Wie Big Data die Geschäftswelt in naher Zukunft revolutionieren wird: Teil 1

Die Vorhersagbarkeit von Geschäftstrends und Konsummustern ist eine der begehrtesten Weisheiten in der Geschäftswelt. Der wissenschaftliche Weg, dies zu tun, besteht darin, riesige Mengen statistischer und historischer Daten zu analysieren, die auch als Big Data bezeichnet werden.

Unternehmen auf der ganzen Welt wollten schon immer Erkenntnisse aus historischen Daten gewinnen, um klügere, bessere Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Es ist diese Nachfrage nach Daten und Informationen, die das Wachstum von Big-Data-Plattformen und -Tools ausgelöst hat. Big Data wird die Art und Weise, wie Unternehmen, ob groß oder klein, agieren und konkurrieren, grundlegend verändern. Unternehmen, die investieren und Wert aus ihren Daten ziehen, hätten einen klaren Marktvorteil gegenüber ihren Wettbewerbern. Mit der Weiterentwicklung der Computerressourcen würden Unternehmen mehr Vorteile aus Big Data und Analysen ziehen.

Eine aktuelle IT-Studie von AT Kearney besagt, dass über 46 Prozent der Unternehmen in den letzten 18 Monaten eine Big-Data-Initiative implementiert haben. Weitere IT-Untersuchungen schätzen, dass weit über 85 Prozent der Fortune-500-Unternehmen innerhalb eines Jahres eine Big-Data-Initiative implementieren würden. Der Aufbau von Fähigkeiten und die effektive Nutzung von Big Data werden nicht nur die Leistung und Produktivität in herkömmlichen Funktionen und Segmenten steigern, sondern auch effektive Möglichkeiten zur Erweiterung des Service- und Produktangebots schaffen.

Big Data transformiert Geschäftsmodelle

Big Data wird Unternehmen auf der ganzen Welt Wettbewerbsvorteile verschaffen. Für viele Unternehmen haben die aus Big Data gewonnenen Erkenntnisse zu nachhaltigem und profitablem Wachstum in drei Schlüsselbereichen geführt: Betrieb, Produktinnovation sowie Kundengewinnung und -bindung.

Operationen

Lieferkettendaten bieten verschiedene datenreiche Interaktionen wie physische Produktbewegungen, die durch Mikrosensoren und Funkfrequenzidentifikation (RFID) erfasst werden. Beispielsweise verwendet das Value Chain Visibility-Programm von Airbus Förderbänder, Bewegungssensoren und RFID-Lesegeräte, um Anlagenbewegungen, Materialien und Prozesse in Echtzeit zu überwachen. Der Geltungsbereich erstreckt sich über In-Service-Partner, Kunden, Produktionsstätten und Lieferanten; was zu niedrigeren Kosten, verbesserter Produktivität und reduziertem Lagerbestand führt.

Eine Einzelhandelskette verwendet umfassende SKU-Bestandsdaten (Stock Keeping Unit), um Überbestände in einem bestimmten Geschäft zu identifizieren, die in anderen Geschäften verkauft werden können. Sein bisheriger Fast-Reverse-Logistikansatz identifiziert möglicherweise nur die 50 oder 60 überfüllten SKUs, während sein Big-Data-Ansatz den gesamten Datensatz verwendet und ein umfangreiches SKU-Modell über mehrere Geschäfte hinweg erstellt. Jetzt verlagert die Einzelhandelskette schnell Millionen von Dollar an Überbeständen in andere Geschäfte und hat ein effektives Vertriebsmodell entwickelt, das auf sorgfältiger Analyse mit Hilfe von Big Data basiert, um Überbestände einzuschränken. Darüber hinaus erfasst die Kette Kundenkarten-, Werbe- und Preisdaten, um tiefere Einblicke darüber zu erhalten, wann, warum und was ihre Verbraucher kaufen.

Produktinnovation

Weltweit entstehen Möglichkeiten für Big Data, um Daten aus mehreren Quellen zu sammeln und zu systematisieren oder Offline-Informationen zu sammeln. Wenn Daten richtig erfasst und organisiert werden, können etablierte und neue Unternehmen ihre Produkte und Dienstleistungen verbessern und auf neue Weise Einnahmen erzielen. Das amerikanische multinationale Unternehmen General Electric plant die Entwicklung neuer vernetzter Geräte, darunter Generatoren, CT-Scanner, Düsentriebwerke und mit Sensoren ausgestattete Kraftwerke, die in der Lage sein werden, Terabytes an Daten über das Internet an Ingenieure zurückzusenden. GE plant, diese Daten zu nutzen, um seine Dienstleistungen und Produkte effizienter zu gestalten, was wiederum seinen Kunden jährlich Millionen von Dollar einsparen würde.

