CPG:t, jotka haluavat tehdä datalähtöisiä päätöksiä, ovat luultavasti kuulleet syndikoidusta datasta.
Syndikoiduilla tiedoilla tarkoitetaan yleisiä markkinatietoja, jotka eivät koske vain yhtä asiakasta. Syndikoitu data on vähittäismyyjä- ja tuotetietojen yhdistelmä, ja markkinatutkimusyritykset keräävät sitä yleensä, minkä jälkeen yritykset, jotka ovat kiinnostuneita markkinoista, ostavat sitä.
CPG-yrityksille syndikoitu data tarjoaa täydellisemmän kuvan tuotteiden ja vähittäismyyjien suorituskyvystä yksittäisen yrityksen tai tuotemerkin ulkopuolella. CPG-valmistajille syndikoidut tiedot voivat tarjota tarvittavan ikkunan kuluttajien käyttäytymiseen (joka ei ole sidoksissa tiettyihin vähittäiskauppiaisiin ja niiden menetelmiin tietojen kehystämiseksi).
Tämän sanottuaan yritykset tarvitsevat syndikoitujen tietojen hyötyjen hyödyntämiseksi business intelligence -työkaluja, joilla niitä voidaan analysoida. Loppujen lopuksi data on vain niin arvokasta kuin sen tarjoamat oivallukset; syndikoitu data on elintärkeä konteksti CPG-yrityksille ja muille toimialoille, mutta sen on myös oltava käyttökelpoista liiketoimintahenkilöille, jotka tekevät päätöksiä.
Kerrataanpa syndikoidun datan analyysin perusteet ja se, miten yrityksesi pääsee alkuun.
Syndikoidun datan tarjoajat ja heidän roolinsa analyysissa
Ennen kuin syndikoitua dataa pystytään analyysin yhteydessä analysoimaan, yritykset tarvitsevat kumppanuuksia markkinatutkimusyhtiöiden kanssa, jotka keräävät sitä.
Suurimmat syndikoidun vähittäismyyntidatan tarjoajat ovat Nielsen ja IRI.
Nämä tahot keräävät syndikoitua vähittäismyyntimittaus- ja paneelidataa, jotka ovat seuraavat:
- Vähittäismyyntimittaus tarkoittaa myymälöistä POS-järjestelmien ja sähköisen kaupankäynnin ohjelmistojen avulla kerättyä dataa.
- Paneelidatalla tarkoitetaan kuluttajatason dataa. Tietoja voidaan kerätä kyselytutkimuksilla tai kotitalouksille tarjotuilla laitteistoilla/sovelluksilla, jotta jäsenet voivat skannata tuotteita ostostensa yhteydessä. Nielsen ja IRI ovat tehneet yhteistyötä kerätäkseen paneelitietoja kansallisen kuluttajapaneelin kautta.
Yhteenlaskettuna nämä tietolähteet voivat valaista sitä, miten ostajat käyttäytyvät, eivätkä vain sitä, mitä he ostavat.
Kumpikin Nielsen ja IRI tarjoavat myös analytiikkaominaisuuksia ja yhteistyökumppanuuksia, joiden avulla yritykset voivat uppoutua tietoihin ja rakentaa käyttökelpoisia näkemyksiä.
Nielsen loi Connect Partner Network -verkoston liittääkseen ulkoiset data- ja analyysityökalut sen vankkaan ostajatiedon lähteeseen.
Esimerkiksi AnswerRocket muodostaa yhteyden Nielsenin dataan, jolloin Nielsenin asiakkaat voivat analysoida markkinatietoja esittämällä kysymyksiä. Tämä virtaviivainen yhteys on osa Nielsenin sitoutumista avoimeen dataekosysteemiin, jossa intuitiiviset data- ja analyysityökalut voivat saumattomasti kaivaa Nielsenin dataa tutussa käyttöliittymässä.
Periaatteellisimmassa mielessä AnswerRocketin ja Nielsenin välinen yhteys antaa käyttäjille mahdollisuuden esittää dataan perustuvan kysymyksen ja saada vastineeksi visualisoinnin ja näkemyksiä. Peruskysymyksiin, kuten ”mikä on markkinaosuuden kasvu tänä vuonna” ja ”tuotemerkkien levinneisyys osavaltioittain”, voidaan vastata sekunneissa (tässä tapauksessa vastaukset ovat luonnollisen kielen oivalluksia, jotka liitetään visualisointiin ja selittävät datan kerronnan keskeisiä näkökohtia selkokielellä).
Nämä kysymykset ovat kuitenkin vain pintaa siitä, mitä syndikoitu data-analyysi voi olla. Yksi Connect-kumppaniverkoston suurimmista eduista on analytiikka-alustojen mahdollisuus räätälöidä ominaisuutensa CPG- ja vähittäiskauppateollisuudelle valtavien tietomäärien perusteella. Tämä tarkoittaa, että tekoälyä ja koneoppimista hyödyntävät analytiikka-alustat voivat rakentaa algoritmeja, jotka vastaavat monimutkaisiin kysymyksiin, joita CPG-alan ammattilaiset kysyvät päivittäin.
