A CPG-k, akik adatvezérelt döntéseket szeretnének hozni, valószínűleg hallottak már a szindikált adatokról.
A szindikált adatok olyan általános piaci adatokra utalnak, amelyek nem egy ügyfélre jellemzőek. A kiskereskedelmi és termékadatok összesítése, a szindikált adatokat általában piackutató cégek gyűjtik össze, majd olyan vállalkozások vásárolják meg, amelyek érdekeltek a piacon.
A CPG-k számára a szindikált adatok teljesebb képet nyújtanak a termékek és a kiskereskedők teljesítményéről, amelyek nem tartoznak egyetlen vállalat vagy márka hatáskörébe. A CPG-gyártók számára a szindikált adatok egy szükséges ablakot nyújthatnak a fogyasztói viselkedésre (amely nem kötődik konkrét kiskereskedőkhöz és azok adatkeretezési módszereihez).
Ez azt jelenti, hogy a szindikált adatok előnyeinek kihasználásához a vállalatoknak olyan üzleti intelligenciaeszközökre van szükségük, amelyek képesek elemezni azokat. Végül is az adatok csak annyira értékesek, amennyire az általuk nyújtott meglátások; a szindikált adatok létfontosságú kontextust jelentenek a CPG-k és más iparágak számára, de a döntéseket hozó üzletemberek számára is hasznosíthatónak kell lenniük.
Lássuk, mik a szindikált adatok elemzésének alapjai, és hogyan kezdheti el a vállalat.
Szindikált adatszolgáltatók és szerepük az elemzésben
A szindikált adatok elemzése előtt a vállalatoknak partnerségre van szükségük az azokat gyűjtő piackutató cégekkel.
A szindikált kiskereskedelmi adatok legnagyobb szolgáltatói a Nielsen és az IRI.
Ezek a szolgáltatók szindikált kiskereskedelmi mérési és paneladatokat gyűjtenek, amelyek a következők:
- A kiskereskedelmi mérés az üzletekben a POS-rendszereken és az e-kereskedelmi szoftvereken keresztül gyűjtött adatokra vonatkozik.
- A paneladatok a fogyasztói szintű adatokra vonatkoznak. Az adatok gyűjtése történhet felmérések vagy a háztartások számára biztosított hardverek/alkalmazások segítségével, hogy a tagok vásárlás közben beolvashassák a termékeket. A Nielsen és az IRI együttműködik a paneladatok gyűjtésében a Nemzeti Fogyasztói Panelen keresztül.
Ezek az adatforrások együttesen rávilágíthatnak arra, hogyan viselkednek a vásárlók, nem csak arra, hogy mit vásárolnak.
A Nielsen és az IRI is kínál elemzési lehetőségeket és partnerségeket, amelyek lehetővé teszik a vállalkozások számára, hogy belemerüljenek az adatokba, és használható meglátásokat hozzanak létre.
A Nielsen létrehozta a Connect Partner Networköt, hogy külső adat- és elemzőeszközöket csatlakoztasson a vásárlói információk megbízható forrásához.
Az AnswerRocket például csatlakozik a Nielsen adataihoz, lehetővé téve a Nielsen ügyfelei számára, hogy kérdésekkel elemezzék a piaci adatokat. Ez az egyszerűsített kapcsolat része a Nielsen nyílt adat-ökoszisztéma iránti elkötelezettségének, ahol az intuitív adat- és elemzőeszközök zökkenőmentesen áshatják ki a Nielsen adatait egy ismerős felhasználói felületen.
A legegyszerűbb értelemben az AnswerRocket és a Nielsen kapcsolata lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy feltehessenek egy adatalapú kérdést, és cserébe vizualizációt és meglátásokat kapjanak. Az olyan alapvető kérdésekre, mint “mekkora a piaci részesedés növekedése idén” és “a márka penetrációja államonként” másodpercek alatt választ kaphatunk (ebben az esetben a válaszok természetes nyelvű meglátások formájában jelennek meg, amelyek egy vizualizációt kísérnek, és közérthető nyelven magyarázzák el az adatnarratíva kulcsfontosságú aspektusait).
Ezek a kérdések azonban csak a felszínét jelentik annak, amit a szindikált adatelemzés jelenthet. A Connect Partner Network egyik legnagyobb előnye, hogy az elemzési platformok a hatalmas adatmennyiségek alapján a CPG- és kiskereskedelmi iparágra szabhatják képességeiket. Ez azt jelenti, hogy a mesterséges intelligenciát és a gépi tanulást kihasználó elemző platformok olyan algoritmusokat tudnak létrehozni, amelyek olyan összetett kérdésekre adnak választ, amelyeket a CPG-szakemberek minden nap feltesznek.
