CPGs who want to make data-driven decisions have probably heard of syndicated data.
Syndicated data refers to general market data that isn’t specific to any one client. Dane syndykatowe, będące agregacją danych o detalistach i produktach, są zazwyczaj gromadzone przez firmy zajmujące się badaniem rynku, a następnie kupowane przez przedsiębiorstwa, które są zainteresowane rynkiem.
Dla producentów CPG dane syndykatowe oferują pełniejszy obraz wydajności produktów i detalistów poza zasięgiem jednej firmy lub marki. Dla producentów CPG dane konsorcjalne mogą stanowić potrzebne okno na zachowania konsumentów (takie, które nie jest związane z konkretnymi sprzedawcami detalicznymi i ich metodami kadrowania danych).
Aby wykorzystać zalety danych konsorcjalnych, firmy potrzebują narzędzi analityki biznesowej, które mogą je analizować. W końcu dane są tylko tak cenne, jak spostrzeżenia, których dostarczają; dane syndykatowe stanowią istotny kontekst dla CPG i innych branż, ale muszą być również możliwe do wykorzystania przez ludzi biznesu, którzy podejmują decyzje.
Przedstawiamy podstawy analizy danych syndykatowych i sposób, w jaki Twoja firma może zacząć działać.
Dostawcy danych syndykatowych i ich rola w analizie
Przed analizą danych syndykatowych firmy potrzebują partnerstwa z firmami zajmującymi się badaniem rynku, które je gromadzą.
Największymi dostawcami syndykatowych danych detalicznych są firmy Nielsen i IRI.
Te firmy zbierają syndykatowe dane pomiarowe i panelowe, które są następujące:
- Pomiar detaliczny odnosi się do danych zebranych ze sklepów za pośrednictwem systemów POS i oprogramowania e-commerce.
- Dane panelowe odnoszą się do danych na poziomie konsumenta. Dane mogą być zbierane za pomocą ankiet lub sprzętu/aplikacji dostarczanych do gospodarstw domowych, dzięki którym ich członkowie mogą skanować produkty podczas zakupów. Nielsen i IRI nawiązały współpracę w celu zbierania danych panelowych poprzez National Consumer Panel.
Łącznie, te źródła danych mogą naświetlić, jak zachowują się kupujący, a nie tylko co kupują.
Obydwie firmy Nielsen i IRI oferują również możliwości analityczne i partnerstwa, które pozwalają firmom zagłębić się w dane i zbudować użyteczne spostrzeżenia.
Nielsen stworzył Connect Partner Network, aby połączyć zewnętrzne dane i narzędzia analityczne z solidnym źródłem informacji o kupujących.
Na przykład AnswerRocket łączy się z danymi Nielsena, pozwalając klientom Nielsena analizować dane rynkowe poprzez zadawanie pytań. To usprawnione połączenie jest częścią zaangażowania Nielsena w ekosystem otwartych danych, gdzie intuicyjne narzędzia danych i analizy mogą bezproblemowo wydobywać dane Nielsena w ramach znanego interfejsu użytkownika.
W najbardziej podstawowym sensie, połączenie AnswerRocket z Nielsenem pozwala użytkownikom zadawać pytania oparte na danych i otrzymywać w zamian wizualizację i spostrzeżenia. Na podstawowe pytania, takie jak „jaki jest wzrost udziału w rynku w tym roku” czy „penetracja marki w poszczególnych stanach” można odpowiedzieć w ciągu kilku sekund (w tym przypadku odpowiedzi przyjmują formę spostrzeżeń w języku naturalnym, które towarzyszą wizualizacji i wyjaśniają kluczowe aspekty narracji danych w prostym języku).
Jednakże pytania te to tylko wierzchołek tego, czym może być syndykatowa analiza danych. Jedną z największych korzyści wynikających z Connect Partner Network jest możliwość dostosowania przez platformy analityczne swoich możliwości do branży CPG i handlu detalicznego w oparciu o ogromne ilości danych. Oznacza to, że platformy analityczne, które wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, mogą budować algorytmy odpowiadające na złożone pytania, które specjaliści CPG zadają każdego dnia.
