Ruolo trasformativo dei Big Data in tutti i settori

Tutti abbiamo sentito la parola d'ordine “Big Data” e francamente forse sei anche un po' stanco di sentirla. Sebbene il termine sia troppo generico e spesso usato impropriamente, non è solo una montatura. È una rivoluzione silenziosa. L'era della gestione basata sui dati è già arrivata e coloro che non si adeguano saranno calpestati dalla concorrenza. Diamo un'occhiata ad alcuni dei settori che sono già stati trasformati dall'uso dell'analisi dei Big Data.

Industria al dettaglio

Il settore retail è fondamentalmente un modello B2C e come tale è altamente competitivo. In passato avere il prezzo giusto e avere il giusto tipo di pubblicità era una combinazione vincente per attrarre clienti e generare vendite. Tuttavia, con lo sviluppo di Internet e dei canali mobili per le vendite e il marketing, il settore è diventato più complesso. Ciò solleva domande come quale canale utilizzare per rivolgersi a determinati clienti, se i prezzi in negozio e online sono gli stessi, quali articoli dovremmo avere in magazzino per assicurarci di non perdere opportunità e altri problemi commerciali simili .

Creare un'esperienza utente senza soluzione di continuità e gestire l'interazione con i clienti su più canali è essenziale. Ad esempio, un consumatore potrebbe iniziare a cercare un prodotto su un'app mobile, acquistarlo online e ritirarlo in un negozio. Il coordinamento di questa interazione di acquisto multicanale richiede che un'azienda gestisca, integri e comprenda efficacemente questa vasta gamma di dati che arrivano a un ritmo ininterrotto. Ad esempio, potresti capire che un determinato videogioco è estremamente popolare, ma quale dei tuoi clienti lo ordina online e quali preferiscono andare in negozio è una domanda chiave che può guidare campagne di marketing personalizzate con un ROI maggiore. La seguente infografica della società di consulenza aziendale e tecnologica Wipro spiega ulteriormente.

L'uso dei Big Data nel settore della vendita al dettaglio ha 2 applicazioni principali: aumentare le entrate creando offerte di marketing personalizzate (vedere il precedente articolo di Customer Analytics per maggiori dettagli) o ottimizzando la gestione dell'inventario e aumentando così il margine di profitto riducendo i costi operativi (es. Gestione dell'inventario Just-in-Time). Chiedi a qualsiasi rivenditore qual è la parte più costosa del loro modello di business e te lo diranno: un oggetto seduto sullo scaffale. Oltre alle spese per avere uno spazio di vendita al dettaglio e questo articolo che occupa il prezioso spazio fisico in un negozio, c'è un costo di spedizione dell'articolo al negozio e il suo valore si deprezza nel tempo. Il che ci porta al prossimo settore...

Catena di fornitura

L'industria della supply chain è incentrata sull'ottimizzazione: chi può consegnare le merci più velocemente al prezzo più basso possibile. Per ottenere il giusto modello di business ci sono numerosi fattori logistici come i canali di distribuzione, il posizionamento geospaziale dei magazzini, l'accuratezza degli ordini di consegna, ecc. Poiché si tratta di un settore sfaccettato che coinvolge molti attori che devono collaborare, l'ottimizzazione attraverso la tecnologia produce risultati sorprendenti risultati. Secondo l'Accenture Global Operations Megatrends Study, "l'integrazione dell'analisi dei big data nelle operazioni porta a un miglioramento di 4,25 volte nei tempi di consegna dall'ordine al ciclo e a un miglioramento di 2,6 volte nell'efficienza della supply chain del 10% o superiore".

Capire il percorso più breve dal centro di distribuzione al negozio e disporre di uno stock bilanciato in ogni centro di distribuzione comporta enormi risparmi sui costi operativi. Il Boston Consulting Group analizza come i big data vengono utilizzati nella gestione della supply chain nell'articolo “Making Big Data Work: Supply Chain Management ”. Uno degli esempi forniti è il modo in cui la fusione di due reti di consegna è stata orchestrata e ottimizzata utilizzando la geoanalisi. Il grafico seguente è tratto da quell'articolo.

Banche e assicurazioni

Sia nel settore bancario che in quello assicurativo il nome del gioco è Risk Management. Una banca ti emette un prestito o una carta di credito e fanno soldi con il tasso di interesse. Oltre all'ovvio rischio di non pagare il debito, c'è un altro rischio che è quello di saldare il debito prematuramente e quindi generare meno entrate per la banca.

L'analisi predittiva è in uso dagli anni '90 per identificare le soglie dei tassi di interesse che si traducono in pagamenti anticipati/redditi sui tassi di interesse sui prestiti ridotti per le banche. Nel mondo finanziario una singola transazione è l'elemento chiave di enormi quantità di dati che vengono poi analizzati con modelli predittivi e basati su trend su vasta scala consentono la categorizzazione dei profili dei clienti in grado di prevedere il rischio associato ai singoli utenti. Le banche possono modellare le prestazioni finanziarie dei loro clienti su più fonti di dati e scenari. La scienza dei dati può anche aiutare a rafforzare la gestione del rischio in aree come il rilevamento delle frodi con carte, la conformità alla criminalità finanziaria, il punteggio di credito, gli stress test e l'analisi informatica.

Nel mondo assicurativo si riduce anche ai profili dei clienti: se il premio è troppo alto (l'offerta non è adatta al profilo del cliente) possono passare a un'altra compagnia assicurativa. Per contrastare ciò, se hai un automobilista rischioso, la tua offerta sta costando alla tua compagnia assicurativa più sinistri che in termini di tasso di assicurazione o premi. Capire quali clienti sono più inclini al rischio di altri consente offerte personalizzate su misura che mitigano il rischio di perdere un buon cliente o di perdere denaro per un cattivo cliente. Un buon esempio di come la tecnologia stia sconvolgendo questo campo è il dispositivo Snapshot che trasmette dati su quando i clienti guidano, quanto spesso guidano e quanto frenano.

Non è costoso ed è disponibile ora

Secondo lo studio Accenture, il motivo principale per cui gli imprenditori non stanno implementando le loro idee sui Big Data è la percezione che sia molto costoso. Avrebbero avuto ragione 10 anni fa. Non più.

La piattaforma LuckyTemplates di Microsoft consente ai proprietari di piccole e medie imprese di sfruttare la potenza dell'analisi dei Big Data senza alcuna competenza tecnica. Inoltre, poiché si tratta di una piattaforma, viene fornita con strumenti di BI approfonditi specifici del settore: non è necessario reinventare la ruota, puoi iniziare a utilizzare gli stessi report utilizzati dai grandi attori, a una frazione del costo. Utilizzando dati aziendali in tempo reale, LuckyTemplates offre dashboard nitidi e chiari che aiutano i manager a comprendere a che punto è la loro attività oggi, come si è comportata storicamente e cosa si può fare per il successo futuro.

Oltre al risparmio, sui costi di implementazione (che possono essere decine o centinaia di migliaia di dollari) i costi di manutenzione sono praticamente pari a zero dollari. Il team Microsoft non si limita a garantire il corretto funzionamento della piattaforma, ma migliora e aggiorna le funzionalità man mano che il mercato si evolve, così sai che otterrai sempre gli ultimi standard di reportistica adottati dal settore sul tuo laptop, dispositivo mobile o qualsiasi altro dispositivo ovunque tu sia.

Siamo entrati nell'era dell'analisi avanzata dei dati in cui il successo aziendale a lungo termine dipende dall'utilizzo dei dati per sviluppare insight e fornire soluzioni ai clienti. Agisci ora per non essere lasciato indietro nella corsa!