Bagaimana Big Data akan Merevolusi Dunia Bisnis dalam Waktu Dekat: Bagian 1

Prediktabilitas dalam tren bisnis dan pola konsumsi adalah salah satu harta karun kebijaksanaan yang paling dicari di dunia bisnis. Cara ilmiah untuk melakukannya adalah dengan menguraikan volume besar data statistik dan historis, juga disebut sebagai Big Data.

Bisnis di seluruh dunia selalu ingin mendapatkan wawasan dari data historis untuk membuat keputusan yang lebih cerdas, lebih baik, dan real-time. Permintaan akan data dan informasi inilah yang telah memicu pertumbuhan platform dan alat data besar. Big data pada dasarnya akan mengubah cara perusahaan, baik besar maupun kecil, beroperasi dan bersaing. Bisnis yang berinvestasi dan mengekstrak nilai dari data mereka akan memiliki keunggulan yang jelas di pasar dibandingkan pesaing mereka. Seiring berkembangnya sumber daya komputasi, bisnis akan menuai lebih banyak manfaat dari data besar dan analitik.

Sebuah studi AT Kearney IT baru-baru ini mengatakan bahwa lebih dari 46 persen perusahaan telah menerapkan inisiatif data besar dalam 18 bulan terakhir. Penelitian TI lebih lanjut memperkirakan bahwa di atas 85 persen perusahaan Fortune 500 akan menerapkan satu inisiatif data besar dalam setahun. Membangun kemampuan dan penggunaan big data secara efektif tidak hanya akan meningkatkan kinerja dan produktivitas dalam fungsi dan segmen konvensional, tetapi juga menciptakan peluang yang efektif untuk memperluas penawaran layanan dan produk.

Model Bisnis Transformasi Data Besar

Data besar akan mendorong keunggulan kompetitif bagi perusahaan di seluruh dunia. Bagi banyak bisnis, wawasan yang diperoleh dari data besar telah menghasilkan pertumbuhan yang berkelanjutan dan menguntungkan di tiga bidang utama: operasi, inovasi produk, serta akuisisi dan retensi pelanggan.

Operasi

Data rantai pasokan menyediakan berbagai interaksi kaya data seperti pergerakan produk fisik yang ditangkap melalui sensor mikro dan identifikasi frekuensi radio (RFID). Misalnya, skema Visibilitas Rantai Nilai Airbus menggunakan konveyor, sensor gerak, dan pembaca RFID untuk memantau pergerakan aset, material, dan proses secara real-time. Cakupannya tersebar di seluruh mitra dalam layanan, pelanggan, lokasi manufaktur, dan pemasok; menghasilkan biaya yang lebih rendah, meningkatkan produktivitas, dan mengurangi persediaan.

Rantai ritel menggunakan data inventaris unit penyimpanan stok (SKU) yang komprehensif untuk mengidentifikasi kelebihan stok di toko tertentu yang dapat dijual di toko lain. Pendekatan logistik terbalik cepat sebelumnya hanya dapat mengidentifikasi 50 atau 60 SKU yang kelebihan stok, sedangkan pendekatan big datanya mengambil seluruh kumpulan data, menciptakan model SKU yang luas di beberapa toko. Sekarang, rantai ritel dengan cepat memindahkan jutaan dolar kelebihan stok ke toko lain dan telah membangun model distribusi yang efektif berdasarkan analisis yang cermat dengan bantuan data besar untuk membatasi kelebihan stok. Selain itu, rantai tersebut menangkap data kartu loyalitas, promosi, dan harga untuk menciptakan wawasan yang lebih dalam tentang kapan, mengapa, dan apa yang dibeli konsumen mereka.

Inovasi Produk

Peluang data besar dapat dilihat muncul di seluruh dunia untuk mengumpulkan dan mensistematisasikan data dari beberapa sumber atau mengumpulkan informasi offline. Data jika ditangkap dan diatur dengan benar dapat memungkinkan perusahaan yang sudah mapan dan baru untuk meningkatkan produk, layanan, dan menghasilkan pendapatan dengan cara baru. Perusahaan multinasional Amerika, General Electric, berencana untuk mengembangkan peralatan terhubung baru, termasuk generator, pemindai CT, mesin jet, dan pembangkit listrik yang dipersenjatai dengan sensor, yang akan dapat mengirimkan terabyte data melalui internet kembali ke para insinyur. GE berencana menggunakan data tersebut untuk membuat layanan dan produknya lebih efisien, yang pada gilirannya akan menghemat jutaan dolar bagi pelanggannya setiap tahun.

