Как большие данные изменят бизнес-сцену в ближайшем будущем: часть 1

Предсказуемость тенденций в бизнесе и моделей потребления — один из самых востребованных кладезей мудрости в деловом мире. Научный способ сделать это — проанализировать огромные объемы статистических и исторических данных, также называемых большими данными.

Предприятия во всем мире всегда хотели получать информацию из исторических данных, чтобы принимать более разумные, лучшие решения в режиме реального времени. Именно этот спрос на данные и информацию вызвал рост платформ и инструментов для работы с большими данными. Большие данные в корне изменят то, как компании, большие или малые, работают и конкурируют. Компании, которые инвестируют и извлекают выгоду из своих данных, будут иметь явное преимущество на рынке перед своими конкурентами. По мере развития вычислительных ресурсов предприятия будут получать больше преимуществ от больших данных и аналитики.

В недавнем исследовании AT Kearney IT говорится, что более 46% фирм внедрили инициативу по работе с большими данными за последние 18 месяцев. Согласно дальнейшим исследованиям в области ИТ, более 85% компаний из списка Fortune 500 реализовали бы одну инициативу по работе с большими данными в течение года. Наращивание возможностей и эффективное использование больших данных не только повысит эффективность и производительность в обычных функциях и сегментах, но и создаст эффективные возможности для расширения предложений услуг и продуктов.

Большие данные меняют бизнес-модели

Большие данные обеспечат конкурентное преимущество компаниям по всему миру. Для многих предприятий выводы, полученные на основе больших данных, привели к устойчивому и прибыльному росту в трех ключевых областях: операции, инновации в продуктах, привлечение и удержание клиентов.

Операции

Данные цепочки поставок обеспечивают различные насыщенные данными взаимодействия, такие как физические перемещения продуктов, которые регистрируются с помощью микродатчиков и радиочастотной идентификации (RFID). Например, схема Airbus «Отслеживание цепочки создания стоимости» использует конвейеры, датчики движения и считыватели RFID для мониторинга движения активов, материалов и процессов в режиме реального времени. Объем распространяется на партнеров по обслуживанию, клиентов, производственные площадки и поставщиков; что приводит к снижению затрат, повышению производительности и сокращению запасов.

Розничная сеть использует комплексные данные запасов единиц хранения (SKU) для выявления излишков в конкретном магазине, которые могут быть проданы в других магазинах. Предыдущий подход к быстрой обратной логистике мог определить только 50 или 60 самых дефицитных SKU, в то время как его подход к большим данным берет весь набор данных, создавая обширную модель SKU для нескольких магазинов. Теперь розничная сеть быстро перемещает излишки на миллионы долларов в другие магазины и построила эффективную модель дистрибуции, основанную на тщательном анализе с помощью больших данных для ограничения затоваривания. Кроме того, сеть собирает данные о картах лояльности, рекламных акциях и ценах, чтобы лучше понять, когда, почему и что покупают их потребители.

Инновации продукта

Возможности больших данных появляются во всем мире для сбора и систематизации данных из нескольких источников или накопления информации в автономном режиме. Данные, собранные и организованные должным образом, могут позволить существующим и новым компаниям улучшать свои продукты, услуги и получать доход новыми способами. Американская многонациональная компания General Electric планирует разработать новое подключенное оборудование, включая генераторы, компьютерные томографы, реактивные двигатели и электростанции, оснащенные датчиками, которые смогут отправлять терабайты данных через Интернет инженерам. GE планирует использовать эти данные, чтобы сделать свои услуги и продукты более эффективными, что, в свою очередь, сэкономит клиентам миллионы долларов ежегодно.

Методы краудсорсинга и инноваций в социальных продуктах стали возможны с помощью больших данных. Теперь можно превратить миллионы твитов в идеи об услугах и продуктах, которые находят отклик у клиентов. Суть этой работы заключается в использовании сложной вычислительной лингвистики для проведения анализа настроений в отношении ассортимента продукции фирмы и ее потребителей. Полученный результат будет использоваться для разработки инновационных продуктов и стратегий маркетинга продуктов.

Данные и связанная с ними аналитика становятся независимыми продуктами. Аналитические и технологические фирмы предоставляют полезную информацию из больших объемов структурированных и неструктурированных данных. Например, сбор и оценка данных о транзакциях между поставщиками и розничными торговцами. Розничные продавцы, владеющие этими данными вместе с аналитикой, могут использовать их для улучшения бизнес-операций, предоставления дополнительных услуг и продуктов потребителям и замены сторонних участников или организаций, которые в настоящее время предоставляют эти услуги, тем самым создавая новые потоки доходов.

Привлечение и удержание клиентов

Большие данные фактически ставят клиента в центр корпоративной стратегии. Компании и предприятия наводнены потребительскими данными из онлайн-сообществ, веб-сайтов, сторонних и государственных банков данных. Кроме того, пользователи ежедневно обмениваются почти 32 миллиардами данных или контента на платформах социальных сетей, таких как Twitter, Facebook, LinkedIn, Instagram и т. д. С помощью больших данных можно объединить каналы социальных сетей с различными источниками, включая культурные мероприятия. , данные о погоде и внутренние данные в виде контактной информации клиента. Кроме того, инструменты расширенной аналитики обеспечат эффективную, быструю и экономичную обработку и быстро создадут потенциал для разработки новых идей.

Азиатский банк изучает звонки клиентов, чтобы сопоставить их истинные настроения, а американский банк анализирует действия в социальных сетях, чтобы выявить клиентов, подверженных риску. Такой сбор фактов или мнений позволит получить прямую обратную связь и избежать врожденной предвзятости опросов потребителей. В то же время он будет быстро развивать производительность и цели клиентов. Теперь компаниям не нужно ждать еженедельных, ежемесячных или годовых отчетов для определения бизнес-стратегии.

Точно так же американский ритейлер Macy's использует большие данные для создания ассортимента, ориентированного на покупателя. Ранее компания проанализировала такие данные, как рекламные акции, отсутствие на складе и уровень сквозных продаж в системе мерчандайзинга. Однако с помощью больших данных Macy's может легко оценить эти точки данных на уровне SKU или продукта в определенном месте в заданное время, а затем сгенерировать несколько сценариев для определения перспективы продажи продукта или услуги в определенном месте и в определенное время — в конечном итоге оптимизируя ассортимент. по времени, местоположению и прибыльности.

Вывод

Как только компании начинают использовать большие данные для извлечения информации для своего бизнеса, предпринимаемые ими действия могут изменить бизнес. Если маркетинговая команда может получить мгновенную обратную связь или комментарии к последней кампании по брендингу, оценивая разговоры в социальных сетях и комментарии в блогах, не устарели ли опросы клиентов и фокус-группы? Компании, которые быстро осознают реальную ценность больших данных, не только бросят вызов своим конкурентам, но и могут определить способ ведения бизнеса в своей отрасли. Отношения с клиентами претерпят трансформацию, поскольку предприятия будут стремиться быстро понять концепции и понятия, которые ранее не могли быть установлены или зафиксированы, например, восприятие бренда и настроения.

Оставайтесь с нами для следующей части этой серии блогов.

Планируете получать данные из Интернета? Мы здесь, чтобы помочь. Дайте нам знать о ваших требованиях.