CPGs som vill fatta datadrivna beslut har förmodligen hört talas om syndikerade data.
Syndikerade data hänvisar till allmänna marknadsdata som inte är specifika för någon enskild kund. Syndikerade data, som är en sammanställning av data om återförsäljare och produkter, samlas i allmänhet in av marknadsundersökningsföretag och köps sedan av företag som har ett intresse av marknaden.
För dagligvaruhandeln ger syndikerade data en mer komplett bild av produkt- och återförsäljarnas prestanda som ligger utanför ett enskilt företags eller varumärkes räckvidd. För tillverkare av CPG-produkter kan syndikerade data ge en nödvändig insyn i konsumenternas beteende (en insyn som inte är kopplad till specifika återförsäljare och deras metoder för att framställa data).
För att kunna dra nytta av fördelarna med syndikerade data behöver företagen business intelligence-verktyg som kan analysera dem. När allt kommer omkring är data bara lika värdefulla som de insikter de ger; syndikerade data är ett viktigt sammanhang för dagligvaruhandeln och andra branscher, men de måste också vara användbara för de affärsmän som fattar beslut.
Låt oss gå igenom grunderna för analys av syndikerade data och hur ditt företag kan komma igång.
Syndikerade dataleverantörer och deras roll i analysen
För att syndikerade data ska kunna analyseras behöver företag partnerskap med de marknadsundersökningsföretag som samlar in dem.
De största leverantörerna av syndikerade detaljhandelsdata är Nielsen och IRI.
Dessa leverantörer samlar in syndikerade detaljhandelsmätningar och paneldata, som är följande:
- Mätningar i detaljhandeln avser data som samlas in från butikerna via kassasystem och programvara för e-handel.
- Paneldata avser data på konsumentnivå. Data kan samlas in via enkäter eller hårdvara/appar som tillhandahålls hushållen så att medlemmarna kan skanna produkter när de handlar. Nielsen och IRI har samarbetat för att samla in paneldata genom National Consumer Panel.
Tillsammans kan dessa datakällor belysa hur kunderna beter sig, inte bara vad de köper.
Både Nielsen och IRI erbjuder också analysmöjligheter och partnerskap som gör det möjligt för företag att dyka ner i data och bygga upp användbara insikter.
Nielsen skapade Connect Partner Network för att ansluta externa data- och analysverktyg till sin robusta källa av information om köpare.
AnsvarRocket kan till exempel anslutas till Nielsens data, vilket gör det möjligt för Nielsens kunder att analysera marknadsdata genom att ställa frågor. Denna strömlinjeformade anslutning är en del av Nielsens engagemang för ett öppet dataekosystem, där intuitiva data- och analysverktyg sömlöst kan gräva fram Nielsendata i ett välbekant användargränssnitt.
I den mest grundläggande bemärkelsen gör AnswerRockets anslutning till Nielsen det möjligt för användare att ställa en databaserad fråga och få en visualisering och insikter i gengäld. Grundläggande frågor som ”vad är marknadsandelstillväxten i år” och ”varumärkespenetration per delstat” kan besvaras på några sekunder (i det här fallet tar svaren formen av insikter i naturligt språk som åtföljer en visualisering och förklarar viktiga aspekter av databerättelsen i klartext).
De här frågorna är dock bara ytan av vad syndikerad dataanalys kan vara. En av de största fördelarna med Connect Partner Network är möjligheten för analysplattformar att skräddarsy sina möjligheter för CPG- och detaljhandelsbranschen baserat på de stora datamängderna. Detta innebär att analysplattformar som utnyttjar AI och maskininlärning kan bygga algoritmer som svarar på komplexa frågor som CPG-proffs ställer varje dag.
Men medan de flesta analysverktyg är fullt kapabla att beräkna försäljningssiffror ser nästa nivå av analys av syndikerade data mer ut som ”hur gick det för Brand A under det senaste kvartalet?” med ett komplett, djupgående svar på andra sidan.
Låta oss bryta ner det här mer genom att prata igenom den verkliga potentialen i syndikerad dataanalys.
Hur syndikerad dataanalys fungerar med AI
Syndikerade data ger det sammanhang som krävs för att analysera företagsdata mot det bredare landskapet på marknaden.
Om till exempel försäljningen minskar i hela landet kan ett företag närma sig sin egen nedgång som en facett av den geografiska konjunkturnedgången snarare än som ett misslyckande för sina enskilda kampanjer eller strategier. Därefter kan ett företag sedan svänga över till möjligheter, t.ex. spirande internationella marknader, och justera sina strategier för att undvika fallgroparna med minskande produkter och kategorier.
Med hjälp av artificiell intelligens kan syndikerade dataanalyser ge den här typen av heltäckande, användbara insikter baserade på frågor som ”varför minskar försäljningen?”. Det krävs trots allt avancerade algoritmer för maskininlärning för att analysera syndikerade datakällor och förstå hur olika mätvärden, som försäljningsvärde, hänger ihop. Maskiner kan illustrera hur försäljningsvärdet påverkas av andra mätvärden, som marknadsvolym och penetration, och upprätta en hierarki av kopplingar tills drivkrafterna bakom nedgången i försäljningsvärdet är helt förklarade.
Som sådan är analysen av varumärkeshälsa mycket mer tillgänglig för affärsmän; syndikerade data ger det nödvändiga sammanhanget för att förstå varumärkets hälsa på den större marknaden, och AI utför den komplexa forskningen som identifierar orsakerna bakom ett varumärkes hälsa.
Med denna information är affärsmännen bättre positionerade för att vidta åtgärder än vad de skulle vara om de var begränsade till data från enskilda återförsäljare eller om de inte hade analysverktyg med avancerade AI-funktioner.
Märkeshälsa är naturligtvis viktigt för dagligvaruprodukter, men en annan fördel med syndikerade data är den insikt som de ger om andra stora varumärken och konkurrenter. Var har konkurrenterna framgång? Vilka segment ignorerar de? Var kan ditt eget företag fylla luckorna eller gå om motståndarna?
Syndikerade data erbjuder den information som krävs för att utföra denna typ av marknadsundersökningar och besvara dessa frågor. På samma sätt är AI väl lämpad att identifiera de bästa möjligheterna för företag som vill vara bättre än sina konkurrenter och få ett försprång på marknaden.
Däri ligger en enorm möjlighet att placera ett företags förståelse av sin egen prestation inom en mycket större ram så att affärsmän kan agera med bättre information.
Vill du veta mer om syndikerade data? Kolla in dessa ytterligare resurser:
- CPG Analytics: The Definitive Guide: CPG Analytics: The Definitive Guide: The Definitive Guide. Förstå hur CPG-företag kan utnyttja analyser för att få sin affärsstrategi att slå igenom.
- Vad är Augmented Analytics? Är du redo att ta dina kunskaper om analys till nästa nivå? Lär dig hur maskininlärning och naturlig språkgenerering kombineras för att automatisera datainsikter.
- Hur CPG-företag skapar meningsfulla affärsresultat med AI. I den här Food Dive-playbooken beskrivs hur CPG-företag kan använda AI till sin fördel. Ladda ner denna resurs för otroliga insikter.
.