L’intel·ligència de mercat està experimentant una transformació fonamental impulsada per la ciència de dades i la Intel·ligència Artificial, que permet a les empreses obtenir avantatges predictius dins de les seves indústries. Hem parlat d’aquest canvi amb Tom Beckers i Freek Hens de la firma d’assessoria Hammer, basada als Països Baixos. En el món actual basat en la dada, les empreses aprofiten cada vegada més la ciència de dades per transformar l’intel·ligència de mercat d’una tasca reactiva a una força predictiva. A través de l’aprenentatge automàtic, la IA i la modelització predictiva, extreuen idees accionables de grans conjunts de dades, facilitant decisions més ràpides i precises i asegurant un avantatge competitiu significatiu. Aquesta integració de la ciència de dades amb la intel·ligència de mercat porta les empreses més enllà de la simple recopilació i anàlisi de dades. Les permet comprendre profundament els seus mercats, clients i competidors, anticipant tendències i comportaments dels clients abans que apareguin. A continuació, hi ha sis aplicacions transformadores que redefineixen els enfocaments de la intel·ligència de mercat: 1. Anàlisi de la competència La ciència de dades permet realitzar anàlisis competents en temps real mitjançant la recopilació i examinació automàtica de grans volums de dades públiques —com informes financers, notícies i xarxes socials— per avaluar el rendiment dels competidors i identificar buits de mercat. Beckers explica que eines com l’scraping web i l’aprenentatge automàtic permeten monitoritzar contínuament els preus, productes i estratègies de màrqueting dels competidors amb un esforç mínim, proporcionant coneixement continu i assequible. Això ajuda les empreses a adaptar-se ràpidament als canvis del sector i a millorar el seu posicionament competitiu. 2. Monitorització de la bona marcat i sentiment Mitjançant el Processament del Llenguatge Natural (PLN) per a l’anàlisi de sentiments, les empreses poden escoltar la "veu d’internet". El monitoratge continu de les xarxes socials, els fòrums i les ressenyes revela l’opinió pública, destacant tant tendències positives com indicadors primers de insatisfacció.

Això permet ajustar en temps real productes i missatges, incrementant la fidelitat a la marca i respondre proactivament als comentaris dels clients. 3. Descoberta de tendències i predicció de la demanda Amb l’scraping automàtic de dades web, les empreses poden detectar tendències emergents de manera precoç. Hens assenyala que entendre el comportament del client a través de tots els canals d’interacció de la marca condueix a experiències optimitzades i a insights oportuns a mesura que evoluciona la informació, oferint una visió completa de l’engagement del client i els canvis del mercat. 4. Anàlisi predictiu i projecció de la demanda Una de les aplicacions més potents de la ciència de dades és l’elaboració de previsions sobre necessitats futures. Analitzant dades històriques amb models predictius i aprenentatge automàtic, les empreses poden anticipar volums de vendes, canvis en la demanda i tendències seasonals. Beckers subratlla que això permet una alineació precisa de l’inventari, el màrqueting i el desenvolupament de productes amb la demanda prevista, evitant sobreproducció o falta de stock i facilitant la formulació d’estratègies de mercat proactives. 5. Innovació en productes L’anàlisi de ressenyes dels clients, patrons de cerca en línia i dades de demanda ajuda a identificar necessitats no cobertes i oportunitats. Aquestes idees orienten el desenvolupament de nous productes i serveis que s’ajusten millor a les desitjades pel mercat, augmentant les taxes d’èxit i millorant el valor de la marca. 6. Optimització de l’estratègia de preus L’optimització de preus, impulsada per algoritmes i models predictius, analitza els preus dels competidors, el comportament dels clients i l’elasticitat de la demanda per identificar el preu òptim que maximitza els beneficis sense espantar els compradors. Això recolza estratègies de preus dinàmics que s’ajusten automàticament a les condicions del mercat en temps real, equilibrant rendibilitat i satisfacció del client. Implementant aquestes aplicacions de la ciència de dades, les empreses transcendeixen la simple recollida d’informació per establir marcs estratègics que permeten una presa de decisions proactiva i intel·ligent, essencials per modelar el futur del lideratge de mercat.