In che modo i big data rivoluzioneranno la scena aziendale nel prossimo futuro: parte 1

La prevedibilità delle tendenze aziendali e dei modelli di consumo è uno dei tesori di saggezza più ricercati nel mondo degli affari. Il modo scientifico per farlo è analizzare vasti volumi di dati statistici e storici, chiamati anche Big Data.

Le aziende di tutto il mondo hanno sempre voluto ottenere informazioni dai dati storici per prendere decisioni più intelligenti, migliori e in tempo reale. È questa domanda di dati e informazioni che ha innescato la crescita di piattaforme e strumenti per big data. I big data cambieranno sostanzialmente il modo in cui le aziende, grandi o piccole, operano e competono. Le aziende che investono ed estraggono valore dai propri dati avrebbero un chiaro vantaggio sul mercato rispetto ai concorrenti. Con l'evoluzione delle risorse informatiche, le aziende trarrebbero maggiori benefici dai big data e dall'analisi.

Un recente studio IT di AT Kearney afferma che oltre il 46% delle aziende ha implementato un'iniziativa sui big data negli ultimi 18 mesi. Ulteriori ricerche IT stimano che ben oltre l'85% delle aziende Fortune 500 implementerebbe un'iniziativa per i big data entro un anno. La creazione di capacità e l'uso efficace dei big data non solo aumenteranno le prestazioni e la produttività nelle funzioni e nei segmenti convenzionali, ma creeranno anche opportunità efficaci per espandere l'offerta di servizi e prodotti.

Modelli di business che trasformano i big data

I big data aumenteranno il vantaggio competitivo per le aziende di tutto il mondo. Per molte aziende, gli insight derivati ​​dai big data hanno portato a una crescita sostenibile e redditizia in tre aree chiave: operazioni, innovazione di prodotto e acquisizione e fidelizzazione dei clienti.

Operazioni

I dati della catena di approvvigionamento forniscono varie interazioni ricche di dati come i movimenti fisici del prodotto che vengono acquisiti tramite microsensori e identificazione a radiofrequenza (RFID). Ad esempio, lo schema di visibilità della catena del valore di Airbus utilizza nastri trasportatori, sensori di movimento e lettori RFID per monitorare i movimenti delle risorse, i materiali e i processi in tempo reale. L'ambito si estende a partner in servizio, clienti, siti di produzione e fornitori; con conseguente riduzione dei costi, maggiore produttività e riduzione delle scorte.

Una catena di vendita al dettaglio utilizza dati di inventario completi dell'unità di conservazione delle scorte (SKU) per identificare le scorte in eccesso in un particolare negozio che possono essere vendute in altri negozi. Il suo precedente approccio logistico inverso rapido può identificare solo le prime 50 o 60 SKU in eccesso, mentre il suo approccio ai big data prende l'intero set di dati, creando un modello SKU esteso in diversi negozi. Ora, la catena di vendita al dettaglio trasferisce rapidamente milioni di dollari in scorte eccessive ad altri negozi e ha costruito un modello di distribuzione efficace basato su un'analisi attenta con l'aiuto di big data per limitare l'eccesso di scorte. Inoltre, la catena acquisisce dati su carte fedeltà, promozioni e prezzi per creare informazioni più approfondite su quando, perché e cosa acquistano i consumatori.

Innovazione di prodotto

È possibile vedere emergere opportunità di big data in tutto il mondo per raccogliere e sistematizzare dati da diverse fonti o accumulare informazioni offline. I dati, se acquisiti e organizzati correttamente, possono consentire ad aziende affermate e nuove di migliorare i propri prodotti, servizi e generare entrate in nuovi modi. La multinazionale americana General Electric prevede di sviluppare nuove apparecchiature connesse, inclusi generatori, scanner TC, motori a reazione e centrali elettriche armate di sensori, che saranno in grado di inviare terabyte di dati tramite Internet agli ingegneri. GE sta pianificando di utilizzare questi dati per rendere i suoi servizi e prodotti più efficienti, il che a sua volta farebbe risparmiare ai suoi clienti milioni di dollari all'anno.

