En période d'incertitude, les chefs d'entreprise se tournent vers les leviers qu'ils peuvent contrôler, à commencer par la conservation des parts de marché et les moyens d'atténuer les risques. Bien que cela implique souvent de reporter les investissements dans les nouvelles technologies, les outils d'analyse avancée et de veille stratégique basés sur l'IA vont à l'encontre de cette tendance en raison de leur capacité à mettre en évidence des informations exploitables qui présentent peu de risques et qui sont très rentables.
Voici les 3 façons dont l'analyse avancée peut servir à préparer l'avenir de votre entreprise :
L'analyse avancée peut aider les entreprises à déterminer quels sont les produits ou les caractéristiques des produits qui prospéreront, quel que soit l'environnement économique. En exploitant un large éventail de sources de données externes, les plateformes d'analyse avancée peuvent aider à identifier les sentiments des consommateurs jusqu'aux attributs ou avantages spécifiques du produit qui sont souhaitables et les comparer aux produits qui font ces déclarations sur le marché. Dans le domaine de l'alimentation et des boissons en particulier, les récessions passées ont montré que si les consommateurs apprécient un produit particulier, il est peu probable que ce plaisir diminue, même en période de récession, et qu'il existe une opportunité pour une marque d'exploiter ce besoin. Les spécialistes du marketing sont alors mieux placés pour créer des messages qui trouvent davantage d'écho auprès des consommateurs et qui établissent la confiance et le capital de la marque à long terme.
L'analyse avancée offre des perspectives prédictives qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur des données et non sur des conjectures. Rien de tel qu'une crise pour apprécier à sa juste valeur les informations exploitables. Tout le monde veut pouvoir regarder dans une boule de cristal pour savoir ce qui va se passer à l'avenir. L'analyse prédictive génère des prévisions de ventes et de demande qui prennent en compte différents types de données, comme les données des points de vente, les données démographiques, les recommandations des KOL, les avis sur les produits, la voix du consommateur, et bien d'autres encore, afin d'accroître la précision. L'analyse prédictive permet également des simulations qui réduisent encore les risques.
L'analyse avancée permet de rationaliser les processus et de réduire les coûts. Aujourd'hui, les entreprises dépensent des sommes considérables et affectent des armées d'analystes de données à la collecte et à l'harmonisation d'ensembles de données internes et externes, mais elles continuent de se heurter à des difficultés pour accéder à des données exactes, les relier entre les services, obtenir des informations en temps utile et les relier aux stratégies de l'entreprise. L'analyse avancée peut remplacer ces processus manuels ou cloisonnés et fournir le meilleur rapport qualité-prix en termes d'amélioration de l'efficacité et de génération d'économies, de temps plus court pour obtenir des informations et de résultats commerciaux fructueux.
Les statistiques montrent que les organisations guidées par les données ont 23 fois plus de chances d'acquérir des clients, 6 fois plus de chances de les fidéliser et 19 fois plus de chances d'être rentables. Dans un tel contexte, il est facile de comprendre pourquoi les analyses avancées sont cruciales.
-------------
*Cetarticle de blog a été publié à l'origine sur Signals-Analytics.com. Kenshoo a acquis Signals-Analytics en décembre 2020. Lire le communiqué de presse.
Plus de détails
