Sisense et Signals Analytics s'associent pour apporter la puissance des données externes à l'entreprise

Les équipes commerciales veulent constamment connaître les performances de leur entreprise - par rapport à leurs objectifs internes et à ceux du marché sur lequel elles sont en concurrence. Elles comparent leurs performances à leurs résultats antérieurs, à ce que leurs clients demandent, à ce que leurs clients achètent et, idéalement, à ce que leurs clients achèteront . Pour obtenir leurs réponses, les entreprises s'appuient généralement sur des sources de données qui sont toutes internes et qui ne donnent aux décideurs qu'une partie de l'image.

C'est désormais du passé. Aujourd'hui, grâce à un partenariat stratégique, Signals Analytics et Sisense facilitent l'intégration de l'analyse de données externes dans l'environnement principal de BI d'une entreprise. Il en résulte une vision plus large et plus holistique du marché, associée à des informations plus exploitables et plus granulaires. L'intégration de ces analyses partout démocratise l'utilisation des données et l'accès à des informations critiques dans toute l'entreprise.

Pourquoi l'analyse des données externes ?

L'intégration de Signals Analytics à la plateforme Sisense tient les promesses de l'analyse avancée - en insufflant de l'intelligence au bon endroit et au bon moment, en élevant les décisions standard au rang de décisions stratégiques, et en accélérant le temps de déploiement. La combinaison de données internes et externes permet d'obtenir des informations puissantes qui peuvent stimuler l'innovation, le développement de produits, le marketing, les partenariats, les acquisitions et bien d'autres choses encore.

Principaux cas d'utilisation de l'analyse de données externes

Les données externes sont particulièrement bien adaptées pour informer les points de décision tout au long du cycle de vie du produit, de l'identification des besoins non satisfaits à la prévision des ventes pour des attributs spécifiques, en passant par le positionnement par rapport à la concurrence, la mesure des résultats, etc. En intégrant un large éventail de sources de données externes connectées et contextualisées, les utilisateurs bénéficient d'une image plus holistique du marché.

Par exemple, lorsque l'on combine les évaluations de produits, les listes de produits, les médias sociaux, les blogs, les forums, les sites d'information, etc. avec les données de vente, le taux de précision de l'analyse prédictive passe de 36 % à plus de 70 %. Des résultats similaires sont observés lorsque l'on passe de l'écoute sociale seule à l'utilisation d'un ensemble de données externes entièrement connectées et contextualisées pour générer des prédictions.

Le partenariat entre Sisense et Signals Analytics : Ce qu'il faut savoir

• Signals Analytics fournit des ensembles de données connectées et contextualisées pour des catégories spécifiques de biens de consommation en évolution rapide (FMCG).
• Les utilisateurs de Sisense peuvent puiser dans l'un des plus vastes ensembles de données externes disponibles et exploiter la puissance de ces données connectées dans leurs tableaux de bord Sisense.
• Le retour sur investissement de l'analyse augmente considérablement lorsque l'on combine les données historiques, les ventes, les stocks et les données sur les clients avec les données de Signals Analytics.

Intégrer l'analyse de données externes dans votre environnement Sisense en trois étapes simples

Étape 1 : Connexion

Depuis votre interface utilisateur Sisense, utilisez le connecteur de données Snowflake pour vous connecter au Data Mart Skai . Les données peuvent être interrogées en direct dans le Sisense ElastiCube.

Étape 2 : Sélectionner

Une fois la connexion de données établie, sélectionnez les types de données nécessaires en filtrant le "Catalogue" correspondant.

Étape 3 : Visualiser

Sélectionnez les dimensions, les mesures et les filtres à appliquer, puis visualisez.

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*Cetarticle de blog a été publié à l'origine sur Signals-Analytics.com. La Skai a acquis Signals-Analytics en décembre 2020. Lire le communiqué de presse.