CPGs, die datengestützte Entscheidungen treffen wollen, haben wahrscheinlich schon von syndizierten Daten gehört.
Syndizierte Daten beziehen sich auf allgemeine Marktdaten, die nicht spezifisch für einen einzelnen Kunden sind. Syndizierte Daten sind eine Zusammenstellung von Einzelhandels- und Produktdaten und werden in der Regel von Marktforschungsunternehmen gesammelt und dann von Unternehmen gekauft, die ein berechtigtes Interesse am Markt haben.
Für Konsumgüterhersteller bieten syndizierte Daten ein umfassenderes Bild der Produkt- und Einzelhandelsleistung, das nicht auf ein einzelnes Unternehmen oder eine Marke beschränkt ist. Für Hersteller von Konsumgütern können syndizierte Daten ein notwendiges Fenster in das Verbraucherverhalten öffnen (das nicht an bestimmte Einzelhändler und deren Methoden zur Datenaufbereitung gebunden ist).
Um die Vorteile syndizierter Daten nutzen zu können, benötigen Unternehmen jedoch Business Intelligence-Tools, die diese analysieren können. Syndizierte Daten sind nur so wertvoll wie die Erkenntnisse, die sie liefern. Syndizierte Daten sind ein wichtiger Kontext für Konsumgüterhersteller und andere Branchen, aber sie müssen auch für die Geschäftsleute, die die Entscheidungen treffen, verwertbar sein.
Wir erläutern die Grundlagen der Analyse syndizierter Daten und zeigen, wie Ihr Unternehmen damit beginnen kann.
Anbieter syndizierter Daten und ihre Rolle bei der Analyse
Bevor syndizierte Daten analysiert werden können, benötigen Unternehmen Partnerschaften mit den Marktforschungsunternehmen, die sie sammeln.
Die größten Anbieter von syndizierten Einzelhandelsdaten sind Nielsen und IRI.
Diese Anbieter erheben syndizierte Einzelhandelsmess- und Paneldaten, die wie folgt unterschieden werden:
- Einzelhandelsmessung bezieht sich auf Daten, die von Geschäften über POS-Systeme und E-Commerce-Software erhoben werden.
- Paneldaten beziehen sich auf Daten auf Verbraucherebene. Die Daten können über Umfragen oder Hardware/Apps erhoben werden, die den Haushalten zur Verfügung gestellt werden, damit die Mitglieder beim Einkaufen Produkte scannen können. Nielsen und IRI haben sich zusammengeschlossen, um über das Nationale Verbraucherpanel Paneldaten zu sammeln.
Gemeinsam können diese Datenquellen Aufschluss darüber geben, wie sich die Käufer verhalten, und nicht nur darüber, was sie kaufen.
Nielsen und IRI bieten auch Analysefunktionen und Partnerschaften an, die es Unternehmen ermöglichen, in die Daten einzutauchen und verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Nielsen hat das Connect Partner Network ins Leben gerufen, um externe Daten- und Analysetools mit seiner robusten Quelle für Käuferinformationen zu verbinden.
AnswerRocket zum Beispiel verbindet sich mit Nielsen-Daten und ermöglicht es Nielsen-Kunden, Marktdaten durch Fragen zu analysieren. Diese optimierte Verbindung ist Teil des Engagements von Nielsen für ein offenes Daten-Ökosystem, in dem intuitive Daten- und Analyse-Tools Nielsen-Daten innerhalb einer vertrauten Benutzeroberfläche nahtlos auswerten können.
Im einfachsten Sinne ermöglicht die Verbindung von AnswerRocket mit Nielsen den Nutzern, eine datenbasierte Frage zu stellen und im Gegenzug eine Visualisierung und Erkenntnisse zu erhalten. Grundlegende Fragen wie „Wie hoch ist das Marktanteilswachstum in diesem Jahr?“ und „Markenpenetration nach Bundesland?“ können in Sekundenschnelle beantwortet werden (in diesem Fall werden die Antworten in Form von Erkenntnissen in natürlicher Sprache gegeben, die eine Visualisierung begleiten und wichtige Aspekte der Datenerzählung in einfacher Sprache erklären).
