الدور التحويلي للبيانات الضخمة عبر الصناعات

لقد سمعنا جميعًا الكلمة الطنانة "البيانات الضخمة" وبصراحة ربما تعبت قليلاً من سماعها. على الرغم من أن المصطلح عام للغاية وغالبًا ما يستخدم بشكل غير صحيح ، إلا أنه ليس مجرد دعاية. إنها ثورة هادئة. لقد وصل عصر الإدارة المبنية على البيانات بالفعل ، وأولئك الذين لا يتأقلمون ستدوسهم المنافسة. دعونا نلقي نظرة على بعض الصناعات التي تحولت بالفعل من خلال استخدام تحليلات البيانات الضخمة.

قطاع التجزئة

قطاع التجزئة هو في الأساس نموذج B2C وبالتالي فهو تنافسي للغاية. في الماضي ، كان الحصول على السعر المناسب والحصول على النوع المناسب من الإعلانات مزيجًا ناجحًا لجذب العملاء وتحقيق المبيعات. ومع ذلك ، مع تطور قنوات الإنترنت والهاتف المحمول للمبيعات والتسويق ، أصبحت الصناعة أكثر تعقيدًا. يثير هذا تساؤلات مثل القناة التي يجب استخدامها لاستهداف عملاء معينين ، في حالة ما إذا كان سعر المتجر داخل المتجر والمتجر عبر الإنترنت هو نفسه ، والعناصر التي يجب أن تكون لدينا في المخزون لضمان عدم تفويت الفرص ، وغيرها من المشكلات التجارية المماثلة .

يعد إنشاء تجربة مستخدم سلسة وإدارة تفاعل العملاء متعدد القنوات أمرًا ضروريًا. على سبيل المثال ، قد يبدأ المستهلك في البحث عن منتج على تطبيق جوال ، وشرائه عبر الإنترنت واستلامه من متجر. يتطلب تنسيق تفاعل التسوق متعدد القنوات هذا قيام شركة بإدارة وتكامل وفهم هذه المجموعة الواسعة من البيانات التي تأتي بوتيرة لا تتوقف. على سبيل المثال ، قد تكتشف أن لعبة فيديو معينة تحظى بشعبية كبيرة ولكن أي من عملائك يطلبها عبر الإنترنت وأيها يفضل الذهاب إلى المتجر هو سؤال أساسي يمكن أن يقود حملات تسويقية مخصصة مع عائد استثمار أكبر. يوضح الرسم البياني التالي من شركة استشارات الأعمال والتكنولوجيا Wipro المزيد.

استخدام البيانات الضخمة في صناعة البيع بالتجزئة له تطبيقان رئيسيان: زيادة الإيرادات عن طريق إنشاء عروض تسويقية مخصصة (راجع مقالة تحليلات العملاء السابقة لمزيد من التفاصيل) أو عن طريق تحسين إدارة المخزون وبالتالي زيادة هامش الربح عن طريق تقليل التكاليف التشغيلية (أي إدارة المخزون في الوقت المناسب). اسأل أي بائع تجزئة عن أغلى جزء في نموذج أعماله وسيخبرك - عنصر جالس على الرف. إلى جانب نفقات امتلاك مساحة للبيع بالتجزئة وهذا العنصر الذي يشغل المساحة المادية الثمينة في متجر ، هناك تكلفة شحن العنصر إلى المتجر وقيمته المستهلكة بمرور الوقت. الأمر الذي يقودنا إلى الصناعة التالية ...

الموردين

تدور صناعة سلسلة التوريد حول التحسين - من يمكنه تسليم البضائع بأسرع ما يمكن بأقل سعر ممكن. للحصول على نموذج العمل الصحيح ، هناك العديد من العوامل اللوجيستية مثل قنوات التوزيع ، وتحديد المواقع الجغرافية المكانية للمستودعات ، ودقة أوامر التسليم ، وما إلى ذلك نظرًا لأنها صناعة متعددة الأوجه تضم العديد من اللاعبين الذين يحتاجون إلى التعاون ، فإن التحسين من خلال التكنولوجيا ينتج عنه نتائج مذهلة نتائج. وفقًا لدراسة Megatrends للعمليات العالمية من Accenture ، "يؤدي تضمين تحليلات البيانات الضخمة في العمليات إلى تحسن بمقدار 4.25 مرة في أوقات التسليم من أجل دورة ، وتحسين 2.6 مرة في كفاءة سلسلة التوريد بنسبة 10٪ أو أكثر".

يؤدي تحديد أقصر طريق من مركز التوزيع إلى المتجر وامتلاك مخزون متوازن في كل مركز توزيع إلى توفير كبير في تكاليف التشغيل. تحلل مجموعة بوسطن الاستشارية كيفية استخدام البيانات الضخمة في إدارة سلسلة التوريد في مقالة "جعل البيانات الضخمة تعمل: إدارة سلسلة التوريد ". أحد الأمثلة المقدمة هو كيف تم تنظيم دمج شبكتي توصيل وتحسينهما باستخدام التحليلات الجغرافية. الرسم التالي من تلك المقالة.