Crowdsourcing und Methoden der sozialen Produktinnovation werden mit Hilfe von Big Data ermöglicht. Jetzt ist es möglich, Millionen von Tweets in Erkenntnisse über Dienstleistungen und Produkte umzuwandeln, die bei Kunden Anklang finden. Der Kern dieser Arbeit besteht darin, mithilfe ausgeklügelter Computerlinguistik Stimmungsanalysen über die Produktpalette des Unternehmens und seine Verbraucher durchzuführen. Die resultierende Ausgabe würde Produktinnovations- und Produktmarketingstrategien informieren.

Daten und die dazugehörige Analytik werden zu eigenständigen Produkten. Analyse- und Technologieunternehmen liefern nützliche Erkenntnisse aus großen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten. Zum Beispiel das Sammeln und Auswerten von Transaktionsdaten zwischen Lieferanten und Händlern. Einzelhändler, die diese Daten zusammen mit den Analysen besitzen, können sie verwenden, um den Geschäftsbetrieb zu verbessern, den Verbrauchern zusätzliche Dienstleistungen und Produkte anzubieten und Drittmitglieder oder Organisationen zu ersetzen, die diese Dienstleistungen derzeit anbieten, und so neue Einnahmequellen generieren.

Kundengewinnung und -bindung

Big Data stellt den Kunden tatsächlich in den Mittelpunkt der Unternehmensstrategie. Unternehmen und Unternehmen werden mit Verbraucherdaten aus Online-Communities, Websites und Datenbanken von Drittanbietern und Behörden überschwemmt. Darüber hinaus teilen Benutzer täglich fast 32 Milliarden Daten oder Inhalte auf Social-Media-Plattformen wie Twitter, Facebook, LinkedIn, Instagram usw. Durch Big Data ist es möglich, Social-Media-Feeds mit verschiedenen Quellen, einschließlich kultureller Veranstaltungen, zusammenzubringen , Wetterdaten und interne Daten in Form von Kundenkontaktinformationen. Darüber hinaus werden fortschrittliche Analysetools eine effektive, schnellere und kostengünstigere Verarbeitung ermöglichen und schnell Potenzial für die Entwicklung neuer Erkenntnisse schaffen.

Eine asiatische Bank untersucht Kundenanrufe, um wahre Stimmungen zu sammeln, während eine amerikanische Bank Social-Media-Aktivitäten analysiert, um Risikokunden zu identifizieren. Diese Art der Sammlung von Fakten oder Meinungen würde direktes Feedback erfassen und eine natürliche Voreingenommenheit von Verbraucherumfragen vermeiden. Gleichzeitig werden Leistungs- und Kundenziele schnell entwickelt. Unternehmen müssen jetzt nicht mehr auf wöchentliche, monatliche oder jährliche Berichte warten, um Geschäftsstrategien festzulegen.

In ähnlicher Weise nutzt der in den USA ansässige Einzelhändler Macy's Big Data, um kundenorientierte Sortimente zu erstellen. Zuvor analysierte das Unternehmen Datenpunkte wie Preisaktionen, Fehlbestände und Abverkaufsraten innerhalb des Merchandising-Systems. Mit Big Data kann Macy's diese Datenpunkte jedoch problemlos auf SKU- oder Produktebene an einem bestimmten Ort zu einem bestimmten Zeitpunkt auswerten und dann mehrere Szenarien erstellen, um die Aussicht auf den Verkauf eines Produkts oder einer Dienstleistung an einem bestimmten Ort und zu einer bestimmten Zeit zu ermitteln und schließlich das Sortiment zu optimieren nach Zeit, Ort und Rentabilität.

Fazit

Sobald Unternehmen damit beginnen, Big Data zum Gewinnen von Erkenntnissen für ihr Unternehmen zu nutzen, können die von ihnen ergriffenen Maßnahmen Unternehmen umgestalten. Wenn ein Marketingteam sofortiges Feedback oder Kommentare zu einer neuesten Branding-Kampagne erhalten kann, indem es Unterhaltungen in sozialen Netzwerken und Blog-Kommentare auswertet, werden dann Kundenbefragungen und Fokusgruppen obsolet? Unternehmen, die den wahren Wert von Big Data schnell verstehen, würden nicht nur ihre Konkurrenten herausfordern, sondern könnten auch die Art und Weise bestimmen, wie Geschäfte in ihrer Branche geführt werden. Kundenbeziehungen würden sich verändern, da Unternehmen sich bemühen, schnell Konzepte und Begriffe zu verstehen, die zuvor nicht ermittelt oder erfasst werden konnten, wie z. B. Markenwahrnehmung und -stimmung.

Seien Sie gespannt auf den nächsten Teil dieser Blog-Reihe.

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