Les dirigeants d'un grand fabricant de boissons avaient un problème. Le sentiment négatif des consommateurs à l'égard des boissons gazeuses sucrées (qui se trouvaient être au cœur de l'activité de l'entreprise) ne cessait de croître et ne montrait aucun signe d'apaisement. L'entreprise savait qu'elle devait actualiser son portefeuille pour s'adapter à l'évolution des goûts des consommateurs. La seule question était de savoir comment.
Pour orienter sa stratégie, l'entreprise a adopté une approche fondée sur les données afin d'identifier les modèles, les tendances et les opportunités. En analysant les messages des consommateurs exprimant un sentiment négatif à l'égard des boissons gazeuses, elle a pu déterminer les alternatives moins caloriques vers lesquelles les consommateurs se tournaient et les caractéristiques spécifiques qu'ils recherchaient - en l'occurrence, la caféine et la carbonatation.
En s'appuyant sur ces données quantifiables, l'entreprise a développé une nouvelle gamme de produits, qui est actuellement en passe de devenir une marque d'un milliard de dollars. C'est la puissance de l'analyse avancée des données et la raison pour laquelle ces types de plateformes sont passés du statut d'outil utile à celui d'outil indispensable pour des secteurs dynamiques comme celui de l'alimentation et des boissons.
Analyse avancée des données : Que voudront goûter les consommateurs l'année prochaine ?
Pour rester compétitifs, les fabricants doivent garder une longueur d'avance et anticiper les besoins futurs des consommateurs. Cela signifie que les décideurs vont devoir faire des paris en s'appuyant sur des analyses de données avancées.
Avec les bons outils de données, les fabricants de produits alimentaires et de boissons peuvent se projeter dans l'avenir. En quelque sorte. Du moins, ils peuvent identifier de manière quantifiable les tendances de consommation émergentes et élaborer des stratégies sur la base de ces informations.
Alors que certains outils d'écoute sociale de base discernent le sentiment des consommateurs en passant au crible les données générées par les utilisateurs, des plateformes plus avancées comme Skai ingèrent et connectent une grande variété de sources de données disparates. Qu'il s'agisse de contenu généré par les consommateurs, d'ensembles de données hors ligne ou de flux de données de tiers intégrés, tels que Nielsen, nous fournissons une vue holistique du marché pour montrer comment les tendances naissent et évoluent - et où elles vont aller ensuite.
Dans une ère technologique antérieure, la préparation de toutes ces données nécessiterait d'énormes investissements en ressources. Aujourd'hui encore, des études montrent que plus de 40 % du temps d'un analyste est consacré à la validation, à la catégorisation et au prétraitement des données d'analyse avancée. Cela signifie que les entreprises sont souvent obligées de choisir entre s'appuyer sur des ensembles limités de données ou mettre en place des méga-équipes d'analyse en interne. La Skai élimine ce choix en combinant la profondeur des études de marché traditionnelles avec la vitesse et l'échelle de l'IA afin que les entreprises puissent rapidement faire émerger des informations, comme dans cet exemple de "commerce équitable" :
- Détecter les premiers signaux d'une nouvelle tendance : La tendance au commerce équitable s'est d'abord manifestée dans les discussions des Key Opinion Leader (KOL) autour du chocolat avant de se répercuter sur les discussions des consommateurs, signe révélateur d'une tendance émergente.
- Mesurer le sentiment des consommateurs: Le commerce équitable prend de l'ampleur dans les discussions des consommateurs, avec des milliers de mentions positives dans les commentaires sur les produits et sur les médias sociaux.
- Une veille concurrentielle étincelante : L'analyse concurrentielle identifie les nouveaux produits qui revendiquent l'appellation "commerce équitable" et les marques qui suivent cette tendance.
- Identifier les espaces blancs : Malgré la montée en puissance de l'intérêt pour le commerce équitable dans les conversations des experts et des consommateurs, il existe encore peu d'offres se réclamant du commerce équitable dans certaines catégories.
- Faire émerger des opportunitésinter-catégorielles: Le commerce équitable a un impact considérable sur le café et commence à émerger dans des catégories adjacentes, telles que le sucre, les fruits à coque et le chocolat.
- Prévoir l'intérêt futur : En se basant sur le volume et la croissance des ventes, les entreprises peuvent prédire la popularité de la tendance du commerce équitable dans les années à venir.
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*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.
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