البنوك والتأمين

في كل من قطاعي البنوك والتأمين ، فإن اسم اللعبة هو إدارة المخاطر. يقوم البنك بإصدار قرض أو بطاقة ائتمان لك ويقومون بكسب المال على سعر الفائدة. إلى جانب المخاطرة الواضحة المتمثلة في عدم سداد ديونك ، هناك خطر آخر يتمثل في سداد ديونك قبل الأوان وبالتالي تحقيق إيرادات أقل للبنك.

التحليلات التنبؤية قيد الاستخدام منذ التسعينيات لتحديد حدود أسعار الفائدة التي تؤدي إلى مردود مبكر / انخفاض دخل معدل الفائدة على القروض للبنوك. في العالم المالي ، تعتبر المعاملة الواحدة اللبنة الأساسية لكميات ضخمة من البيانات التي يتم تحليلها بعد ذلك باستخدام نماذج تنبؤية واستنادًا إلى الاتجاه على نطاق واسع يسمح بتصنيف ملفات تعريف العملاء التي يمكن أن تتنبأ بالمخاطر المرتبطة بالمستخدمين الفرديين. يمكن للبنوك نمذجة الأداء المالي لعملائها على مصادر البيانات والسيناريوهات المتعددة. يمكن أن يساعد علم البيانات أيضًا في تعزيز إدارة المخاطر في مجالات مثل اكتشاف الاحتيال على البطاقات ، والامتثال للجرائم المالية ، وتسجيل الائتمان ، واختبار الإجهاد ، والتحليلات الإلكترونية.

في عالم التأمين ، يتلخص الأمر أيضًا في ملفات تعريف العملاء - إذا كان قسط التأمين مرتفعًا جدًا (العرض لا يتناسب مع ملف تعريف العميل) فقد يتحولون إلى شركة تأمين أخرى. على النقيض من ذلك ، إذا كان لديك سائق سيارة محفوف بالمخاطر ، فإن عرضك يكلف شركة التأمين الخاصة بك في المطالبات أكثر مما يكلفه في معدل التأمين أو الأقساط. إن معرفة العملاء الأكثر عرضة للمخاطر من غيرهم يسمح بعروض مخصصة تقلل من مخاطر فقدان عميل جيد أو خسارة أموال على عميل سيء. من الأمثلة الجيدة على كيفية تعطيل التكنولوجيا لهذا المجال جهاز Snapshot الذي ينقل البيانات حول وقت قيادة العملاء ، وعدد مرات قيادتهم ، ومدى صعوبة الفرامل.

انها ليست باهظة الثمن وهي متوفرة الآن

وفقًا لدراسة Accenture ، فإن السبب الرئيسي وراء عدم تنفيذ أصحاب الأعمال لأفكارهم المتعلقة بالبيانات الضخمة هو تصور أنها مكلفة للغاية. كانوا على حق منذ 10 سنوات. ليس بعد الآن.

تتيح منصة LuckyTemplates من Microsoft لأصحاب الأعمال الصغيرة والمتوسطة الحجم حصد قوة تحليلات البيانات الضخمة دون أي خبرة فنية. أيضًا ، نظرًا لأنه نظام أساسي ، فإنه يأتي مع أدوات ذكاء الأعمال الخاصة بالصناعة الثاقبة - ليست هناك حاجة لإعادة اختراع العجلة ، يمكنك البدء في استخدام نفس التقارير التي يستخدمها اللاعبون الكبار ، مقابل جزء بسيط من التكلفة. باستخدام بيانات الأعمال في الوقت الفعلي ، يقدم LuckyTemplates لوحات معلومات واضحة وواضحة تساعد المديرين على فهم موقف أعمالهم اليوم ، وكيف كان أداؤها تاريخيًا ، وما الذي يمكن فعله لتحقيق النجاح في المستقبل.

إلى جانب التوفير ، في تكاليف التنفيذ (التي يمكن أن تصل إلى عشرات أو مئات الآلاف من الدولارات) ، فإن تكاليف الصيانة الخاصة بك تكاد تكون صفرًا من الدولارات. لا يحافظ فريق Microsoft على تشغيل النظام الأساسي بسلاسة فحسب ، بل يحسن الميزات ويحدّثها مع تطور السوق ، لذا فأنت تعلم أنك ستحصل دائمًا على أحدث معايير التقارير المعتمدة في الصناعة على الكمبيوتر المحمول أو الهاتف المحمول أو أي جهاز آخر في أي مكان أنت فيه.

لقد دخلنا عصر تحليلات البيانات المتقدمة حيث يتوقف نجاح الأعمال على المدى الطويل على الاستفادة من البيانات لتطوير الرؤى وتقديم الحلول للعملاء. تصرف الآن حتى لا تتخلف عن الركب في السباق!