I metodi di crowdsourcing e innovazione di prodotto sociale sono resi possibili con l'assistenza dei big data. Ora è possibile trasformare milioni di tweet in approfondimenti su servizi e prodotti che risuonano con i clienti. Il fulcro di questo lavoro consiste nell'utilizzare una sofisticata linguistica computazionale per eseguire analisi del sentimento sulla gamma di prodotti dell'azienda e sui suoi consumatori. L'output risultante informerebbe l'innovazione del prodotto e le strategie di marketing del prodotto.

I dati e le relative analisi stanno diventando prodotti indipendenti. Le società di analisi e tecnologia forniscono informazioni utili da grandi volumi di dati strutturati e non strutturati. Ad esempio, la compilazione e la valutazione dei dati sulle transazioni tra fornitori e rivenditori. I rivenditori che possiedono questi dati insieme alle analisi possono utilizzare per migliorare le operazioni aziendali, fornire servizi e prodotti aggiuntivi ai consumatori e sostituire membri o organizzazioni di terze parti che attualmente forniscono questi servizi, generando così nuovi flussi di entrate.

Acquisizione e fidelizzazione dei clienti

I big data mettono il cliente al centro della strategia aziendale. Le aziende e le aziende sono inondate di dati sui consumatori provenienti da comunità online, siti Web e banche dati di terze parti e governative. Inoltre, gli utenti condividono ogni giorno quasi 32 miliardi di dati o contenuti su piattaforme di social media come Twitter, Facebook, LinkedIn, Instagram, ecc. Attraverso i big data, è possibile riunire i feed dei social media con diverse fonti, inclusi eventi culturali , dati meteorologici e dati interni sotto forma di informazioni di contatto del cliente. Inoltre, gli strumenti di analisi avanzati consentiranno un'elaborazione efficace, più rapida ed economica e creeranno rapidamente il potenziale per sviluppare nuove informazioni.

Una banca asiatica esamina le chiamate dei clienti per raccogliere i veri sentimenti, mentre una banca americana analizza le attività sui social media per identificare i clienti a rischio. Questo tipo di raccolta di fatti o opinioni catturerebbe un feedback diretto ed eviterebbe pregiudizi innati nei sondaggi sui consumatori. Allo stesso tempo, svilupperà rapidamente le prestazioni e gli obiettivi dei clienti. Ora, le aziende non devono attendere rapporti settimanali, mensili o annuali per determinare le strategie aziendali.

Allo stesso modo, il rivenditore statunitense Macy's utilizza i big data per creare assortimenti incentrati sul cliente. In precedenza, la società ha analizzato dati come promozioni sui prezzi, esaurimento delle scorte e tassi di vendita all'interno del sistema di merchandising. Tuttavia, con i big data, Macy's può facilmente valutare questi punti dati a livello di SKU o di prodotto in una determinata posizione in un determinato momento e quindi generare diversi scenari per accertare la prospettiva di vendere un prodotto o servizio in un determinato luogo e momento, ottimizzando infine gli assortimenti per tempo, posizione e redditività.

Conclusione

Una volta che le aziende iniziano a sfruttare i big data per estrarre informazioni dettagliate per la propria attività, le azioni che intraprendono hanno la capacità di rinnovare le attività. Se un team di marketing può ottenere feedback o commenti immediati su un'ultima campagna di branding valutando le conversazioni sui social network e i commenti sul blog, i sondaggi sui clienti e i focus group diventano obsoleti? Le aziende che comprendono rapidamente il valore reale dei big data non solo sfiderebbero i loro concorrenti, ma potrebbero anche definire il modo in cui viene condotta l'attività nel loro settore. Le relazioni con i clienti subirebbero una trasformazione poiché le aziende si sforzano rapidamente di comprendere concetti e nozioni che in precedenza non potevano essere accertati o catturati, come la percezione e il sentimento del marchio.

Resta sintonizzato per la prossima parte di questa serie di blog.

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