6 façons dont les professionnels de l'insight utilisent l'IA aujourd'hui
Découvrez 6 façons dont les professionnels de la connaissance utilisent l'IA aujourd'hui.
Contenu
Défis et opportunités de la prise de décision fondée sur les données aujourd'hui
Choisir la bonne approche analytique pour les décisions fondées sur les données
Ce à quoi ressemble la "prise de décision fondée sur les données" en action
Le wargame d'entreprise - une approche ludique et holistique pour prendre des décisions agiles
Défis et opportunités de la prise de décision fondée sur les données aujourd'hui
L'évolution vers des stratégies axées sur les données a été alimentée par l'économie numérique d'abord, la prolifération des données et l'IA. Les dépenses mondiales en technologies et services d'analyse du big data se sont élevées à 180 milliards de dollars en 2019, avec un taux de croissance de 12 % chaque année. Dans le même temps, les entreprises continuent de rechercher une prise de décision plus rapide, plus holistique et plus fiable.
Toutefois, pour relever les défis commerciaux d'aujourd'hui et de demain avec les meilleurs résultats possibles, les entreprises doivent réfléchir attentivement à la manière dont elles intègrent les sources d'information et de données hybrides.
La prochaine ère de prise de décision fondée sur les données naîtra de nouvelles méthodes d'analyse des informations et des données, ainsi que de nouvelles méthodes pour d'activer les résultats.
Pour mieux comprendre où en sont les entreprises dans leur quête de décisions fondées sur des données, nous avons interrogé des clients de SKIM , des experts en information et des leaders d'opinion du secteur.
"Nous avons des modèles pour offrir aux clients le bon produit, au bon moment, avec le bon ton de voix, au bon prix".
Les entreprises qui peuvent s'adapter efficacement à ces changements feront des stratégies commerciales basées sur les données une réalité. Elles seront celles qui bénéficieront d'un avantage concurrentiel et se développeront sur le marché en constante évolution d'aujourd'hui.
Choisir la bonne approche analytique pour des décisions plus holistiques basées sur les données
Quel que soit leur secteur d'activité, la plupart des entreprises reconnaissent aujourd'hui la valeur potentielle cachée dans les différentes sources de données et d'informations. Elles y voient la possibilité de prendre des décisions plus globales et de faire des prévisions plus précises.
Cependant, chaque organisation est sur un chemin différent vers la réalisation de cette réalité - une véritable prise de décision basée sur les données dans l'ensemble de l'organisation. Chacune est confrontée à des défis distincts et s'y attelle différemment en fonction de l'endroit où elle se trouve sur le chemin des "données".
Bien que les sources puissent être dispersées dans toute l'entreprise, de meilleures prévisions ne peuvent être faites qu'en combinant ces sources avec la meilleure approche analytique.
Les entreprises peuvent combiner les sources de données et d'informations de trois manières différentes, en fonction du type et de la nature des problèmes rencontrés :
1. Triangulation des données (conceptuelle)
La triangulation des données hybrides et des sources d'information permet aux entreprises de les évaluer ensemble.
"Les sources ne doivent pas nécessairement être liées techniquement. La facilité d'utilisation, l'accessibilité, est plus importante que l'intégration technique".
L'intégration ne se fait pas sur le plan technique, mais sur le plan conceptuel. Pour certains clients, cette approche apporte une valeur immédiate.
2. Intégration des données (fusion des données techniques)
L'intégration des sources de données permet de quantifier les relations entre les différents ensembles de données et surtout d'améliorer la fiabilité et la précision des prévisions. Étant donné que les données historiques et prédictives sont combinées (par exemple, les données de vente, les données de distribution et les données conjointes), cette approche fournit, par nature, une image plus complète. L'intégration continue des sources de données signifie que les sources de données sont connectées et modélisées à l'échelle et à la vitesse. Comme l'a mentionné un client :
"Et ça, c'est le Saint Graal."
Les prévisions sont basées sur de nouveaux flux de données hebdomadaires, voire quotidiens, par canal ou même au niveau du détaillant. Grâce à cette approche, les décisions fondées sur les données peuvent être prises plus rapidement et avec plus de précision.
Ce à quoi ressemble la "prise de décision fondée sur les données" en action
Quel que soit leur secteur d'activité, toutes les entreprises reconnaissent le potentiel de croissance que représente l'exploitation de la valeur de ces sources de données et d'informations fragmentées. Cependant, la manière dont chaque entreprise s'y prend pour y parvenir diffère considérablement. Chaque entreprise entreprend un voyage différent pour réaliser une véritable prise de décision basée sur les données. Selon l'état d'avancement de ce parcours, les décisions fondées sur les données prendront différentes formes et apporteront différents avantages aux entreprises.
Découvrir les opportunités de croissance pour les produits et services de consommation
Intégrer les sources de données pour améliorer les stratégies de tarification
Les professionnels de la tarification et de l'analyse sont bien conscients de la complexité des stratégies de gestion des revenus. Rien n'est isolé. Comment déterminer quels leviers commerciaux - marque, produit, prix, promotion - utiliser et à quel moment, afin de maximiser la croissance ?
Au moment de prendre ces décisions, il est également important de tenir compte de vos concurrents, de la situation actuelle du secteur, des différents canaux et des consommateurs.
Dans notre Décisions holistiques en matière de prix webinairenotre responsable de la pratique NRM et de la tarification présente des exemples concrets de la manière dont les entreprises utilisent les techniques de recherche par fusion de données pour améliorer leurs stratégies de gestion des revenus.
