Transformative Rolle von Big Data in allen Branchen

Wir alle haben das Schlagwort „Big Data“ gehört und ehrlich gesagt sind Sie es vielleicht sogar ein bisschen leid, es zu hören. Obwohl der Begriff zu allgemein ist und oft falsch verwendet wird, handelt es sich nicht nur um einen Hype. Es ist eine stille Revolution. Das Zeitalter des datengesteuerten Managements ist bereits angebrochen und diejenigen, die sich nicht anpassen, werden von der Konkurrenz verdrängt. Schauen wir uns einige der Branchen an, die durch den Einsatz von Big-Data-Analysen bereits verändert wurden.

Einzelhandelsindustrie

Der Einzelhandel ist grundsätzlich ein B2C-Modell und daher sehr wettbewerbsintensiv. In der Vergangenheit waren die richtige Preisgestaltung und die richtige Art der Werbung eine erfolgreiche Kombination, um Kunden anzulocken und Umsätze zu generieren. Mit der Entwicklung von Internet- und Mobilkanälen für Vertrieb und Marketing ist die Branche jedoch komplexer geworden. Dies wirft Fragen auf, z. B. über welchen Kanal wir bestimmte Kunden ansprechen sollen, ob die Preise im Geschäft und im Online-Shop gleich sein sollten, welche Artikel wir auf Lager haben sollten, um sicherzustellen, dass wir keine Gelegenheiten verpassen, und ähnliche geschäftliche Probleme .

Die Schaffung eines nahtlosen Benutzererlebnisses und die Verwaltung der Kundeninteraktion über mehrere Kanäle sind von entscheidender Bedeutung. Beispielsweise könnte ein Verbraucher über eine mobile App mit der Recherche nach einem Produkt beginnen, es online kaufen und es in einem Geschäft abholen. Um diese Multi-Channel-Einkaufsinteraktion zu koordinieren, muss ein Unternehmen diese riesige Menge an Daten, die ununterbrochen anfallen, effektiv verwalten, integrieren und verstehen. Sie stellen beispielsweise fest, dass ein bestimmtes Videospiel äußerst beliebt ist, aber welche Ihrer Kunden es online bestellen und welche lieber in den Laden gehen, ist eine Schlüsselfrage, die zu personalisierten Marketingkampagnen mit einem höheren ROI führen kann. Die folgende Infografik des Unternehmens- und Technologieberatungsunternehmens Wipro erklärt mehr.

Der Einsatz von Big Data im Einzelhandel hat zwei Hauptanwendungen: Steigerung des Umsatzes durch die Erstellung personalisierter Marketingangebote (weitere Einzelheiten finden Sie im vorherigen Artikel zu Kundenanalysen) oder durch Optimierung der Bestandsverwaltung und damit Erhöhung der Gewinnspanne durch Reduzierung der Betriebskosten (d. h Just-in-Time-Bestandsverwaltung). Fragen Sie einen Einzelhändler, was der teuerste Teil seines Geschäftsmodells ist, und er wird es Ihnen sagen – ein Artikel, der im Regal steht. Neben den Kosten, die für die Einrichtung einer Verkaufsfläche und die Tatsache entstehen, dass dieser Artikel den kostbaren physischen Raum in einem Geschäft einnimmt, fallen Kosten für den Versand des Artikels zum Geschäft und dessen Wertverlust im Laufe der Zeit an. Was uns zur nächsten Branche führt …

Lieferkette

In der Supply-Chain-Branche dreht sich alles um Optimierung – wer kann die Waren am schnellsten zum niedrigstmöglichen Preis liefern? Um das Geschäftsmodell richtig zu gestalten, sind zahlreiche logistische Faktoren wie Vertriebskanäle, die räumliche Positionierung von Lagern, die Genauigkeit von Lieferaufträgen usw. erforderlich. Da es sich um eine facettenreiche Branche mit vielen Akteuren handelt, die zusammenarbeiten müssen, bringt die Optimierung durch Technologie erstaunliche Ergebnisse Ergebnisse. Laut der Accenture Global Operations Megatrends Study „führt die Einbettung von Big-Data-Analysen in den Betrieb zu einer 4,25-fachen Verbesserung der Order-to-Cycle-Lieferzeiten und einer 2,6-fachen Verbesserung der Lieferketteneffizienz von 10 % oder mehr.“

Wenn Sie den kürzesten Weg vom Vertriebszentrum zum Laden finden und in jedem Vertriebszentrum über einen ausgewogenen Lagerbestand verfügen, können Sie enorme Betriebskosten einsparen. Die Boston Consulting Group analysiert im Artikel „Making Big Data Work: Supply Chain Management “ , wie Big Data im Supply Chain Management eingesetzt wird . Als Beispiel wird gezeigt, wie der Zusammenschluss zweier Liefernetzwerke mithilfe von Geoanalytik orchestriert und optimiert wurde. Die folgende Grafik stammt aus diesem Artikel.

