Rôle transformateur du Big Data dans tous les secteurs

Nous avons tous entendu le mot à la mode « Big Data » et franchement, vous en avez peut-être même un peu marre de l'entendre. Bien que le terme soit trop générique et souvent mal utilisé, il ne s'agit pas seulement d'un battage médiatique. C'est une révolution tranquille. L'ère de la gestion axée sur les données est déjà arrivée et ceux qui ne s'adaptent pas seront écrasés par la concurrence. Examinons quelques-unes des industries qui ont déjà été transformées par l'utilisation de l'analyse Big Data.

Commerce de détail

Le secteur de la vente au détail est fondamentalement un modèle B2C et, en tant que tel, il est hautement concurrentiel. Dans le passé, avoir le bon prix et avoir le bon type de publicité était une combinaison gagnante pour attirer les clients et générer des ventes. Cependant, avec le développement des canaux Internet et mobiles pour les ventes et le marketing, l'industrie est devenue plus complexe. Cela soulève des questions telles que le canal à utiliser pour cibler certains clients, les prix en magasin et en ligne devraient-ils être les mêmes, quels articles devrions-nous avoir en stock pour nous assurer de ne pas manquer d'opportunités, et d'autres problèmes commerciaux similaires. .

Il est essentiel de créer une expérience utilisateur transparente et de gérer l'interaction client multicanal. Par exemple, un consommateur peut commencer à rechercher un produit sur une application mobile, l'acheter en ligne et le récupérer dans un magasin. Pour coordonner cette interaction d'achat multicanal, une entreprise doit gérer, intégrer et comprendre efficacement cette vaste gamme de données qui arrivent à un rythme ininterrompu. Par exemple, vous pouvez comprendre qu'un certain jeu vidéo est extrêmement populaire, mais lequel de vos clients le commande en ligne et lequel préfère aller en magasin est une question clé qui peut générer des campagnes de marketing personnalisées avec un meilleur retour sur investissement. L'infographie suivante de la société de conseil en affaires et en technologie Wipro explique plus en détail.

L'utilisation du Big Data dans le commerce de détail a 2 applications majeures : augmenter les revenus en créant des offres marketing personnalisées (voir l'article précédent sur Customer Analytics pour plus de détails) ou en optimisant la gestion des stocks et ainsi augmenter la marge bénéficiaire en réduisant les coûts opérationnels (c'est-à-dire Gestion des stocks juste à temps). Demandez à n'importe quel détaillant quelle est la partie la plus chère de son modèle commercial et il vous dira - un article qui reste sur l'étagère. Outre les dépenses d'avoir un espace de vente au détail et cet article occupant le précieux espace physique dans un magasin, il y a un coût d'expédition de l'article au magasin et sa valeur se déprécie au fil du temps. Ce qui nous amène à la prochaine industrie…

Chaîne d'approvisionnement

L'industrie de la chaîne d'approvisionnement est une question d'optimisation - qui peut livrer les marchandises le plus rapidement au prix le plus bas possible. Pour obtenir le bon modèle d'entreprise, il existe de nombreux facteurs logistiques tels que les canaux de distribution, le positionnement géospatial des entrepôts, la précision des ordres de livraison, etc. Parce qu'il s'agit d'une industrie à multiples facettes impliquant de nombreux acteurs qui ont besoin de collaborer, l'optimisation par la technologie donne des rendements incroyables. résultats. Selon l'étude Accenture Global Operations Megatrends Study, "l'intégration de l'analyse des mégadonnées dans les opérations entraîne une amélioration de 4,25 fois des délais de livraison de la commande au cycle et une amélioration de 2,6 fois de l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement de 10 % ou plus".

Déterminer le chemin le plus court entre le centre de distribution et le magasin et disposer d'un stock équilibré dans chaque centre de distribution permet de réaliser d'énormes économies sur les coûts d'exploitation. Le Boston Consulting Group analyse la manière dont le Big Data est utilisé dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement dans l'article « Making Big Data Work : Supply Chain Management ». L'un des exemples fournis est la manière dont la fusion de deux réseaux de distribution a été orchestrée et optimisée à l'aide de la géoanalyse. Le graphique suivant est tiré de cet article.

