データ駆動型の意思決定を行いたい CPG は、おそらくシンジケート データについて聞いたことがあると思います。 小売業者や製品データの集合体であるシンジケートデータは、一般的に市場調査会社が収集し、市場に利害関係のある企業が購入します。
CPGにとって、シンジケートデータは、特定の企業やブランドの範囲外の製品と小売業者のパフォーマンスについて、より完全な画像を提供します。 CPG メーカーにとって、シンジケート データは、消費者行動 (特定の小売業者やデータの枠組みを作る方法にリンクされていないもの) に必要な窓を提供できます。
つまり、シンジケート データのメリットを活用するには、企業はそれを分析できるビジネス インテリジェンス ツールを必要とします。 結局のところ、データはそれが提供する洞察と同じくらい価値があります。シンジケート データは CPG やその他の業界にとって不可欠なコンテキストですが、意思決定を行うビジネス担当者にとって実行可能でなければなりません。
シンジケートリテールデータの最大の提供者はNielsenとIRIです。
これらの提供者は、次のようなシンジケートリテールメジャーデータとパネルデータを収集しています。 データはアンケートや、買い物中に商品をスキャンできるように家庭に提供されるハードウェアやアプリを通じて収集されます。 ニールセンとIRIは、ナショナルコンシューマーパネルを通じてパネルデータを収集するために提携している。
これらのデータソースを組み合わせることで、買い物客が何を購入しているかだけでなく、どのように行動しているかを明らかにすることができます。
ニールセンは、買い物客情報の強固なソースに外部のデータや分析ツールを接続するために、コネクト パートナー ネットワークを構築しました。 この合理的な接続は、オープン データ エコシステムへの Nielsen の取り組みの一部であり、直感的なデータおよび分析ツールは、使い慣れたユーザー インターフェイス内で Nielsen データをシームレスに掘り起こすことができます。 この場合、回答は、視覚化に付随する自然言語による洞察の形をとり、データの説明の重要な側面を平易に説明します。 コネクト・パートナー・ネットワークの最大のメリットは、分析プラットフォームが膨大なデータをもとに、CPGや小売業に合わせた機能を提供できることです。 これは、AIと機械学習を活用する分析プラットフォームが、CPGの専門家が毎日尋ねる複雑な質問に答えるアルゴリズムを構築できることを意味します。
ほとんどの分析ツールは売上数値を計算することが完全に可能ですが、シンジケートデータの次のレベルの分析は、反対側に完全で深い答えがある「ブランドAが前四半期はどうだったのか」のように見えます。
シンジケートデータ分析の真の可能性を話し、これをもっと分解してみましょう。
How Syndicated Data Analysis Works With AI
Syndicated data provides the context necessary to analyze business data against the broader landscape of the market.
If you example, sales are declining nationwide, a business can approach their own drop as a facet of geographical economic downturn rather as a failure of their individual campaigns or strategies.
AIを使用すると、シンジケート データ分析によって、「なぜ売上が減少しているのか」といった質問に基づいて、このような包括的で実用的な洞察を得ることができます。 結局のところ、シンジケート データ ソースを解析し、売上高のようなさまざまな指標がどのようにつながっているかを理解するには、高度な機械学習アルゴリズムが必要です。 このように、ブランドの健全性分析は、ビジネスパーソンにとってはるかに達成しやすいものです。シンジケートデータは、より大きな市場の中でブランドの健全性を理解するために必要なコンテキストを提供し、AIは、ブランドの健全性の背後にある原因を特定する複雑な調査を実行します。
この情報により、ビジネスマンは、個々の小売業者のデータに制限されている場合や、高度な AI 機能を備えた分析ツールがない場合よりも、行動を起こすのに有利な立場にあります。
ブランドの健全性は、もちろん CPG にとって重要ですが、シンジケート データの別の利点として、他の主要ブランドや競合他社に関する洞察を提供することが挙げられます。 競合他社はどこで成功しているのか？ どのセグメントを無視しているのか？ 自社はどこでギャップを埋めることができるか、あるいは競合を追い抜くことができるか。
シンジケート データは、この種の市場調査を行い、これらの質問に答えるために必要な情報を提供します。 同様に、AI は、競合他社に勝って市場で優位に立ちたいと考える企業にとって、最高の機会を特定する態勢が整っています。
そこには、企業が自社のパフォーマンスをより大きな枠組みの中で理解し、ビジネス担当者がより良い情報を使って活動できるようにする、大きな機会があります。
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