Nous avons créé un pool de matériel génétique afin de concevoir notre bœuf avec des caractéristiques de performance supérieures pour nous préparer au réchauffement climatique inévitable.
Historiquement, l’industrie bovine a connu deux principaux facteurs déterminants pour son succès : le goût et le coût de l’alimentation du bétail. En particulier, le maïs et d’autres céréales qui deviennent beaucoup plus chers ne conviennent pas bien aux bovins qui se trouvent dans des zones à forte chaleur et à fort stress thermique, qui deviendront plus courantes à mesure que le réchauffement climatique progressera.
Nos bovins ont donc été génétiquement modifiés, en mélangeant les gènes de bovins indiens et africains – qui ont tous deux subi une sélection naturelle leur permettant de compenser le stress thermique – avec ceux de certaines races bovines européennes. Cela nous permet d’extraire les gènes les plus rentables afin d’obtenir des taux de conversion alimentaire plus élevés et de créer une viande de meilleure qualité et plus savoureuse que celle que nous avons actuellement. D’autres ont tenté d’y parvenir en croisant des bovins avec des buffles.
L’un de nos concurrents, qui livre de la viande congelée à domicile, utilise toujours du maïs pour nourrir son bétail. Nous pouvons affirmer que notre bétail est nourri à l’herbe et que notre viande est plus saine, avec moins de graisse, tout en conservant les mêmes caractéristiques gustatives que le bœuf nourri au maïs.
Nos clients se lancent dans le commerce de détail, et nous envisageons également de nous développer dans ce domaine. Pour ce faire, nous devons nous assurer que nos recherches sont correctes. Nous cherchons des moyens de déterminer les discussions autour de notre produit afin de pouvoir y répondre de manière méthodique. C’est pourquoi nous nous sommes tournés vers la collecte de données sur le web. Nous voulons nous assurer que nous sommes prêts à entrer dans le secteur de la vente au détail avec la meilleure offre possible et à construire une marque forte. Nous utilisons actuellement le Bright Data Web Scraper IDE pour déterminer s’il existe un événement ou un article qui pourrait nous guider.
Mais l’utilisation la plus importante des données web serait d’identifier les clients potentiels et la manière de les atteindre. Une fois que nous avons une idée de notre population cible et de ses réactions à nos produits, nous pouvons créer un modèle pour trouver de nouveaux clients qui entreraient également dans le même ensemble de considérations.
Grâce à Bright Data, nous avons la possibilité de connaître nos clients plutôt que de les deviner. Nous disposons des données que nous pouvons exploiter pour connaître réellement le client plutôt que de faire des suppositions.
Outre les études de consommation et la production de marques, nous utilisons également Bright Data pour comparer les prix et prévoir les perturbations de la chaîne d’approvisionnement.
Nous avons des clients partout dans le monde. Ainsi, si un incendie se déclare en Australie, en accédant aux données publiques sur le web, nous pouvons contourner ou mieux nous préparer à ces perturbations de la chaîne d’approvisionnement afin de continuer à livrer nos produits périssables aux consommateurs.
Notre carnet d’adresses international de clients achète et vend également à l’échelle mondiale, ce qui signifie que nos produits sont vendus à des prix différents partout dans le monde. Nous sommes donc en concurrence avec des milliers d’autres agriculteurs qui vendent des produits similaires, ainsi qu’avec la chaîne d’approvisionnement elle-même.
Par conséquent, afin de déterminer le meilleur prix pour nos produits, nous utilisons Bright Data pour collecter des données publiques sur le web en temps réel. Cela nous permet de garantir que tous nos prix sont à jour et les plus attractifs pour les consommateurs.
Nous prévoyons de continuer à utiliser Bright Data pour brosser un tableau complet de notre marché ainsi que de l’industrie bovine dans son ensemble, du produit au consommateur, et nous avons l’intention de poursuivre l’utilisation des stratégies que nous formulons en tirant parti des données publiques sur le web et des informations recueillies.