Banque & Assurance

Dans le secteur bancaire et celui des assurances, le nom du jeu est la gestion des risques. Une banque vous accorde un prêt ou une carte de crédit et gagne de l'argent sur le taux d'intérêt. Outre le risque évident que vous ne remboursiez pas votre dette, il existe un autre risque : vous remboursez votre dette prématurément et générez ainsi moins de revenus pour la banque.

L'analyse prédictive est utilisée depuis les années 90 pour identifier les seuils de taux d'intérêt qui se traduisent par un remboursement anticipé / une réduction des revenus des taux d'intérêt des prêts pour les banques. Dans le monde financier, une seule transaction est la pierre angulaire d'énormes quantités de données qui sont ensuite analysées avec des modèles prédictifs et basées sur des tendances à grande échelle permettant la catégorisation des profils de clients qui peuvent prédire les risques associés aux utilisateurs individuels. Les banques peuvent modéliser les performances financières de leurs clients sur plusieurs sources de données et scénarios. La science des données peut également contribuer à renforcer la gestion des risques dans des domaines tels que la détection de la fraude par carte, la conformité à la criminalité financière, la notation du crédit, les tests de résistance et la cyberanalyse.

Dans le monde de l'assurance, cela se résume également aux profils des clients - si la prime est trop élevée (l'offre ne correspond pas au profil du client), ils peuvent passer à une autre compagnie d'assurance. En revanche, si vous avez un conducteur de voiture à risque, votre offre coûte plus cher à votre compagnie d'assurance en réclamations qu'en taux d'assurance ou en primes. Déterminer quels clients sont plus exposés aux risques que d'autres permet de proposer des offres personnalisées qui atténuent le risque de perdre un bon client ou de perdre de l'argent sur un mauvais client. Un bon exemple de la façon dont la technologie perturbe ce domaine est le dispositif Snapshot qui transmet des données sur le moment où les clients conduisent, la fréquence à laquelle ils conduisent et la force avec laquelle ils freinent.

Ce n'est pas cher et c'est disponible maintenant

Selon l'étude Accenture, la principale raison pour laquelle les propriétaires d'entreprise ne mettent pas en œuvre leurs idées Big Data est la perception que cela coûte très cher. Ils auraient eu raison il y a 10 ans. Pas plus.

La plate-forme LuckyTemplates de Microsoft permet aux propriétaires de petites et moyennes entreprises d'exploiter la puissance de l'analyse Big Data sans aucune expertise technique. De plus, comme il s'agit d'une plate-forme, elle est livrée avec des outils de BI perspicaces spécifiques à l'industrie - il n'est pas nécessaire de réinventer la roue, vous pouvez commencer à utiliser les mêmes rapports que les grands acteurs utilisent, pour une fraction du coût. À l'aide de données commerciales en temps réel, LuckyTemplates fournit des tableaux de bord clairs et nets qui aident les responsables à comprendre où en est leur entreprise aujourd'hui, comment elle s'est comportée historiquement et ce qui peut être fait pour son succès futur.

Outre les économies, sur les coûts de mise en œuvre (qui peuvent atteindre des dizaines ou des centaines de milliers de dollars), vos coûts de maintenance sont pratiquement nuls. L'équipe Microsoft non seulement assure le bon fonctionnement de la plate-forme, mais améliore et met à jour les fonctionnalités à mesure que le marché évolue, vous savez donc que vous obtiendrez toujours les dernières normes de reporting adoptées par l'industrie sur votre ordinateur portable, mobile ou tout autre appareil où que vous soyez.

Nous sommes entrés dans l'ère de l'analyse avancée des données, où le succès commercial à long terme dépend de l'exploitation des données pour développer des informations et fournir des solutions aux clients. Agissez maintenant pour ne pas vous laisser distancer dans la course !