Les CPG qui veulent prendre des décisions basées sur les données ont probablement entendu parler des données syndiquées.
Les données syndiquées font référence aux données générales du marché qui ne sont pas spécifiques à un client. Agrégation de données sur les détaillants et les produits, les données syndiquées sont généralement collectées par des sociétés d’études de marché, puis achetées par des entreprises qui ont un intérêt direct dans le marché.
Pour les CPG, les données syndiquées offrent une image plus complète des performances des produits et des détaillants en dehors du champ d’action d’une entreprise ou d’une marque. Pour les fabricants de produits de grande consommation, les données syndiquées peuvent fournir une fenêtre nécessaire sur le comportement des consommateurs (une fenêtre qui n’est pas liée à des détaillants spécifiques et à leurs méthodes d’encadrement des données).
Cela dit, pour exploiter les avantages des données syndiquées, les entreprises ont besoin d’outils de veille économique capables de les analyser. Après tout, les données n’ont de valeur que par les aperçus qu’elles fournissent ; les données syndiquées constituent un contexte vital pour les CPG et d’autres industries, mais elles doivent aussi être exploitables par les gens d’affaires qui prennent les décisions.
Décortiquons les bases de l’analyse des données syndiquées et comment votre entreprise peut s’y mettre.
Les fournisseurs de données syndiquées et leur rôle dans l’analyse
Avant de pouvoir analyser les données syndiquées, les entreprises ont besoin de partenariats avec les sociétés d’études de marché qui les recueillent.
Les plus grands fournisseurs de données syndiquées sur la vente au détail sont Nielsen et IRI.
Ces fournisseurs recueillent des données syndiquées de mesure des détaillants et des données de panel, qui sont les suivantes :
- La mesure des détaillants fait référence aux données recueillies auprès des magasins via les systèmes de point de vente et les logiciels de commerce électronique.
- Les données de panel font référence aux données au niveau des consommateurs. Les données peuvent être collectées via des enquêtes ou du matériel / des apps fournis aux ménages afin que les membres puissent scanner les produits pendant leurs achats. Nielsen et IRI se sont associés pour collecter des données de panel par le biais du panel national de consommateurs.
Ensemble, ces sources de données peuvent éclairer la façon dont les acheteurs se comportent, et pas seulement ce qu’ils achètent.
Les deux sociétés Nielsen et IRI offrent également des capacités d’analyse et des partenariats qui permettent aux entreprises de plonger dans les données et de construire des perspectives exploitables.
Nielsen a créé le réseau de partenaires Connect pour connecter des données externes et des outils d’analyse à sa source robuste d’informations sur les acheteurs.
Par exemple, AnswerRocket se connecte aux données Nielsen, permettant aux clients de Nielsen d’analyser les données du marché en posant des questions. Cette connexion simplifiée fait partie de l’engagement de Nielsen en faveur d’un écosystème de données ouvert, où les outils de données et d’analyse intuitifs peuvent fouiller de manière transparente les données de Nielsen dans une interface utilisateur familière.
Au sens le plus élémentaire, la connexion d’AnswerRocket avec Nielsen permet aux utilisateurs de poser une question basée sur des données et de recevoir une visualisation et des idées en retour. Des questions de base comme « quelle est la croissance de la part de marché cette année » et « la pénétration de la marque par état » peuvent être répondues en quelques secondes (dans ce cas, les réponses prennent la forme d’aperçus en langage naturel qui accompagnent une visualisation et expliquent les aspects clés de la narration des données en langage clair).
Cependant, ces questions ne sont que la surface de ce que peut être l’analyse des données syndiquées. L’un des plus grands avantages du réseau de partenaires Connect est la possibilité pour les plateformes d’analyse d’adapter leurs capacités au secteur des produits de grande consommation et des détaillants en fonction des grandes quantités de données. Cela signifie que les plateformes d’analyse qui tirent parti de l’IA et de l’apprentissage automatique peuvent construire des algorithmes qui répondent à des questions complexes que les professionnels du CPG se posent tous les jours.
Alors que la plupart des outils d’analyse sont parfaitement capables de calculer les chiffres de vente, l’analyse de niveau supérieur des données syndiquées ressemble davantage à « comment la marque A s’est-elle comportée au dernier trimestre ? » avec une réponse complète et approfondie de l’autre côté.
Décomposons cela davantage en parlant du véritable potentiel de l’analyse des données syndiquées.
Comment l’analyse de données syndiquées fonctionne avec l’IA
Les données syndiquées fournissent le contexte nécessaire pour analyser les données commerciales par rapport au paysage plus large du marché.
Si, par exemple, les ventes diminuent à l’échelle nationale, une entreprise peut aborder sa propre baisse comme une facette du ralentissement économique géographique plutôt que comme un échec de ses campagnes ou stratégies individuelles. Par la suite, une entreprise peut alors pivoter vers des opportunités, telles que les marchés internationaux en plein essor, et ajuster leurs stratégies pour éviter les pièges des produits et des catégories en déclin.
Avec l’IA, l’analyse des données syndiquées peut fournir ce genre d’aperçus complets et exploitables basés sur des questions telles que « pourquoi les ventes diminuent-elles ? ». Après tout, il faut des algorithmes d’apprentissage automatique avancés pour analyser les sources de données syndiquées et comprendre comment différentes métriques, comme la valeur des ventes, sont connectées. Les machines peuvent illustrer comment la valeur des ventes est impactée par d’autres métriques, comme le volume du marché et la pénétration, et établir une hiérarchie des connexions jusqu’à ce que les moteurs derrière la baisse de la valeur des ventes soient entièrement expliqués.
En tant que telle, l’analyse de la santé de la marque est beaucoup plus accessible pour les hommes d’affaires ; les données syndiquées fournissent le contexte nécessaire pour comprendre la santé de la marque au sein du marché plus large, et l’IA effectue la recherche complexe qui identifie les causes derrière la santé d’une marque.
Avec ces informations, les gens d’affaires sont mieux placés pour prendre des mesures qu’ils ne le seraient s’ils étaient limités aux données individuelles des détaillants ou s’ils ne disposaient pas d’outils d’analyse avec des capacités d’IA avancées.
La santé de la marque est bien sûr importante pour les CPG, mais un autre avantage des données syndiquées est l’aperçu qu’elles fournissent sur les autres grandes marques et les concurrents. Où les concurrents ont-ils du succès ? Quels sont les segments qu’ils ignorent ? Où votre propre entreprise peut-elle combler les lacunes ou dépasser l’opposition ?
Les données syndiquées offrent les informations nécessaires pour réaliser ce type d’étude de marché et répondre à ces questions. De même, l’IA est bien placée pour identifier les meilleures opportunités pour les entreprises qui veulent dépasser leurs concurrents et obtenir un avantage sur le marché.
Il y a là une énorme opportunité de positionner la compréhension qu’a une entreprise de sa propre performance dans un cadre beaucoup plus large afin que les hommes d’affaires puissent agir avec de meilleures informations.
Vous voulez en savoir plus sur les données syndiquées ? Consultez ces ressources supplémentaires :
- CPG Analytics : The Definitive Guide. Comprenez comment les CPG peuvent tirer parti de l’analytique pour faire basculer leur stratégie commerciale.
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