Míg a legtöbb elemző eszköz tökéletesen alkalmas az értékesítési számok kiszámítására, a szindikált adatok következő szintű elemzése inkább úgy néz ki, hogy “hogyan teljesített az A márka az elmúlt negyedévben?”, a másik oldalon teljes, mélyreható válasszal.
Bontjuk ezt tovább, és beszéljük át a szindikált adatok elemzésében rejlő valódi lehetőségeket.
Hogyan működik a szindikált adatelemzés az AI-vel
A szindikált adatok biztosítják a szükséges kontextust az üzleti adatok elemzéséhez a szélesebb piaci környezethez képest.
Ha például az eladások országszerte csökkennek, egy vállalkozás a földrajzi gazdasági visszaesés egyik aspektusaként, nem pedig az egyéni kampányok vagy stratégiák kudarcaként közelítheti meg saját csökkenését. Ezt követően a vállalat a lehetőségek, például a feltörekvő nemzetközi piacok felé fordulhat, és módosíthatja stratégiáit, hogy elkerülje a csökkenő termékek és kategóriák buktatóit.
A mesterséges intelligencia segítségével a szindikált adatelemzés ilyen átfogó, cselekvőképes meglátásokat nyújthat olyan kérdések alapján, mint például “miért csökkennek az eladások?”. Végül is fejlett gépi tanulási algoritmusokra van szükség a szindikált adatforrások elemzéséhez és annak megértéséhez, hogy a különböző mérőszámok, például az értékesítési érték, hogyan kapcsolódnak egymáshoz. A gépek képesek bemutatni, hogy az eladási értéket hogyan befolyásolják más mérőszámok, például a piaci volumen és a penetráció, és létrehozni az összefüggések hierarchiáját, amíg az eladási érték csökkenése mögött álló tényezők teljesen meg nem magyarázódnak.
A márka egészségének elemzése így sokkal inkább elérhető az üzletemberek számára; a szindikált adatok biztosítják a szükséges kontextust a márka egészségének megértéséhez a nagyobb piacon belül, a mesterséges intelligencia pedig elvégzi a komplex kutatást, amely azonosítja a márka egészségének okait.
Ezekkel az információkkal az üzletemberek jobb helyzetben vannak a cselekvéshez, mintha csak az egyes kiskereskedők adataira korlátozódnának, vagy ha nem rendelkeznének fejlett AI képességekkel rendelkező elemzőeszközökkel.
A márka egészsége természetesen fontos a CPG-k számára, de a szindikált adatok másik előnye, hogy betekintést nyújtanak más nagy márkákba és versenytársakba. Hol vannak sikeresek a versenytársak? Mely szegmenseket hagyják figyelmen kívül? Hol tudja a saját vállalata betölteni a hiányosságokat vagy megelőzni az ellenfelet?
A szindikált adatok biztosítják az ilyen jellegű piackutatáshoz és az ilyen kérdések megválaszolásához szükséges információkat. Hasonlóképpen, a mesterséges intelligencia kiválóan alkalmas arra, hogy azonosítsa a legjobb lehetőségeket azon vállalatok számára, amelyek meg akarják előzni versenytársaikat és előnyt akarnak szerezni a piacon.
Ez egy hatalmas lehetőség arra, hogy egy vállalat saját teljesítményének megértését egy sokkal nagyobb keretbe helyezze, hogy az üzletemberek jobb információk birtokában cselekedhessenek.
Szeretne többet megtudni a szindikált adatokról? Tekintse meg ezeket a további forrásokat:
- CPG Analytics: The Definitive Guide. Értse meg, hogyan használhatják a CPG-k az analitikát üzleti stratégiájuk megdöntéséhez.
- Mi az a kiterjesztett analitika? Készen áll arra, hogy az analitikával kapcsolatos ismereteit a következő szintre emelje? Ismerje meg, hogyan kombinálja a gépi tanulást és a természetes nyelvi generálást az adatok megismerésének automatizálása érdekében.
- Hogyan érnek el a CPG-vállalatok értelmes üzleti eredményeket a mesterséges intelligenciával. Ez a Food Dive playbook lebontja, hogyan használhatják a CPG vállalatok az AI-t a saját előnyükre. Töltse le ezt az erőforrást a hihetetlen meglátásokért.
