Regio Oost | Consumer Insight

Nieuwe voedingsproducten ontstaan uit innovatie, niet uit het verdringen van markten. In tegendeel, de markt krimpt waardoor de afzet op de bestaande markt al lastig genoeg is. Vernieuwing vraagt om het signaleren van kansen, om het inspelen op trends en het activeren van de juiste triggers. Daarvoor is inzicht nodig in de markt, in de trends en in de ontwikkeling van het consumenten gedrag. Kortom, er is een vraag naar Consumer Insight, naar de kenmerken en achtergronden van de consument. Deze informatie is wel aanwezig, maar niet beschikbaar. Wij willen onderzoeken of en hoe we de informatie die beschikbaar is in zeer veel verschillende database, toepassingsgericht kunnen presenteren aan het mkb. Via een informatiedashboard kan het mkb eenvoudige vragen stellen, die automatisch, direct en on-demand beantwoord worden door het combineren van data uit al die beschikbare databases. De vraag in deze haalbaarheidsstudie is of het technisch uitvoerbaar is om met behulp van (bestaande) intelligente software een open vraag van het mkb te herleiden tot een datavraag, of die data ook feitelijke te onttrekken is uit de bigdata op internet en of deze informatiestroom leidt tot een positief business model..Met de juiste logica en intelligentie in de software knippen we de vraag van de mkb-er op in verschillende subvragen. De antwoorden op deze subvragen wordt geabstraheerd uit verschillende databronnen. Vervolgens gebruiken we big-data analyse-software voor het combineren en analyseren van informatie. Door data uit verschillende bronnen te combineren, neemt de nauwkeurigheid van data toe, wordt deze breder toegankelijk en kunnen ook meer dwarsverbanden gelegd worden. We beogen om ook andere bronnen aan te schakelen, zoals weersinformatie, financiële informatie en sociale informatie. Daarmee verrijken we de consumenten data, zodat de gebruikswaarde verder kan toenemen. .We kunnen deze data in ruwe en bewerkte vorm presenteren. Bedrijven kunnen de data dan zelf verder bewerken, of met query’s in ons systeem cross-over analyses maken. Doel is dat juist kleinere bedrijven hiermee zelf trendanalyses kunnen verrichten, leidend tot nieuwe inzichten en initiatieven voor innovatieve productmarktcombinaties. .De innovatie is:.- het automatisch vertalen van vraag naar sub- en subsubvragen, waarvan het antwoord mogelijk wel bekend is;.- het realtime extraheren van de juiste informatie uit uiteenlopende databases all over the world;.- het presenteren van de data op een begrijpbare (visuele) manier;.- en dat on-demand, realtime 24/7..We voeren dit project uit in samenwerking met LEI-WUR en UTwente. LEI Wageningen UR is een onafhankelijk, internationaal toonaangevend, sociaal-economisch onderzoeksinstituut. Het bezit unieke data, modellen en kennis en heeft ervaring om op vernieuwende wijze inzichten en data te combineren om bij te dragen aan een duurzamere wereld (o.a. Arjen Daane MM Bsc). Universiteit Twente is enerzijds betrokken vanuit haar kennis en ervaring op gebied van analyse software, database opbouw, dataextractie en bigdata (o.a. prof.dr.ir. Fred van Houten), alsook vanwege kennis op gebied van productmarkt combinaties, consumer insights (prof.dr.Jörg Henseler)..Om tot een bruikbaar business model te komen dient er aandacht besteedt te worden aan vier hoofdzaken:.1. Wie gaat gebruik maken van de data? Wie zijn de klanten? Welke informatie is voor hen wenselijk te hebben, op welke wijze? Waarom voldoen huidige databanken (blijkbaar) niet?.2. Welk content is er reeds beschikbaar, hoe actueel is die en onder welke condities is die beschikbaar? Is de content online of off-line beschikbaar als ruwe data, geschreven tekst of gerubriceerd?.3. Welke bestaande software technieken zijn beschikbaar bij UT/LEI of welke andere partij is hiervoor geschikt, en moet deze, als dan, niet verbeterd worden? .4. Welk business model kan ten grondslag liggen aan de Consumer Insight Datatooling?.De grote haalbaarheidsvraag is of we met de (bestaande) software tools van de UT/LEI of derden in staat zijn om (big)data uit een grote verscheidenheid aan verschillende type bronnen te analyseren en om de juiste informatie daaruit te filteren? De software helpt Het Agro & Foodatelier om blogs, statistieken en andere databronnen systematisch te scannen en data op de juiste manier te structureren zodat het bedrijfsleven de informatie effectief kan gebruiken en toepassen binnen productontwikkellingsprojecten in de brede zin van het woord.