Banken und Versicherungen

Sowohl im Banken- als auch im Versicherungssektor ist Risikomanagement das A und O. Eine Bank stellt Ihnen einen Kredit oder eine Kreditkarte aus und verdient mit dem Zinssatz Geld. Neben dem offensichtlichen Risiko, dass Sie Ihre Schulden nicht begleichen, besteht ein weiteres Risiko darin, dass Sie Ihre Schulden vorzeitig abbezahlen und dadurch weniger Einnahmen für die Bank erzielen.

Prädiktive Analysen werden seit den 90er Jahren eingesetzt, um die Zinsschwellenwerte zu ermitteln, die zu einer vorzeitigen Rückzahlung bzw. geringeren Kreditzinserträgen für die Banken führen. In der Finanzwelt ist eine einzelne Transaktion der Schlüsselbaustein für riesige Datenmengen, die dann mit Vorhersagemodellen analysiert werden und auf der Grundlage von Trends in großem Maßstab eine Kategorisierung von Kundenprofilen ermöglichen, die die mit einzelnen Benutzern verbundenen Risiken vorhersagen können. Banken können die finanzielle Leistung ihrer Kunden anhand mehrerer Datenquellen und Szenarien modellieren. Datenwissenschaft kann auch dazu beitragen, das Risikomanagement in Bereichen wie der Aufdeckung von Kartenbetrug, der Einhaltung von Finanzkriminalität, der Kreditwürdigkeitsprüfung, Stresstests und Cyberanalysen zu stärken.

Auch in der Versicherungswelt kommt es auf das Kundenprofil an: Wenn die Prämie zu hoch ist (das Angebot passt nicht zum Kundenprofil), wechseln sie möglicherweise zu einer anderen Versicherungsgesellschaft. Wenn Sie dagegen einen riskanten Autofahrer haben, verursacht Ihr Angebot Ihrer Versicherungsgesellschaft mehr Schadensersatzansprüche als Versicherungsprämien oder Versicherungsprämien. Wenn man herausfindet, welche Kunden risikoanfälliger sind als andere, können maßgeschneiderte Angebote erstellt werden, die das Risiko, einen guten Kunden oder Geld durch einen schlechten Kunden zu verlieren, mindern. Ein gutes Beispiel dafür, wie die Technologie diesen Bereich revolutioniert, ist das Snapshot-Gerät, das Daten darüber überträgt, wann Kunden fahren, wie oft sie fahren und wie stark sie bremsen.

Es ist nicht teuer und ab sofort erhältlich

Laut der Accenture-Studie liegt der Hauptgrund dafür, dass Unternehmer ihre Big-Data-Ideen nicht umsetzen, in der Wahrnehmung, dass es sehr teuer sei. Sie hätten vor 10 Jahren Recht gehabt. Nicht länger.

Mit der LuckyTemplates-Plattform von Microsoft können Inhaber kleiner und mittlerer Unternehmen die Leistungsfähigkeit von Big-Data-Analysen ohne technisches Fachwissen nutzen. Da es sich außerdem um eine Plattform handelt, die mit aufschlussreichen branchenspezifischen BI-Tools ausgestattet ist, müssen Sie das Rad nicht neu erfinden. Sie können zu einem Bruchteil der Kosten dieselben Berichte verwenden, die große Unternehmen verwenden. Mithilfe von Echtzeit-Geschäftsdaten liefert LuckyTemplates gestochen scharfe, übersichtliche Dashboards, die Managern helfen, zu verstehen, wo ihr Unternehmen heute steht, wie es sich in der Vergangenheit entwickelt hat und was für den zukünftigen Erfolg getan werden kann.

Neben den Einsparungen bei den Implementierungskosten (die Zehntausende oder Hunderttausende Dollar betragen können) betragen Ihre Wartungskosten praktisch null Dollar. Das Microsoft-Team sorgt nicht nur dafür, dass die Plattform reibungslos läuft, sondern verbessert und aktualisiert auch die Funktionen, wenn sich der Markt weiterentwickelt, sodass Sie sicher sein können, dass Sie immer die neuesten branchenüblichen Berichtsstandards auf Ihrem Laptop, Mobilgerät oder jedem anderen Gerät erhalten, egal wo Sie sich befinden.

Wir sind in das Zeitalter der fortschrittlichen Datenanalyse eingetreten, in dem der langfristige Geschäftserfolg von der Nutzung von Daten abhängt, um Erkenntnisse zu gewinnen und Lösungen für Kunden bereitzustellen. Handeln Sie jetzt, um im Rennen nicht das Nachsehen zu haben!