Podczas gdy większość narzędzi analitycznych doskonale radzi sobie z obliczaniem danych sprzedażowych, analiza kolejnego poziomu danych syndykatowych wygląda bardziej jak „jak radziła sobie marka A w ostatnim kwartale?” z pełną, dogłębną odpowiedzią po drugiej stronie.
Przełammy to bardziej, omawiając prawdziwy potencjał analizy danych syndykatowych.
How Syndicated Data Analysis Works With AI
Dane syndykatowe zapewniają kontekst niezbędny do analizy danych biznesowych względem szerszego krajobrazu rynku.
Jeśli, na przykład, sprzedaż spada w całym kraju, firma może podejść do własnego spadku jako aspektu geograficznego spowolnienia gospodarczego, a nie jako porażki swoich indywidualnych kampanii lub strategii. Następnie firma może skierować się w stronę możliwości, takich jak rozwijające się rynki międzynarodowe, i dostosować swoje strategie, aby uniknąć pułapek spadających produktów i kategorii.
Z AI, syndykatowa analiza danych może zapewnić tego rodzaju kompleksowe, możliwe do podjęcia działań spostrzeżenia oparte na pytaniach takich jak „dlaczego sprzedaż spada?”. W końcu, potrzeba zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego, aby przeanalizować syndykatowe źródła danych i zrozumieć, jak różne wskaźniki, takie jak wartość sprzedaży, łączą się ze sobą. Maszyny mogą zilustrować, w jaki sposób na wartość sprzedaży wpływają inne wskaźniki, takie jak wielkość rynku i penetracja, oraz ustalić hierarchię powiązań, aż do pełnego wyjaśnienia czynników stojących za spadkiem wartości sprzedaży.
Jako taka, analiza zdrowia marki jest o wiele bardziej osiągalna dla ludzi biznesu; dane syndykatowe zapewniają niezbędny kontekst do zrozumienia zdrowia marki w ramach większego rynku, a AI przeprowadza złożone badania, które identyfikują przyczyny stojące za zdrowiem marki.
Dzięki tym informacjom ludzie biznesu są lepiej przygotowani do podejmowania działań, niż gdyby byli ograniczeni do danych poszczególnych detalistów lub gdyby nie posiadali narzędzi analitycznych z zaawansowanymi możliwościami AI.
Zdrowie marki jest oczywiście ważne dla CPG, ale kolejną korzyścią płynącą z danych syndykatowych jest wgląd w inne główne marki i konkurentów. Gdzie konkurenci odnoszą sukcesy? Które segmenty są ignorowane? Gdzie Twoja firma może wypełnić luki lub wyprzedzić konkurencję?
Dane syndykowane oferują informacje niezbędne do przeprowadzenia tego rodzaju badań rynku i odpowiedzi na te pytania. Podobnie, AI jest dobrze przygotowana do identyfikowania najlepszych możliwości dla firm, które chcą pokonać swoich konkurentów i zdobyć przewagę na rynku.
W tym tkwi ogromna szansa na umiejscowienie zrozumienia własnej wydajności przez firmę w znacznie szerszych ramach, tak aby ludzie biznesu mogli działać w oparciu o lepsze informacje.
Chcesz dowiedzieć się więcej o danych syndykowanych? Sprawdź te dodatkowe zasoby:
- CPG Analytics: The Definitive Guide. Zrozum, w jaki sposób firmy CPG mogą wykorzystać analitykę do realizacji swojej strategii biznesowej.
- Co to jest Augmented Analytics? Gotowy, aby przenieść swoją wiedzę o analityce na wyższy poziom? Dowiedz się, jak uczenie maszynowe i generowanie języka naturalnego łączą się w celu zautomatyzowania wglądu w dane.
- Jak firmy z branży CPG osiągają znaczące wyniki biznesowe dzięki AI. Ten poradnik Food Dive wyjaśnia, w jaki sposób firmy z branży CPG mogą wykorzystać sztuczną inteligencję na swoją korzyść. Pobierz ten materiał, aby uzyskać niesamowite spostrzeżenia.
.