Comment le Big Data va révolutionner la scène commerciale dans un futur proche : 1ère partie

La prévisibilité des tendances commerciales et des modes de consommation est l'un des trésors de sagesse les plus recherchés dans le monde des affaires. La manière scientifique de procéder consiste à analyser de vastes volumes de données statistiques et historiques, également appelées Big Data.

Les entreprises du monde entier ont toujours voulu obtenir des informations à partir de données historiques pour prendre des décisions plus intelligentes, meilleures et en temps réel. C'est cette demande de données et d'informations qui a déclenché la croissance des plates-formes et des outils de mégadonnées. Les mégadonnées vont fondamentalement changer la façon dont les entreprises, grandes ou petites, opèrent et se font concurrence. Les entreprises qui investissent et tirent de la valeur de leurs données auraient un net avantage sur le marché par rapport à leurs concurrents. Au fur et à mesure que les ressources informatiques évoluent, les entreprises tireront davantage profit du big data et de l'analytique.

Une étude récente d'AT Kearney IT indique que plus de 46 % des entreprises ont mis en œuvre une initiative de mégadonnées au cours des 18 derniers mois. D'autres recherches informatiques estiment que bien plus de 85 % des entreprises du Fortune 500 mettraient en œuvre une initiative de mégadonnées en un an. Le renforcement des capacités et l'utilisation efficace des mégadonnées augmenteront non seulement les performances et la productivité dans les fonctions et les segments conventionnels, mais créeront également des opportunités efficaces pour élargir les offres de services et de produits.

Le Big Data transforme les modèles commerciaux

Les mégadonnées donneront un avantage concurrentiel aux entreprises du monde entier. Pour de nombreuses entreprises, les informations issues du Big Data ont entraîné une croissance durable et rentable dans trois domaines clés : les opérations, l'innovation de produits, ainsi que l'acquisition et la fidélisation de la clientèle.

Opérations

Les données de la chaîne d'approvisionnement fournissent diverses interactions riches en données telles que les mouvements physiques des produits qui sont capturés par des micro-capteurs et l'identification par radiofréquence (RFID). Par exemple, le programme de visibilité de la chaîne de valeur d'Airbus utilise des convoyeurs, des capteurs de mouvement et des lecteurs RFID pour surveiller les mouvements d'actifs, les matériaux et les processus en temps réel. La portée s'étend aux partenaires en service, aux clients, aux sites de fabrication et aux fournisseurs ; entraînant une baisse des coûts, une amélioration de la productivité et une réduction des stocks.

Une chaîne de vente au détail utilise des données d'inventaire complètes de l'unité de gestion des stocks (SKU) pour identifier les stocks excédentaires dans un magasin particulier qui peuvent être vendus dans d'autres magasins. Son approche précédente de logistique inverse rapide ne pouvait identifier que les 50 ou 60 SKU les plus surstockés, tandis que son approche Big Data prend l'intégralité de l'ensemble de données, créant un modèle SKU étendu dans plusieurs magasins. Aujourd'hui, la chaîne de vente au détail déplace rapidement des millions de dollars en surstocks vers d'autres magasins et a construit un modèle de distribution efficace basé sur une analyse minutieuse à l'aide de mégadonnées pour limiter les surstocks. De plus, la chaîne capture les données des cartes de fidélité, des promotions et des prix pour créer des informations plus approfondies sur quand, pourquoi et ce que leurs consommateurs achètent.

Innovation du produit

Des opportunités de mégadonnées émergent à travers le monde pour collecter et systématiser des données provenant de plusieurs sources ou accumuler des informations hors ligne. Les données, si elles sont capturées et organisées correctement, peuvent permettre aux entreprises établies et nouvelles d'améliorer leurs produits et services et de générer des revenus de nouvelles façons. La multinationale américaine General Electric prévoit de développer de nouveaux équipements connectés, notamment des générateurs, des tomodensitomètres, des moteurs à réaction et des centrales électriques équipés de capteurs, qui pourront envoyer des téraoctets de données via Internet aux ingénieurs. GE prévoit d'utiliser ces données pour rendre ses services et produits plus efficaces, ce qui, à son tour, permettrait à ses clients d'économiser des millions de dollars par an.

