Slik forutser du nye markedstrender og tilpasser deg med selvtillit

Hos Mastercard fokuserer vi på å hjelpe bedrifter med å se hva som kommer – før det skjer. Teamene våre gjør forbruksdata fra forbrukere og økonomiske signaler i nær sanntid om til praktisk veiledning som ledere kan bruke umiddelbart. Med plattformer som SpendingPulse™ kan organisasjoner dykke ned i hva som skjer i deres bransje eller region, og oppdage endringer etter hvert som de utspiller seg. Våre økonomiske rådgivningsløsninger, inkludert Macro360, hjelper ledere med å forstå helheten og omsette denne innsikten til smartere beslutninger. Og med verktøy som Forecasting & Scenario Planning, drevet av KI og statistisk modellering, kan selskaper planlegge med større trygghet og nøyaktighet. Resultatene taler for seg selv – bedrifter som bruker disse løsningene, har sett sterkere kampanjer og en positiv avkastning på investeringen over tre år.

En misoppfatning er at KI kan ordne alt på egen hånd. KI er et utrolig nyttig verktøy, men gode prognoser krever struktur. Det er viktig å starte med signaler som gir økonomisk mening. For etterspørsel fra forbrukere bruker vi mål som personlige forbruksutgifter. KI kan fremskynde arbeidet, men økonomer og dataforskere må fortsatt velge de riktige inndataene og beskytte seg mot falske mønstre.

De fleste kunder ønsker å se utover sine egne fire vegger. En restaurantkjede kjenner sine egne butikker. Den vet ikke hvordan den bredere kategorien gjør det i det handelsområdet. Vi bruker aggregerte og anonymiserte forbruksdata for å gi denne konteksten. De kan se om trafikken i området øker eller synker, hvilke kjøkken som vinner terreng, og hvordan prisendringer varierer etter sted.

Derfra er tiltakene konkrete: De kan bestemme hvor de skal åpne eller stenge, justere priser etter region eller flytte markedsføringen mot målrettede publikum. Kort sagt kan de bruke forbruk per kategori og region til å sammenligne resultater og ta beslutninger som samsvarer med hva kundene faktisk gjør akkurat nå.

Hos Mastercard anbefaler vi at bedrifter starter med å finne pålitelige datakilder og samler inn data etter en repeterbar tidsplan. For det andre, opprett et analytisk lag som renser og kombinerer disse tallene til modeller – dette er de matematikkbaserte verktøyene som forklarer eller forutsier resultater. For det tredje, bruk konkrete bruksområder. Dette er spesifikke forretningsspørsmål, som «hvor skal vi åpne neste gang?», som modellene kan bidra til å besvare.

De fleste organisasjoner følger en lignende vei, men de tenker ikke nok på hvordan teamet driver effektivitet, og går direkte fra datainnsamling til beslutningstaking. For å unngå denne forglemmelsen kan team bruke KI til å forkorte det som ellers er en krevende kjede, og redusere de manuelle trinnene mellom data og beslutning. Hvis du investerer i data og analyse, er det viktig å spørre om denne kostnaden konsekvent fører til bedre valg. I mange tilfeller er det fortsatt mer å hente, mer verdi å fange fra de samme innsatsfaktorene.

Koble også sammen de ulike delene. Sentraliser datastrategien og analysestrategien din. Sørg for at teamet ditt vet hva dere samler inn og hvorfor, samt hvordan dere analyserer det og hvem som bruker det. Sørg for at venstre hånd snakker med høyre hånd, og gjør overgangen fra analyse til handling tydelig og rask.

Når selskaper i dag ser mot sin neste vekstfase, kan den smarteste fordelen være å vite hva som kommer videre.