Améliorer la précision des prévisions de produits sur les marchés de la pharmacie et de la santé grand public
Intégrer les perspectives des professionnels de la santé et des patients/consommateurs pour obtenir des prévisions fiables
Le processus de prise de décision concernant les traitements médicaux et les produits en vente libre est plus complexe que jamais. En ce qui concerne les produits pharmaceutiques, les professionnels de la santé ne sont plus les seuls à prendre des décisions en matière de traitements médicaux. Dans certains cas, le patient peut même contester les recommandations du médecin. Dans le domaine de la santé grand public, les spécialistes du marketing s'attaquent à l'influence croissante des professionnels de la santé sur les achats de produits en vente libre, qu'il s'agisse de préparations pour nourrissons ou de vitamines.
Pour prédire avec plus de précision les décisions de traitement et d'achat, la recherche sur les prévisions doit aller au-delà d'une seule perspective. Le modèle doit correspondre à la réalité du comportement décisionnel d'aujourd'hui.
S'inscrire au webinaire sur la modélisation de l'influence des décisions Webinaire sur la modélisation de l'influence des décisions pour en savoir plus sur une nouvelle approche analytique de fusion de données qui intègre la combinaison pertinente du comportement décisionnel des HCP et des patients/consommateurs.
PepsiCo met en place une stratégie de promotion plus efficace
Si votre entreprise organise des promotions, vous devez vous poser une question cruciale : quelle est la meilleure stratégie de promotion ?
Tel était le défi auquel PepsiCo Benelux était confronté dans ses catégories snacks salés, fruits à coque et céréales, toutes soumises à une pression constante de la part de la concurrence.
PepsiCo avait besoin d'optimiser sa stratégie de promotion avec un impact durable sur la croissance des ventes et du chiffre d'affaires. Pour définir cette stratégie, SKIM a analysé 3 années de données de ventes afin de déterminer l'impact à long terme des promotions.
Nous avons combiné cette analyse historique avec une étude conjointe pour tester de nouvelles promotions. L'intégration des deux sources de données a permis d'obtenir des informations précieuses, notamment sur l'impact à court et à long terme des promotions,
"Nos plans pour l'année prochaine et les années suivantes suivront mieux le comportement des acheteurs et nous pourrons réellement élaborer une stratégie de promotion à long terme."
Heineken et McDonald's adoptent une approche holistique de la tarification
Vous savez que les décisions en matière de recettes doivent être fondées sur des données solides, mais ces données proviennent souvent de sources et de parties prenantes diverses.
Si l'élasticité des prix à la consommation peut suggérer une ligne de conduite, les données de suivi des marques, les chiffres de vente historiques ou même l'intuition de la direction peuvent souvent faire dérailler votre décision de tarification. La manière dont vous appliquez ces différentes données peut affecter le succès - ou l'échec - d'une seule décision de tarification sur votre résultat net.
Alors, comment exploiter au mieux toutes les données de l'entreprise de manière plus holistique afin d'augmenter les revenus et la rentabilité ?
Jorge Roberto Salas Samamé, responsable de la gestion des revenus de Heineken pour l'Afrique, le Moyen-Orient et l'Europe de l'Est, résume la situation :
"La combinaison d'indicateurs macroéconomiques, d'informations sur les consommateurs et les acheteurs, de sensibilité aux prix, d'indicateurs de santé de la marque, de stratégies clients, de données financières et de tendances générales du marché permet de prendre des décisions globales en matière de prix.
Des entreprises comme Heineken et McDonald's y parviennent exceptionnellement bien aujourd'hui et en récoltent les fruits. Elles ont adopté un nouvel état d'esprit holistique en matière de tarification et se sont tournées vers SKIM pour les aider à opérer ce changement.
Chivas définit ses priorités pour le lancement du whisky
Chivas Brothers, propriété de Pernod Ricard, avait besoin de données solides pour renforcer la confiance en interne et obtenir un budget marketing pour le lancement d'un nouveau whisky sur le marché australien.
L'entreprise a fait appel à SKIM pour combiner les données de vente avec les données de recherche afin de prédire avec plus de précision le nombre de caisses vendues chaque semaine pendant les trois années suivant le lancement.
Nous avons intégré la part de préférence obtenue grâce au simulateur conjoint, à la saisonnalité et à l'effet de distribution obtenus grâce à l'analyse des données de vente. Le résultat est un modèle volumétrique qui prévoit le succès potentiel de la marque et met en évidence les priorités en matière de marketing.
L'entreprise a pu combiner les résultats du simulateur prédictif SKIM avec d'autres aspects de la recherche pour illustrer l'impact que des choix de prix différents, la distribution et l'activité marketing pourraient avoir sur les ventes et le positionnement.
Une approche ludique et holistique de la prise de décisions agiles
La prise de décision holistique et fondée sur les données est plus complexe que jamais, en raison des sources de données cloisonnées, des préoccupations et perspectives concurrentes des parties prenantes et de la nécessité de prendre des décisions rapidement en réponse à l'évolution des marchés et des priorités. Ces réalités peuvent entraver votre capacité à prendre les meilleures décisions pour atteindre les objectifs de votre entreprise. Cependant, certains de nos clients adoptent une approche ludique et holistique pour favoriser une prise de décision agile : le wargaming d'entreprise.
Ces ateliers interactifs interfonctionnels mettent vos décisions à l'épreuve. Le business wargaming est un processus qui intègre à la fois des données et des personnes pour permettre des décisions holistiques et agiles.
Se mettre à la place de ses concurrents peut être très révélateur.
Les participants résolvent un problème commercial spécifique en jouant des scénarios de type "what-if" dans un environnement compétitif d'actions et de réactions.
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