Les méthodes de crowdsourcing et d'innovation sociale de produits sont rendues possibles grâce au big data. Désormais, il est possible de transformer des millions de tweets en informations sur les services et les produits qui trouvent un écho auprès des clients. Le cœur de ce travail consiste à utiliser une linguistique computationnelle sophistiquée pour effectuer une analyse des sentiments sur la gamme de produits de l'entreprise et ses consommateurs. Les résultats obtenus éclaireraient l'innovation des produits et les stratégies de commercialisation des produits.

Les données et les analyses associées deviennent des produits indépendants. Les sociétés d'analyse et de technologie fournissent des informations utiles à partir de grands volumes de données structurées et non structurées. Par exemple, compiler et évaluer les données de transaction entre les fournisseurs et les détaillants. Les détaillants possédant ces données ainsi que les analyses peuvent les utiliser pour améliorer les opérations commerciales, fournir des services et des produits supplémentaires aux consommateurs et remplacer les membres ou organisations tiers qui fournissent actuellement ces services, générant ainsi de nouvelles sources de revenus.

Acquisition et fidélisation de la clientèle

Le Big Data place le client au cœur de la stratégie de l'entreprise. Les entreprises et les entreprises sont inondées de données sur les consommateurs provenant de communautés en ligne, de sites Web et de banques de données tierces et gouvernementales. De plus, les utilisateurs partagent chaque jour près de 32 milliards de données ou de contenus sur des plateformes de médias sociaux telles que Twitter, Facebook, LinkedIn, Instagram, etc. Grâce au big data, il est possible de rapprocher les flux de médias sociaux de différentes sources, y compris des événements culturels. , des données météorologiques et des données internes sous la forme d'informations de contact client. De plus, des outils d'analyse avancés permettront un traitement efficace, plus rapide et rentable et créeront rapidement un potentiel pour développer de nouvelles informations.

Une banque asiatique examine les appels des clients pour rassembler les vrais sentiments, tandis qu'une banque américaine analyse les activités des médias sociaux afin d'identifier les clients à risque. Ce type de collecte de faits ou d'opinions permettrait de recueillir des commentaires directs et d'éviter les biais innés des enquêtes auprès des consommateurs. Dans le même temps, il développera rapidement des objectifs de performance et de clientèle. Désormais, les entreprises n'ont plus besoin d'attendre les rapports hebdomadaires, mensuels ou annuels pour déterminer leurs stratégies commerciales.

De même, le détaillant américain Macy's utilise le big data pour créer des assortiments centrés sur le client. Auparavant, la société avait analysé des points de données tels que les promotions de prix, les ruptures de stock et les taux de vente au sein du système de marchandisage. Cependant, avec le Big Data, Macy's peut facilement évaluer ces points de données au niveau du SKU ou du produit à un emplacement particulier à un moment donné, puis générer plusieurs scénarios pour déterminer la perspective de vendre un produit ou un service à un certain endroit et à un certain moment - en optimisant éventuellement les assortiments. selon le temps, le lieu et la rentabilité.

Conclusion

Une fois que les entreprises commencent à tirer parti des mégadonnées pour extraire des informations pour leur entreprise, les actions qu'elles entreprennent ont la capacité de réorganiser les entreprises. Si une équipe marketing peut obtenir des retours ou des commentaires instantanés sur une dernière campagne de branding en évaluant les conversations sur les réseaux sociaux et les commentaires de blogs, les enquêtes clients et les groupes de discussion deviennent-ils obsolètes ? Les entreprises qui comprennent rapidement la valeur réelle du Big Data défieraient non seulement leurs concurrents, mais pourraient également définir la manière dont les affaires sont menées dans leur industrie. Les relations avec les clients subiraient une transformation à mesure que les entreprises s'efforceraient de comprendre rapidement des concepts et des notions qui auparavant ne pouvaient pas être déterminés ou capturés, tels que la perception et le sentiment de la marque.

Restez à l'écoute pour la prochaine partie de cette série de blogs.

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