogelijk heeft gemaakt. Spenderlog was de eerste die deze technologie toepaste en diende als prototype voor anderen.
DVJ Insights heeft Spenderlog-technologie aangeschaft en geïntegreerd in onze filosofie voor shopperonderzoek en -inzichten.
DVJ Insights’ inzet voor innovatie in shopperdata
De afgelopen 18 maanden heeft DVJ veel tijd en energie geïnvesteerd om de Spenderlog-technologie naar een hoger niveau te tillen en volledig te integreren in ons shopperdomein. We zijn dan ook enorm trots om onze shopperdata-portfolio in de Noordse markten te lanceren. Deze regio is de eerste voor deze lancering vanwege de sterke infrastructuur, de digitalisering van het retaillandschap en het ontbreken van geharmoniseerde oplossingen.
De Noordse landen—Denemarken, Zweden en Noorwegen—delen sterke economische banden, maar elk heeft unieke consumentengedragingen, culturele nuances en regelgevende omgevingen. Wat deze markten gemeen hebben, is de digitalisering van het retaillandschap, wat een ideale infrastructuur biedt voor het lanceren van technologie die gebaseerd is op digitale kassabonnen.
Daarnaast is het belangrijk dat er op dit moment geen geharmoniseerde beschikbaarheid is van shopperdata in alle drie de markten. Een volledige dekking in alle Noordse landen is essentieel voor bedrijven die in deze regio willen slagen.
Uitgebreide marktdekking in de Noordse regio
DVJ heeft Spenderlog-technologie gelanceerd in alle drie de markten, wat zorgt voor volledige marktdekking. Merken krijgen diepgaande inzichten in regionale variaties, wat leidt tot gerichtere marketingstrategieën en geoptimaliseerde productaanbiedingen. Deze dekking versterkt de concurrentiepositie en stelt bedrijven in staat trends te benutten, wat duurzame groei en relevantie in de regio garandeert.
