Cum Big Data va revoluționa scena de afaceri în viitorul apropiat: partea 1

Predictibilitatea tendințelor de afaceri și a modelelor de consum este una dintre cele mai căutate științe de înțelepciune în lumea afacerilor. Modul științific de a face acest lucru este de a analiza volume mari de date statistice și istorice, denumite și Big Data.

Companiile din întreaga lume și-au dorit întotdeauna să obțină informații din datele istorice pentru a lua decizii mai inteligente, mai bune și în timp real. Această cerere de date și informații este cea care a declanșat creșterea platformelor și instrumentelor de date mari. Big Data va schimba practic modul în care companiile, fie ele mari sau mici, operează și concurează. Afacerile care investesc și extrag valoare din datele lor ar avea un avantaj clar pe piață față de concurenții lor. Pe măsură ce resursele de calcul evoluează, companiile ar obține mai multe beneficii de pe urma datelor mari și a analizei.

Un studiu recent AT Kearney IT spune că peste 46% dintre firme au implementat o inițiativă de date mari în ultimele 18 luni. Cercetări IT ulterioare estimează că mult peste 85% dintre companiile din Fortune 500 ar implementa o inițiativă de big data într-un an. Construirea de capabilități și utilizarea eficientă a datelor mari nu numai că va spori performanța și productivitatea în funcțiile și segmentele convenționale, dar va crea și oportunități eficiente de extindere a ofertelor de servicii și produse.

Big Data Transformă modele de afaceri

Big Data va propulsa un avantaj competitiv pentru companiile din întreaga lume. Pentru multe companii, cunoștințele derivate din big data au avut ca rezultat o creștere durabilă și profitabilă în trei domenii cheie: operațiuni, inovare a produselor și achiziție și reținere a clienților.

Operațiuni

Datele lanțului de aprovizionare oferă diverse interacțiuni bogate în date, cum ar fi mișcările fizice ale produsului, care sunt capturate prin micro-senzori și identificarea prin radiofrecvență (RFID). De exemplu, schema de vizibilitate a lanțului valoric al Airbus utilizează transportoare, senzori de mișcare și cititoare RFID pentru a monitoriza mișcările activelor, materialele și procesele în timp real. Domeniul de aplicare se răspândește între parteneri în serviciu, clienți, site-uri de producție și furnizori; rezultând costuri mai mici, productivitate îmbunătățită și stoc redus.

Un lanț de vânzări cu amănuntul utilizează datele de inventar cuprinzătoare ale unității de stocare (SKU) pentru a identifica stocurile excesive la un anumit magazin care pot fi vândute în alte magazine. Abordarea sa anterioară de logistică cu inversare rapidă poate identifica doar primele 50 sau 60 de SKU-uri supraaprovizionate, în timp ce abordarea sa de date mari necesită întregul set de date, creând un model SKU extins în mai multe magazine. Acum, lanțul de retail mută rapid milioane de dolari în stocuri excesive în alte magazine și a construit un model eficient de distribuție bazat pe o analiză atentă cu ajutorul datelor mari pentru a limita suprastocurile. În plus, lanțul captează date despre cardul de fidelitate, promoții și prețuri pentru a crea informații mai profunde despre când, de ce și ce cumpără consumatorii lor.

Inovație de produs

Oportunitățile de date mari pot fi văzute apărând pe tot globul pentru a colecta și sistematiza date din mai multe surse sau pentru a acumula informații offline. Datele, dacă sunt capturate și organizate corespunzător, pot permite companiilor consacrate și noi să își îmbunătățească produsele, serviciile și să genereze venituri în moduri noi. Compania multinațională americană, General Electric, intenționează să dezvolte noi echipamente conectate, inclusiv generatoare, scanere CT, motoare cu reacție și centrale electrice înarmate cu senzori, care vor putea trimite terabytes de date prin internet înapoi către ingineri. GE intenționează să folosească aceste date pentru a-și eficientiza serviciile și produsele, ceea ce, la rândul său, le-ar economisi clienților săi milioane de dolari anual.

