Die Führung eines großen Getränkeherstellers hatte ein Problem. Die negative Stimmung der Verbraucher gegenüber zuckerhaltigen, kohlensäurehaltigen Getränken (die das Kerngeschäft des Unternehmens ausmachten) nahm zu, und es gab keine Anzeichen dafür, dass sie nachließ. Das Unternehmen wusste, dass es sein Portfolio aktualisieren musste, um dem veränderten Verbrauchergeschmack gerecht zu werden. Die Frage war nur, wie.
Um seine Strategie zu entwickeln, nutzte das Unternehmen einen datengestützten Ansatz, um Muster, Trends und Chancen zu erkennen. Durch die Analyse von Verbraucherbeiträgen mit negativer Stimmung zu kohlensäurehaltigen Erfrischungsgetränken konnte das Unternehmen herausfinden, auf welche kalorienreduzierten Alternativen die Verbraucher umsteigen und welche besonderen Eigenschaften sie suchen - in diesem Fall Koffein und Kohlensäure.
Auf der Grundlage dieser quantifizierbaren, datengestützten Erkenntnisse entwickelte das Unternehmen eine neue Produktlinie, die derzeit auf dem besten Weg ist, eine 1-Milliarde-Dollar-Marke zu werden. Das ist die Stärke fortschrittlicher Datenanalyse und der Grund dafür, dass diese Art von Plattformen für dynamische Branchen wie die Lebensmittel- und Getränkeindustrie vom "Nice-to-have" zum "Must-have" geworden sind.
Erweiterte Datenanalyse: Was werden die Verbraucher nächstes Jahr probieren wollen?
Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen die Hersteller der Entwicklung voraus sein und voraussehen, was die Verbraucher als Nächstes wollen. Das bedeutet, dass die Entscheidungsträger/innen einige Wetten eingehen müssen, die durch fortschrittliche Datenanalysen unterstützt werden.
Mit den richtigen Datentools können Lebensmittel- und Getränkehersteller in die Zukunft sehen. Mehr oder weniger. Zumindest können sie aufsteigende Verbrauchertrends quantitativ bestimmen und darauf aufbauend Strategien entwickeln.
Während einige einfache Social-Listening-Tools die Stimmung der Verbraucherinnen und Verbraucher erkennen, indem sie nutzergenerierte Daten durchsieben, erfassen und verbinden fortschrittlichere Plattformen wie Skai eine Vielzahl unterschiedlicher Datenquellen. Von Open-Source-Inhalten, die von Verbrauchern generiert werden, über Offline-Datensätze bis hin zu integrierten Daten-Feeds von Drittanbietern wie Nielsen bieten wir einen ganzheitlichen Blick auf den Markt, um zu zeigen, wie Trends entstehen und sich entwickeln - und wohin sie sich entwickeln werden.
In einem früheren Technologiezeitalter hätte die Aufbereitung all dieser Daten enorme Investitionen in Ressourcen erfordert. Auch heute noch zeigen Studien, dass mehr als 40 % der Zeit eines Analysten für die Validierung, Kategorisierung und sonstige Vorverarbeitung von Advanced-Analytics-Daten aufgewendet wird. Das bedeutet, dass Unternehmen oft vor der Wahl stehen, sich auf begrenzte Datensätze zu verlassen oder eigene Mega-Analytics-Teams aufzubauen. Skai macht diese Wahl überflüssig, indem es die Tiefe traditioneller Marktforschung mit der Geschwindigkeit und dem Umfang von KI kombiniert, sodass Unternehmen schnell zu Erkenntnissen gelangen können, wie in diesem "Fair Trade"-Beispiel:
- Die frühen Signale eines neuen Trends erkennen: Der Trend zum fairen Handel zeigte sich zuerst in den Diskussionen der Meinungsführer (Key Opinion Leader, KOL) über Schokolade, bevor er auf die Diskussionen der Verbraucherinnen und Verbraucher übergriff - ein untrügliches Zeichen für einen neuen Trend.
- Messung der Verbraucherstimmung: Der faire Handel gewinnt in den Verbraucherdiskussionen an Fahrt, mit Tausenden von positiven Erwähnungen in Produktbewertungen und in den sozialen Medien.
- Glänzende Wettbewerbsanalyse: Die Wettbewerbsanalyse zeigt auf, welche neuen Produkte das Fair-Trade-Siegel tragen und welche Marken diesem Trend folgen.
- Weiße Flecken identifizieren: Trotz des zunehmenden Interesses am fairen Handel in Gesprächen mit Fachleuten und Verbrauchern gibt es in bestimmten Kategorien immer noch nur wenige Angebote, die sich auf den fairen Handel berufen.
- Erschließung kategorieübergreifender Chancen: Der faire Handel hat einen großen Einfluss auf Kaffee und beginnt, sich auch in anderen Kategorien wie Zucker, Nüssen und Schokolade durchzusetzen.
- Vorhersage des zukünftigen Interesses: Anhand des Umsatzvolumens und des Wachstums können Unternehmen vorhersagen, wie beliebt der Fair-Trade-Trend in den kommenden Jahren sein wird.
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*DieserBlogbeitrag erschien ursprünglich auf Signals-Analytics.com. Kenshoo hat Signals-Analytics im Dezember 2020 übernommen. Lies die Pressemitteilung.
