Quando as marcas definem o briefing para uma campanha de Retail Media, geralmente começam com seus próprios compradores: pessoas que adquiriram produtos da marca nos últimos 90 dias. Esse é um ponto de partida razoável. Mas é um limite, não uma estratégia de crescimento.
O crescimento vem de alcançar shoppers que ainda não compram sua marca, mas que têm predisposição para isso. A afinidade com a categoria é como você os encontra.
O que significa afinidade com a categoria
A afinidade com a categoria mede o grau de conexão do comportamento de um shopper com uma categoria específica, mesmo que ele não tenha comprado uma determinada marca dentro dessa categoria.
A shopper que compra iogurte orgânico, granola, frutas vermelhas frescas e leite de amêndoa tem uma forte afinidade com produtos de café da manhã voltados para a saúde. Ele ainda não comprou o novo cereal proteico da sua marca, mas a composição da cesta de compras dele indica que é exatamente o tipo de pessoa que o compraria.
A afinidade não é o que ele declarou em uma pesquisa. Não é um interesse que ele marcou em uma rede social. É o que ele realmente compra, repetidamente, com seu próprio dinheiro. Esse é o sinal mais forte de comportamento futuro que existe.
Na Footprints AI, a afinidade é derivada dos dados de transações do varejista. Analisamos a composição da cesta de compras, a frequência de compra dentro e entre categorias, os padrões de troca de marca e as correlações entre categorias. O resultado é um perfil comportamental que prevê a receptividade, não com base em quem é o shopper, mas no que ele faz.
Por que a afinidade supera a segmentação direta para o crescimento
A segmentação direta, que alcança seus compradores existentes, é eficiente para campanhas de retenção e de aumento da frequência de compra. Mas ela tem um limite natural: o grupo de compradores existentes é finito e, muitas vezes, já é fiel.
A segmentação por afinidade amplia esse grupo. Ela identifica shoppers que compartilham padrões comportamentais com seus compradores, mas que ainda não entraram em contato com sua marca. Esses são os novos clientes com maior probabilidade de conversão: eles já apresentam comportamentos adjacentes e já compram no ecossistema da categoria em que sua marca atua.
As taxas de conversão em audiencias de afinidade são normalmente mais baixas do que em audiencias de compradores diretos
, o que é esperado, pois você está alcançando pessoas que ainda não têm um hábito estabelecido com sua marca. Mas a incrementalidade é maior, pois cada conversão é genuinamente nova.
É aí que reside o verdadeiro crescimento. Não em exibir anúncios para pessoas que já compram de você.
Em encontrar aqueles que deveriam estar comprando de você e dar a eles um motivo para começar.
Afinidade e ocasiões de compra
A afinidade se torna ainda mais poderosa quando combinada com dados de ocasiões de compra.
Um shopper com afinidade pela categoria de saúde que está saindo na manhã de segunda-feira para um café da manhã rápido representa uma oportunidade muito específica: ele está predisposto a produtos de saúde, está no contexto do café da manhã e está em um modo de compra habitual, no qual uma nova marca pode se encaixar em sua rotina.
Compare isso com: “mulheres de 25 a 44 anos que compraram iogurte”. O mesmo espaço geral, mas a combinação de afinidade + ocasião é mais precisa. Ela indica o que o shopper está inclinado a comprar (afinidade) e quando está mais receptivo (ocasião). A segmentação é mais precisa, a peça publicitária pode ser mais específica e a medição consegue isolar o efeito com maior precisão.
No nível da plataforma, isso significa construir audiencias que combinem afinidade comportamental com padrões temporais de ocasião e ativá-las nos pontos de contato certos:
offsite antes da viagem, para gerar consideração; onsite durante a viagem, para converter.
Criação de modelos de afinidade
Os modelos de afinidade utilizam dados de transações para identificar semelhanças comportamentais entre os shoppers. As abordagens mais comuns:
Análise de compras conjuntas. Shoppers que compram os produtos A e B juntos frequentemente apresentam
afinidade com ambas as categorias. Se sua marca estiver na categoria A, os shoppers que compram intensamente da categoria B, mas não da A, são alvos de afinidade.
Agrupamento por composição da cesta de compras. Agrupe os shoppers de acordo com a composição geral de suas cestas, não pelas compras individuais, mas pelos padrões. Surgem grupos de cestas voltadas para a saúde, para a conveniência, para produtos premium e para a família. Cada grupo define um segmento de afinidade.
Padrões de troca de marca. Shoppers que alternam entre marcas dentro de uma categoria
demonstram um envolvimento ativo com a categoria. Eles estão experimentando alternativas, o que significa que também estão abertos à sua marca.
Trajetória da categoria. Um shopper que recentemente entrou em uma nova categoria, seja comprando produtos para bebês, produtos orgânicos ou vinhos premium, está em uma fase de transição. Sua afinidade está se formando, e a presença precoce da marca pode garantir a fidelidade a longo prazo.
Esses modelos funcionam na mesma infraestrutura de dados que alimenta a identificação de ocasiões e a segmentação por fase da vida. São diferentes perspectivas sobre o mesmo conjunto de dados comportamentais: a first-party data do varejista.
Afinidade para campanhas entre categorias
Uma das aplicações mais subutilizadas da afinidade é a segmentação entre categorias.
Uma marca de lanches não concorre apenas com outros lanches. Ela concorre com todas as alternativas que um shopper possa escolher para uma noite de cinema, uma festa, uma viagem de carro ou um lanche da tarde. O conjunto competitivo é definido pela ocasião, não pela prateleira.
Os dados de afinidade revelam essas conexões entre categorias:
Os shoppers que compram queijos premium também apresentam índices acima da média em cervejas artesanais e
. Essa é uma afinidade com entretenimento premium.
Os shoppers que compram bebidas esportivas também apresentam índices acima da média em barras de proteína e frutas frescas.
Essa é uma afinidade com um estilo de vida ativo.
Os shoppers que compram comida para bebês também apresentam índices acima da média em produtos de limpeza doméstica e produtos orgânicos. Essa é uma afinidade de pais de primeira viagem.
Cada uma dessas conexões cria uma oportunidade de segmentação que a segmentação por categoria deixaria de aproveitar. E cada uma delas pode ser ativada por meio da Plataforma de Retail Media, alcançando o grupo de afinidade em suas ocasiões de compra relevantes com criativos que abordem o contexto compartilhado.
Conclusão
A afinidade por categoria é o caminho mais rápido para uma segmentação relevante em campanhas de crescimento. Ela identifica shoppers que, em termos de comportamento, têm predisposição para a sua marca, com base no que eles realmente compram, e não no que dizem que gostam.
Quando combinada com ocasiões de compra e momentos de consumo, a afinidade cria a definição de público-alvo mais precisa disponível na Retail Media: shoppers inclinados a comprar (afinidade), no momento em que estão mais receptivos (ocasião), com criativos que correspondem ao contexto de consumo para o qual estão comprando.
A afinidade é o que eles tendem a comprar. A ocasião é quando eles tendem a comprá-lo. Juntas, elas são o atalho para o desempenho.
Pronto para ver como isso funciona na prática?
A Footprints AI ajuda marcas e varejistas a medir o que realmente importa. Confira nossas histórias de sucesso de clientes ou entre em contato para discutir sua estratégia de Retail Media.
