"Les plus objectifs d'entre nous sont ceux qui font les prédictions les plus précises" - Nate Silver
Dans le marché hyperconcurrentiel d'aujourd'hui, la capacité à prédire l'avenir permet de découvrir un avantage concurrentiel significatif. Grâce à l'analyse prédictive, les marques peuvent aller au-delà de ce qui s'est passé et pourquoi, pour comprendre et prédire ce qui se passera à l'avenir, afin de guider une prise de décision efficace et de stimuler la croissance.
L'analyse prédictive transforme les données en perspectives d'avenir en extrayant des modèles et des relations dans les données grâce à des applications révolutionnaires de la science des données. Grâce aux progrès des techniques prédictives et à la disponibilité accrue des solutions prédictives, les organisations peuvent désormais exploiter la puissance de l'analyse prédictive sans avoir besoin d'une armée de data scientists.
Comme tous les déploiements réussis de données et d'analyses, les meilleures mises en œuvre d'analyses prédictives commencent par des besoins commerciaux spécifiques, garantissant que le résultat sera applicable aux besoins du processus de prise de décision. La façon dont la question initiale est définie affectera le reste du processus, les sources de données à inclure, l'algorithme approprié à appliquer et la façon dont l'analyse doit être présentée. La connexion de sources multiples, y compris les données de vente, la voix du consommateur, les listes de produits, les critiques de produits, les dépôts de brevets et autres, permettra d'obtenir des prédictions plus précises et enrichies.
La chose la plus importante à garder à l'esprit en ce qui concerne les prévisions est qu'elles sont dynamiques. Les prévisions peuvent changer en fonction de la réalité et des sentiments des consommateurs, comme nous l'avons tous trop bien appris cette année avec le COVID-19. Les technologies capables d'ingérer en permanence des sources de données et de repérer les changements subtils produiront les prévisions les plus précises et les plus opportunes.
Prévoir l'essor du lait d'avoine
Un grand fabricant d'ingrédients cherchait à se positionner en tant que conseiller de confiance auprès de l'un de ses plus gros clients, un leader mondial de l'alimentation. Il voulait s'assurer que son client comprenait bien l'évolution des besoins des consommateurs et, armé de données, lui donner la confiance nécessaire pour investir dans une nouvelle gamme de produits de substitution aux produits laitiers, perçue comme un domaine émergent méritant d'être exploré.
En analysant les performances de vente, les discussions avec les consommateurs et les revendications de produits, la plateforme Skai a fait apparaître le lait d'avoine comme un besoin sévèrement sous-exploité (par opposition au soja qui était déjà un ingrédient établi dans la catégorie avec peu de place pour de nouvelles innovations). À l'époque, le lait d'avoine représentait un marché de 4,3 millions de dollars et, à la fin de 2019, il représentait 68 millions de dollars de ventes attribuées.
Dans un exemple similaire, l'analyse du potentiel futur de l'huile d'olive en tant qu'ingrédient à l'aide des données de vente a prédit une diminution de près de 2 millions de dollars au cours de la période de trois ans allant de 2016 à 2019. En ajustant le modèle pour inclure d'autres sources, le Skai a prévu une augmentation de 13,75 millions de dollars. Ceci était basé sur des indicateurs positifs qui comparaient l'huile d'olive à 371 autres ingrédients : l'huile d'olive était classée #4 dans les posts d'influenceurs clés en 2016, l'huile d'olive était au-dessus de la médiane par rapport aux ventes à la fois avec les critiques des consommateurs et les nouveaux produits lancés, et enfin, l'huile d'olive était dans le top 15% de l'intérêt de la marque autour des ingrédients. Résultat : les ventes d'huile d'olive ont augmenté de 54,5 millions de dollars entre 2016 et 2019 !
Ces cas d'utilisation démontrent le pouvoir de la prédiction et la nécessité de connecter en permanence de multiples sources de données afin d'obtenir le type d'informations qui peuvent conduire à des décisions commerciales fructueuses.
-------------
*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