Metodele de crowdsourcing și inovarea produselor sociale sunt posibile cu ajutorul datelor mari. Acum, este posibil să transformați milioane de tweet-uri în informații despre servicii și produse care rezonează cu clienții. Miezul acestei lucrări este utilizarea lingvisticii computaționale sofisticate pentru a efectua o analiză a sentimentelor asupra gamei de produse a companiei și a consumatorilor acesteia. Rezultatul rezultat ar informa inovarea produsului și strategiile de marketing al produsului.

Datele și analizele asociate devin produse independente. Firmele de analiză și tehnologie oferă informații utile din volume mari de date structurate și nestructurate. De exemplu, compilarea și evaluarea datelor privind tranzacțiile dintre furnizori și comercianți cu amănuntul. Comercianții cu amănuntul care dețin aceste date împreună cu analizele le pot folosi pentru a îmbunătăți operațiunile de afaceri, pentru a oferi servicii și produse suplimentare consumatorilor și pentru a înlocui membrii terți sau organizațiile care oferă în prezent aceste servicii, generând astfel noi fluxuri de venituri.

Achiziția și păstrarea clienților

Big Data plasează de fapt clientul în centrul strategiei corporative. Companiile și companiile sunt inundate de date despre consumatori de la comunități online, site-uri web și bănci de date terțe și guvernamentale. În plus, utilizatorii împărtășesc aproape 32 de miliarde de date sau conținut în fiecare zi pe platforme de socializare precum Twitter, Facebook, LinkedIn, Instagram etc. Prin intermediul datelor mari, este posibilă aducerea fluxurilor de social media împreună cu diferite surse, inclusiv evenimente culturale , date meteo și date interne sub formă de informații de contact ale clienților. În plus, instrumentele avansate de analiză vor permite o procesare eficientă, mai rapidă și rentabilă și vor crea rapid potențialul de a dezvolta noi perspective.

O bancă asiatică examinează apelurile clienților pentru a aduna sentimentele adevărate, în timp ce o bancă americană analizează activitățile din rețelele sociale pentru a identifica clienții cu risc. Acest tip de adunare de fapte sau opinii ar capta feedback direct și ar evita părtinirea înnăscută a sondajelor consumatorilor. În același timp, va dezvolta rapid performanța și obiectivele clienților. Acum, companiile nu trebuie să aștepte rapoarte săptămânale, lunare sau anuale pentru a determina strategiile de afaceri.

În mod similar, comerciantul cu amănuntul din SUA Macy's utilizează date mari pentru a crea sortimente centrate pe client. Anterior, compania a analizat puncte de date precum promoțiile de preț, epuizarea stocurilor și ratele de vânzare în cadrul sistemului de comercializare. Cu toate acestea, cu date mari, Macy's poate evalua cu ușurință aceste puncte de date la nivel de SKU sau de produs la o anumită locație la un moment dat și apoi poate genera mai multe scenarii pentru a stabili perspectiva de a vinde un produs sau serviciu la un anumit loc și timp - în cele din urmă optimizând sortimentele după timp, locație și profitabilitate.

Concluzie

Odată ce companiile încep să folosească datele mari pentru a extrage informații despre afacerea lor, acțiunile pe care le întreprind au capacitatea de a reînnoi afacerile. Dacă o echipă de marketing poate obține instantaneu feedback sau comentarii cu privire la cea mai recentă campanie de branding evaluând conversațiile pe rețelele sociale și comentariile pe blog, sondajele clienților și focus grupurile devin învechite? Companiile care înțeleg rapid valoarea reală a datelor mari nu numai că și-ar provoca concurenții, dar ar putea defini și modul în care se desfășoară afacerile în industria lor. Relațiile cu clienții ar suferi o transformare, deoarece companiile se străduiesc rapid să înțeleagă concepte și noțiuni care anterior nu puteau fi constatate sau capturate, cum ar fi percepția și sentimentul mărcii.

Rămâneți pe fază pentru următoarea parte a acestei serii de bloguri.

Plănuiți să achiziționați date de pe web? Suntem aici pentru a vă ajuta. Anunțați-ne despre cerințele dvs.