Rinkos žvalgyba patiria fundamentalų pokytį, kurį skatina duomenų mokslas ir dirbtinis intelektas, leidžiantis įmonėms įgyti prognozavimo pranašumų savo industrijose. Apie šį posūkį diskutavome su Tomu Beckersu ir Freeku Hensu iš Nyderlandų konsultacinės įmonės Hammer. Šiandieniniame duomenų valdomame pasaulyje įmonės vis dažniau naudoja duomenų mokslą, kad rinkos žvalgybą paverstų ne tik reaktyvia užduotimi, bet ir prognozuojama jėga. Naudodamos mašininį mokymąsi, dirbtinį intelektą ir prognozinius modelius, jos iš didelių duomenų rinkinių ištraukia veiksmingas įžvalgas, leidžiančias priimti greitesnius, tikslesnius sprendimus ir įgauti reikšmingą konkurencinį pranašumą. Šis duomenų mokslo integravimas su rinkos žvalgyba perkelia įmones toliau nei tik duomenų rinkimas ir analizė. Jie gali giliau suvokti savo rinkas, klientus ir konkurentus, prognozuodami tendencijas ir klientų elgseną prieš jų atsiradimą. Žemiau pateikiami šeši pokyčius skatinantys taikymai, kurie perrašo rinkos žvalgybos požiūrį: 1. Konkuruojančios įmonės analizė Duomenų mokslas leidžia realiu laiku analizuoti konkurencinę aplinką, automatiškai renkant ir analizuojant didelius kiekius viešų duomenų – tokių kaip finansinės ataskaitos, naujienos ir socialinė žiniasklaida – vertinant konkurentų veiklą ir identifikuojant rinkos spragas. Beckers paaiškina, kad tokie įrankiai kaip tinklapių duomenų išgavimas ir mašininis mokymasis leidžia nuolat stebėti konkurentų kainodarą, produktus ir marketingo strategijas su minimaliais papildomais ištekliais, teikiant ekonomiškai efektyvias nuolatines įžvalgas. Tai padeda įmonėms greitai prisitaikyti prie industrijos pokyčių ir tobulinti savo konkurencinius pozicijas. 2. Prekės ženklo pasirodymo ir sentimentų stebėjimas Naudojant natūralios kalbos apdorojimą (NLP) sentimentų analizei, įmonės gali klausytis „interneto balso“. Nuolatinis socialinių tinklų, forumų ir apžvalgų stebėjimas atskleidžia viešąją nuomonę, pažymint teigiamas tendencijas ir ankstyvus nepasitenkinimo ženklus.

Tai leidžia realiu laiku koreguoti produktus ir žinutes, stiprinant prekės ženklo lojalumą ir aktyviai reaguojant į klientų atsiliepimus. 3. Tendencijų atpažinimas ir paklausos prognozavimas Automatiškai iš tinklapių duomenų išgaudant įmonės gali anksti aptikti atsirandančias tendencijas. Hensas pažymi, kad supratimas apie klientų elgseną per visas sąveikos su prekės ženklu kanalus leidžia optimizuoti patirtį ir gauti laiku reikalingas įžvalgas, kai informacija keičiasi, suteikiant išsamią klientų įsitraukimo ir rinkos pokyčių vaizdą. 4. Prognozinė duomenų analizė ir paklausos prognozavimas Viena iš galingiausių duomenų mokslo taikymo sričių yra būsimų poreikių prognozavimas. Analizuojant istorinius duomenis su prognoziniais modeliais ir mašininio mokymosi technologijomis, įmonės gali iš anksto numatyti pardavimų apimtis, pokyčius paklausoje ir sezoninius šokus. Beckers pabrėžia, kad tai leidžia preciziškai suderinti atsargas, rinkodaros veiksmus ir naujų produktų kūrimą su laukiamais poreikiais, išvengiant perteklinės gamybos arba trūkumo ir leidžiant kurti proaktyvias rinkos strategijas. 5. Produktų inovacijų skatinimas Klientų atsiliepimų, interneto paieškos modelių ir paklausos duomenų analizė padeda nustatyti nepatenkintus poreikius ir galimybes. Šios įžvalgos vadovauja naujų produktų ir paslaugų kūrimui, kurie geriau atitinka rinkos norus, didindami sėkmės tikimybę ir stiprindami prekės ženklo vertę. 6. Kainodaros strategijos optimizavimas Kainų optimizavimas, pagrįstas algoritmais ir prognoziniais modeliais, analizuoja konkurentų kainas, klientų elgseną ir paklausos elastingumą, siekiant nustatyti optimalias kainas, maksimizuojančias pelną be klientų praradimo. Tai remia dinamiškas kainodaros strategijas, kurios automatiškai koreguojasi pagal realaus laiko rinkos sąlygas, subalansuodamos pelningumą ir klientų pasitenkinimą. Įgyvendindamos šias duomenų mokslo taikymo sritis, įmonės peržengia tradicinį informacijos rinkimą ir kuria strateginius pagrindus, leidžiančius proaktyviai ir protingai priimti sprendimus – būtina ateities rinkos lyderystei formuoti.