L’expression « données intentionnistes » se réfère à des données comportementales en ligne (données de navigation sur un site Web ou à l’intérieur d’une application) qui prédisent objectivement une intention d'achat. Grâce à ces données, il est possible d'optimiser la performance marketing et tendre vers un marketing plus personnalisé, plus pertinent pour le consommateur.
Ces données, ces signaux d’achat, varient suivant les catégories de produits, les produits eux-mêmes, les enseignes, les catégories d'enseignes, les thématiques de produits comme le sport ou le bio. Il peut s’agir de données internes (First party data) ou externes (Second party data ou Third party data).
Dans un contexte Drive-to-Store, l’utilisation des données intentionnistes permet d’afficher des publicités uniquement aux personnes les plus susceptibles, par leur appartenance à un segment comportemental, de se rendre en magasin pour effectuer un achat.
Par ailleurs, il est possible de leur adjoindre des données transactionnelles afin d’affiner encore le ciblage et de maximiser les ventes. Les consommateurs ne se contentent pas de racheter les produits qu’ils ont déjà achetés en magasin lors d’une visite précédente. Exposer un visiteur à d’autres produits, en se basant sur des données intentionnistes, permettra donc d’élargir le panel de produits considérés par ce consommateur au long de son parcours.
Il faut donc se poser cette question suivante : « Quelle est la donnée qui va permettre de vraiment faire venir le client en magasin ? ».
Grâce à ces données intentionnistes d'achat, l’annonceur peut segmenter les profils de consommateurs en regroupant les comportements en fonction de leur similarité. En se basant sur ces segments, il pourra ainsi exposer les visiteurs les plus prompts à réaliser un achat, à des produits qui correspondent aux intentions d’achats du groupe homogène auquel il appartient.
Il faut être attentif à bien distinguer données d'intention d'achat, données transactionnelles et données de géolocalisation. Ce n'est pas parce qu'un consommateur est à côté d’un magasin qu'il est pertinent de lui afficher une publicité pour qu’il s'y rende. Cependant, l’annonceur peut concilier la donnée de géolocalisation avec la donnée d'intention d'achat. La donnée de géolocalisation va être un critère impondérable. Il choisit par exemple de cibler uniquement les personnes dans un rayon de 5 kilomètres autour d’un supermarché. La donnée de géolocalisation est un filtre. Seules les personnes situées dans ce rayon autour du magasin verront la publicité. Ensuite on ajoute de l'intelligence, de la donnée d'intention d'achat, et l’on pourra afficher la publicité à celles qui sont dans le bon segment.