Diese Fragen sind jedoch nur die Oberfläche dessen, was syndizierte Datenanalyse sein kann. Einer der größten Vorteile des Connect Partner Network ist die Möglichkeit für Analyseplattformen, ihre Fähigkeiten auf der Grundlage der riesigen Datenmengen auf die CPG- und Einzelhandelsbranche zuzuschneiden. Das bedeutet, dass Analyseplattformen, die KI und maschinelles Lernen nutzen, Algorithmen erstellen können, die komplexe Fragen beantworten, die sich CPG-Fachleute täglich stellen.
Während die meisten Analysetools durchaus in der Lage sind, Umsatzzahlen zu berechnen, sieht die nächste Stufe der Analyse syndizierter Daten eher so aus: „Wie hat Marke A im letzten Quartal abgeschnitten?“, mit einer vollständigen, detaillierten Antwort auf der anderen Seite.
Lassen Sie uns dies genauer aufschlüsseln, indem wir das wahre Potenzial der Analyse syndizierter Daten besprechen.
Wie die Analyse syndizierter Daten mit KI funktioniert
Syndizierte Daten liefern den Kontext, der für die Analyse von Unternehmensdaten im Hinblick auf die breitere Marktlandschaft erforderlich ist.
Wenn beispielsweise die Verkaufszahlen landesweit zurückgehen, kann ein Unternehmen seinen eigenen Rückgang als eine Facette des geografischen Wirtschaftsabschwungs betrachten und nicht als Versagen seiner individuellen Kampagnen oder Strategien. In der Folge kann sich ein Unternehmen dann auf neue Möglichkeiten konzentrieren, z. B. aufstrebende internationale Märkte, und seine Strategien anpassen, um die Fallstricke rückläufiger Produkte und Kategorien zu vermeiden.
Mit Hilfe von KI kann die syndizierte Datenanalyse diese Art von umfassenden, umsetzbaren Erkenntnissen auf der Grundlage von Fragen wie „Warum gehen die Umsätze zurück?“ liefern. Schließlich sind fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen erforderlich, um syndizierte Datenquellen zu analysieren und zu verstehen, wie verschiedene Metriken wie der Verkaufswert zusammenhängen. Maschinen können veranschaulichen, wie sich der Verkaufswert auf andere Kennzahlen wie Marktvolumen und Marktdurchdringung auswirkt, und eine Hierarchie von Zusammenhängen herstellen, bis die Ursachen für den Rückgang des Verkaufswertes vollständig erklärt sind.
So wird die Analyse des Markenzustands für Geschäftsleute weitaus zugänglicher; syndizierte Daten liefern den notwendigen Kontext, um den Markenzustand innerhalb des größeren Marktes zu verstehen, und die KI führt die komplexe Forschung durch, die die Ursachen für den Zustand einer Marke identifiziert.
Mit diesen Informationen sind Geschäftsleute besser in der Lage, Maßnahmen zu ergreifen, als wenn sie auf die Daten einzelner Einzelhändler beschränkt wären oder wenn sie nicht über Analysetools mit fortschrittlichen KI-Funktionen verfügten.
Die Markengesundheit ist natürlich wichtig für Konsumgüterhersteller, aber ein weiterer Vorteil von syndizierten Daten sind die Einblicke, die sie in andere große Marken und Wettbewerber bieten. Wo haben die Wettbewerber Erfolg? Welche Segmente vernachlässigen sie? Wo kann das eigene Unternehmen Lücken schließen oder die Konkurrenz überholen?
Syndizierte Daten bieten die notwendigen Informationen, um diese Art von Marktforschung durchzuführen und diese Fragen zu beantworten. Ebenso ist KI in der Lage, die besten Möglichkeiten für Unternehmen zu identifizieren, die ihre Konkurrenten übertreffen und sich einen Vorsprung auf dem Markt verschaffen wollen.
Darin liegt eine enorme Chance, das Verständnis eines Unternehmens für die eigene Leistung in einem viel größeren Rahmen zu positionieren, so dass Geschäftsleute mit besseren Informationen handeln können.
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