「従来型の分析手法は、施策に対する結果を得るものだった。一方、探求型分析は、将来の売れ筋や潜在顧客を予測し、知見を得ることができる。例えば、従来型分析で判明するのは『自社の顧客はどのような人か』であるのに対し、探求型分析では『今後6カ月で自社の顧客となるのはどのような人たちか、その人たちはどこからやってくるのか』がある程度予測できる」（Hansson氏）
実際、同社の顧客である英国の小売大手Tescoでは、外部データ活用し、需要予測の改善に成功した。気象に基づく売り上げモデルとデータを活用し、生鮮食料品の売れ残り（廃棄率）を30％減らし、年間600万ポンド（約11億4000万円）のコスト削減を実現したという。
デンマークのCoop（消費者協同組合）では、店舗からの案内に対して、顧客が返答したいかどうかを予測するモデルを構築。それをもとに消費者の購買行動を分析し、パーソナライズされた案内を作成して6つのチャネルでリアルタイムに案内を提供したところ、返答率が2倍になったとのことだ。
デンマークCoopのリアルタイムオファリング施策
