Owner Data

Facebook 分享按钮 分享Twitter 分享按钮 鸣叫Pinterest 分享按钮 别针电子邮件共享按钮 电子邮件linkedin分享按钮sharethis分享按钮
美国零售联合会(NRF)的数据显示，过去两年，零售业表现良好。2020 年预计增长 6.7%，远高于五年平均水平 4.4%。今年 6 月，NRF 上调了 2021 年零售业预测至 4.44 万亿美元，增长 10.5% 至 12.5%。

然而，挑战依然存在，包括客户获取和忠诚度。一次缺货体验就可能让品牌三分之一的客户转向竞争对手的收银台。消费者也在通过多渠道购物。虽然 96% 的美国人使用网上购物，但他们在传统实体店的购物预算中占总购物预算的 65%。幸运的是，在线行为数据和兴趣分数是有效的数字营销工具，品牌可以使用它们来优化 越南电话号码几位数 营销活动并应对这些挑战。

什么是在线行为和兴趣数据？
在线行为数据是基于在线内容消费和参与度的实时数据，例如网站访问量、链接点击量和文章分享量。兴趣分数衡量消费者相对于一般人群的参与度和兴趣水平。

兴趣分数衡量消费者相对于一般人群的参与度
这些数据是确定性的，因此具有预测性。消费者身份的全貌包括行为，随着人们的兴趣和需求的变化，行为也会随时间而变化。营销人员在评估数据提供商时必须将实时行为数据作为标准，以最终提供高质量的业务成果。



让我们看看两种情况
一家大型服装零售商面临库存问题
零售商没有畅销产品，也没有客户想要的尺寸——网上负面评论不断增加。零售商需要预测客户的购买意向，以便主动补充库存以满足需求。

幸运的是，服装零售商可以访问每日邮政编码数据，显示哪些邮政编码正在宣传 30% 的优惠券促销活动。ShareThis 可以创建和向零售商提供每日类别兴趣分数，代表消费者对运动服装或鞋类等产品的兴趣。ShareThis 还可以为这些邮政编码创建和提供品牌亲和力兴趣分数，衡量客户对国际服装零售商本身的兴趣。

利用所有这些数据点，ShareThis 可以计算出每个邮政编码的购买意向分数。通过逐日跟踪，国际服装零售商可以使用此购买意向分数作为预测变量，预测需求何时可能激增，从而优化供应和交付计划，以满足库存需求。