Vaikka useimmat analytiikkatyökalut pystyvät täydellisesti laskemaan myyntilukuja, syndikoidun datan seuraavan tason analyysi näyttää pikemminkin siltä, että ”miten tuotemerkki A pärjäsi viime vuosineljänneksellä?”, jonka toisella puolella on täydellinen, perusteellinen vastaus.
Kerrotaanpa vielä lisää puhumalla syndikoidun datan analyysin todellisista potentiaalisista ominaisuuksista.
Miten syndikoidun datan analyysi toimii tekoälyn avulla
Syndikoitu data tarjoaa tarvittavan kontekstin, jonka avulla yritystietoja voidaan analysoida laajempaa markkinamaisemaa vasten.
Jos esimerkiksi myynti laskee valtakunnallisesti, yritys voi lähestyä omaa pudotustaan maantieteellisen talouden laskusuhdanteen osa-alueena eikä yksittäisten kampanjoiden tai strategioiden epäonnistumisena. Tämän jälkeen yritys voi suunnata toimintansa mahdollisuuksiin, kuten kasvaviin kansainvälisiin markkinoihin, ja mukauttaa strategioitaan välttääkseen laskevien tuotteiden ja luokkien sudenkuopat.
Tekoälyn avulla syndikoitu data-analyysi voi tarjota tällaisia kattavia, toimintakelpoisia oivalluksia, jotka perustuvat kysymyksiin, kuten ”miksi myynti laskee?”. Loppujen lopuksi tarvitaan kehittyneitä koneoppimisalgoritmeja analysoimaan syndikoituja tietolähteitä ja ymmärtämään, miten eri mittarit, kuten myynnin arvo, liittyvät toisiinsa. Koneet voivat havainnollistaa, miten myynnin arvo vaikuttaa muihin mittareihin, kuten markkinavolyymiin ja levinneisyyteen, ja luoda yhteyksien hierarkian, kunnes myynnin arvon laskun taustalla olevat tekijät on täysin selitetty.
Brändien terveydentilan analyysi on näin ollen paljon helpommin saavutettavissa liikemiehille; syndikoidut tiedot tarjoavat tarvittavan asiayhteyden brändin terveydentilan ymmärtämiseksi laajemmilla markkinoilla, ja tekoäly suorittaa monimutkaisen tutkimuksen, jolla tunnistetaan brändin terveydentilan taustalla olevat syyt.
Tämän tiedon avulla liikemiehillä on paremmat mahdollisuudet ryhtyä toimiin kuin jos he tyytyisivät yksittäisten vähittäiskauppiaiden tietoihin tai jos heillä ei olisi analyysityökaluja, joissa on kehittyneitä tekoälyominaisuuksia.
Bränditerveys on luonnollisesti tärkeä CPG-yrityksille, mutta toinen syndikoidun datan hyöty on sen tarjoama oivallus muista suurista brändeistä ja kilpailijoista. Missä kilpailijat menestyvät? Mitkä segmentit he jättävät huomiotta? Missä oma yrityksesi voi täyttää aukkoja tai ohittaa vastustajan?
Syndikoitu data tarjoaa tarvittavat tiedot tämänkaltaisen markkinatutkimuksen tekemiseen ja näihin kysymyksiin vastaamiseen. Samoin tekoälyllä on hyvät mahdollisuudet tunnistaa parhaat mahdollisuudet yrityksille, jotka haluavat päihittää kilpailijansa ja saada etulyöntiaseman markkinoilla.
Tässä piilee valtava mahdollisuus sijoittaa yrityksen ymmärrys omasta suorituskyvystään paljon laajempaan kehykseen, jotta liikemiehet voivat toimia paremman tiedon varassa.
Tahdotko oppia lisää syndikoidusta datasta? Tutustu näihin lisäresursseihin:
- CPG Analytics: The Definitive Guide. Ymmärrä, miten CPG-yritykset voivat hyödyntää analytiikkaa liiketoimintastrategiansa järkkäämiseksi.
- Mitä on laajennettu analytiikka? Oletko valmis viemään tietämyksesi analytiikasta seuraavalle tasolle? Opi, miten koneoppiminen ja luonnollisen kielen tuottaminen yhdistyvät ja automatisoivat datan oivalluksia.
- How CPG Companies are Driving Meaningful Business Results with AI. Tässä Food Diven pelikirjassa eritellään, miten CPG-yritykset voivat käyttää tekoälyä hyödykseen. Lataa tämä resurssi, josta saat uskomattomia oivalluksia.
