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Publié le 08/06/2018

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Ekimetrics et l’EBG décryptent les perspectives et applications du Market Intelligence

Ekimetrics, société de conseil pionnière et leader en Data Science depuis 11 ans, publie, en partenariat avec l’EBG, son étude sur le Market Intelligence. Ce second volet du Digital Benchmark, lancé par l’EBG en 2016, offre une approche didactique du Market Intelligence au prisme des interrogations des marques et annonceurs.

Engagé dans une démarche pédagogique, Ekimetrics a souhaité en faire un outil d’accompagnement stratégique pour ces décideurs.

Dans un univers médiatique et numérique de plus en plus encombré, la capacité à émerger dans son écosystème, à comprendre le marché et les attentes de ses clients est un critère crucial de performance. Le Market Research ou Market Intelligence aide les entreprises à recueillir et à analyser des informations spécifiques afin de prendre des décisions stratégiques précises et fiables.

Market intelligence, competitive intelligence, consumer insights, … Ekimetrics analyse la transformation de ce marché disrupté par la technologie et aide les Directeurs Marketing, Insights ou Directeur du Digital des grands groupes à faire les meilleurs choix pour accompagner la connaissance de leur marché, concurrents ou clients. Pour mieux appréhender le champ des possibles offert par le Market Intelligence, Le leader européen en Data Science et Marketing Mix Modeling (MMM) a orienté son analyse pour aider les marques à comprendre les subtilités du Market Intelligence, à décrypter les nouveaux usages et les accompagner dans l’animation d’un écosystème data plus holistique afin d’optimiser la performance ou de trouver de nouveaux avantages compétitifs.

De manière très concrète, Ekimetrics dresse un panorama des solutions existantes sur le marché (nouveaux services disruptifs, avantages et limites de chacune des offres du marché) et propose une check liste des 10 étapes à mettre en œuvre pour réussir son projet de Market Intelligence

1. Clarifier ses dispositifs de prise de décision, les croyances non challengées, les manques de quantification, les dysfonctionnements...
2. Lister les 3 grands enjeux stratégiques à adresser
3. Identifier les meilleures sources d’insights pour chaque Golden question – Se placer au plus proche de l’information la plus brute
4. Faire des choix – Trouver le meilleur compromis qualité / coût en privilégiant la consistance, la comparabilité et la fréquence à la profondeur
5. Bâtir le socle en consolidant la donnée recueillie
6. Créer les ponts entre les différentes sources de données pour assurer comparabilité́ et consolidation
7. Naviguer entre les différentes sources d’insights pour un storytelling holistique
8. Apprendre du passé pour scénariser, simuler, optimiser les futurs plans d’action
9. Créer des data moments et des data owners au sein de chaque comté́ de décision
10. Penser technologie lorsque la vision holistique est construite pour rendre facilement accessible (datalake) et actionnable (data viz) la donnée.


 

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