De grote marktonderzoek – en peilingbureaus zouden wel eens in felle turbulentie kunnen terechtkomen. Hun businessmodel riskeert door de big data helemaal op zijn kop te worden gezet. Lees hieronder over twee verbazingwekkende voorbeelden die de revolutie van big data en data mining in de immobiliën- en mediasector aantonen.
De marktanalyse: een business die miljarden bijdraagt
Tal van marktstudiebureaus hebben zich gespecialiseerd in de analyse van marktaandelen. Legers van onderzoekers verzamelen gegevens op het terrein, waarvan de resultaten vervolgens worden geëxtrapoleerd om marktaandelen te berekenen. De inzet is van strategisch belang voor de fabrikanten, die geen andere keuze hebben dan een derde onderneming te betalen om gegevens te harmoniseren op niveau van een land of continent. Door big data en data mining is het einde van dat business model misschien nabij. Waarom immers aan een derde vragen om uw marktaandeel te berekenen als u het zelf kunt doen?
Stelt u zich de volgende situatie voor. U bent een producent van water in flessen, die u via 30 verdelers in Europa verkoopt. Producten worden allemaal aan de kassa gescand en de gegevens ervan opgeslaan om uw kassaticket aan te maken. Als u de helft van de verdelers kunt overtuigen om de gegevens over de verkoop van water te delen en te kopiëren naar een grote database, kan u met data mining zeer nauwkeurig uw relatieve marktaandeel berekenen. De gegevens moeten in het begin natuurlijk worden geharmoniseerd, maar eens dat is gebeurd wordt uw marktaandeel bepalen kinderspel. Het verzamelen van gegevens op het terrein wordt dan overbodig.
Zie hieronder twee gelijkaardige voorbeelden, één uit de immobiliën-, het andere uit de mediasector.
Hoe prijstrends in de vastgoedsector analyseren ?
Vandaag hebben notarissen nog altijd een monopolie op de verkoop van onroerend goed en zijn ze de enigen die beschikken over alle gegevens van de verkochte onroerende goederen in een bepaald land. Ze zijn de enigen die het effectief betaalde bedrag van een goed kennen en, daardoor, de enigen die trends kunnen analyseren. Die trends zijn van onmetelijke waarde voor diegenen die op het punt staan te kopen. Een huis of appartement kopen vertegenwoordigt meestal de aankoop van een leven: niemand wil te veel betalen. Maar hoe notarissen omzeilen, die hun waardevolle informatie natuurlijk voor zichzelf houden? Er bestaat een mogelijkheid om gebruik te maken van big data en dat monopolie te doorbreken. Wist u dat ook vastgoedmakelaars de uiteindelijke prijs kennen van het vastgoed dat ze verkochten? Door die (in hun boekhoudprogramma of iets gelijkaardigs gecodeerde) gegevens te bundelen, is het mogelijk de notaris te vermijden.
Hoe nauwkeuriger kijkcijfers analyseren?
Zoals u weet zijn marktaandelen en kijkcijfers de belangrijkste KPI (prestatiekernindicatoren) in de televisiesector. Nu wordt de berekening ervan uitbesteed aan een derde onderneming, die werkt op basis van een steekproef van vrijwilligers die een meetkastje gebruiken. Dat meetkastje registreert wat de persoon kijkt en via extrapolatie wordt vervolgens het marktaandeel van elk programma en elke zender vastgesteld. Die methode heeft echter enkele nadelen. Het belangrijkste is dat de analyse gebeurt op basis van een steekproef. Niemand kan immers garanderen dat de steekproef representatief is voor de hele bevolking. Bovendien zijn gewoontes gewijzigd en kijken mensen nu op meerdere schermen tegelijk. Het gebruik van het meetkastje geeft dus een zeer vertekend beeld. De oplossing komt van de telecomoperatoren, die u de toegang tot zenders verkopen. Die toegang gebeurt meer en meer via een ‘box’, waarmee u wordt geïdentificeerd. De operator kan dan heel precies volgen wat u op eender welk moment bekijkt. De volgende stap bestaat erin de gevens van alle telecomoperatoren samen te tellen (gelukkig wordt 80% van de markt grotendeels over drie of vier operatoren verdeeld) en data mining de rest te laten doen.
Besluit
Deze drie voorbeelden (verkoop, immobiliën en media) tonen aan dat men efficiënter kan werken et beter marktwaardes kan bepalen door bronnen en gegevens samen te voegen, iets wat voorheen door derden werd gedaan.
Posted in big data, Marketing.