Metode crowdsourcing dan inovasi produk sosial dimungkinkan dengan bantuan data besar. Sekarang, jutaan kicauan dapat diubah menjadi wawasan tentang layanan dan produk yang sesuai dengan pelanggan. Inti dari pekerjaan ini adalah menggunakan linguistik komputasi yang canggih untuk melakukan analisis sentimen pada rangkaian produk perusahaan dan konsumennya. Output yang dihasilkan akan menginformasikan inovasi produk dan strategi pemasaran produk.

Data dan analitik terkait menjadi produk independen. Perusahaan analitik dan teknologi memberikan wawasan yang berguna dari volume besar data terstruktur dan tidak terstruktur. Misalnya, menyusun dan menilai data transaksi antara pemasok dan pengecer. Pengecer yang memiliki data ini bersama dengan analitik dapat digunakan untuk meningkatkan operasi bisnis, memberikan layanan dan produk tambahan kepada konsumen, dan mengganti anggota atau organisasi pihak ketiga yang saat ini menyediakan layanan ini, sehingga menghasilkan aliran pendapatan baru.

Akuisisi dan Retensi Pelanggan

Data besar sebenarnya menempatkan pelanggan sebagai inti dari strategi perusahaan. Perusahaan dan bisnis dibanjiri data konsumen dari komunitas online, situs web, dan bank data pihak ketiga dan pemerintah. Selain itu, pengguna berbagi hampir 32 miliar keping data atau konten setiap hari di platform media sosial seperti Twitter, Facebook, LinkedIn, Instagram, dll. Melalui data besar, dimungkinkan untuk menyatukan umpan media sosial dengan berbagai sumber, termasuk acara budaya , data cuaca dan data internal berupa informasi kontak pelanggan. Selain itu, alat analitik canggih akan memungkinkan pemrosesan yang efektif, lebih cepat, dan hemat biaya, serta dengan cepat menciptakan potensi untuk mengembangkan wawasan baru.

Sebuah bank Asia memeriksa panggilan pelanggan untuk mengumpulkan sentimen yang sebenarnya, sementara bank Amerika menganalisis aktivitas media sosial untuk mengidentifikasi pelanggan berisiko. Pengumpulan fakta atau opini semacam ini akan menangkap umpan balik langsung dan menghindari bias bawaan dari survei konsumen. Pada saat yang sama, itu akan mengembangkan kinerja dan target pelanggan dengan cepat. Kini, perusahaan tidak perlu menunggu laporan mingguan, bulanan, atau tahunan untuk menentukan strategi bisnis.

Demikian pula, pengecer yang berbasis di AS, Macy's, menggunakan data besar untuk menciptakan bermacam-macam yang berpusat pada pelanggan. Sebelumnya, perusahaan menganalisis poin data seperti promosi harga, stok habis, dan tarif jual dalam sistem merchandising. Namun, dengan data besar, Macy's dapat dengan mudah mengevaluasi titik data ini di SKU atau tingkat produk di lokasi tertentu pada waktu tertentu dan kemudian menghasilkan beberapa skenario untuk memastikan prospek penjualan produk atau layanan di tempat dan waktu tertentu – yang pada akhirnya mengoptimalkan pilihan berdasarkan waktu, lokasi, dan profitabilitas.

Kesimpulan

Begitu perusahaan mulai memanfaatkan big data untuk mengekstraksi wawasan untuk bisnis mereka, tindakan yang mereka ambil memiliki kapasitas untuk mengubah bisnis. Jika tim pemasaran dapat memperoleh umpan balik atau komentar instan tentang kampanye branding terbaru dengan menilai percakapan jejaring sosial dan komentar blog, apakah survei pelanggan dan grup fokus menjadi usang? Perusahaan yang cepat memahami nilai sebenarnya dari big data tidak hanya akan menantang pesaing mereka, tetapi juga dapat menentukan cara bisnis dilakukan di Industri mereka. Hubungan pelanggan akan mengalami transformasi karena bisnis berusaha dengan cepat untuk memahami konsep dan gagasan yang sebelumnya tidak dapat dipastikan atau ditangkap, seperti persepsi dan sentimen merek.

Nantikan bagian selanjutnya dari seri blog ini.

Berencana untuk memperoleh data dari web? Kami di sini untuk membantu. Beri tahu kami tentang kebutuhan Anda.