業界全体にわたるビッグデータの変革的な役割

「ビッグデータ」という流行語は誰もが聞いたことがあるでしょうが、正直言って、少し聞き飽きているかもしれません。この用語は一般的すぎるため、不適切に使用されることがよくありますが、単なる誇大広告ではありません。それは静かな革命だ。データドリブン経営の時代はすでに到来しており、それに適応しない企業は競争によって淘汰されていきます。ビッグデータ分析の使用によってすでに変革が起こっている業界をいくつか見てみましょう。

小売業

小売部門は基本的に B2C モデルであるため、競争が非常に激しいです。かつては、適切な価格設定と適切な種類の広告を行うことが、顧客を引き付けて売上を生み出すための最良の組み合わせでした。しかし、販売とマーケティングのためのインターネットとモバイルチャネルの発展により、業界はより複雑になりました。これにより、特定の顧客をターゲットにするためにどのチャネルを使用するか、店舗とオンラインストアの価格設定は同じにする必要があるか、機会を逃さないようにするにはどの商品を在庫しておくべきか、その他の同様のビジネス上の問題などの疑問が生じます。。

シームレスなユーザーエクスペリエンスを作成し、複数チャネルの顧客インタラクションを管理することが不可欠です。たとえば、消費者はモバイルアプリで製品を調べ始め、オンラインで購入し、店舗で受け取る可能性があります。このマルチチャネルのショッピングインタラクションを調整するには、企業は、ノンストップで届くこの膨大なデータを効果的に管理、統合、理解する必要があります。たとえば、特定のビデオゲームが非常に人気があるが、どの顧客がそれをオンラインで注文し、どの顧客が店舗に行くことを好むかは、より高い ROI でパーソナライズされたマーケティングキャンペーンを推進できる重要な質問であることがわかります。ビジネスおよびテクノロジーのコンサルティング会社である Wipro が提供する次のインフォグラフィックでさらに詳しく説明されています。

小売業界におけるビッグデータの使用には、2 つの主要な用途があります。1 つは、パーソナライズされたマーケティングオファーを作成することによる収益の増加 (詳細については、以前の顧客分析の記事を参照)、もう 1 つは在庫管理の最適化により、運用コストの削減による利益率の向上です (つまり、ジャストインタイムの在庫管理)。小売業者に自社のビジネスモデルの中で最も高価な部分は何かと尋ねれば、棚に並んでいる商品であると答えるでしょう。小売スペースを確保し、この商品が店舗内の貴重な物理的スペースを占める費用に加えて、商品を店舗に配送するコストと、時間の経過とともに価値が減価するコストがかかります。それが私たちを次の産業へと導きます…

サプライチェーン

サプライチェーン業界は最適化、つまり誰が商品をできるだけ早く、可能な限り低価格で配達できるかがすべてです。ビジネスモデルを適切にするには、流通チャネル、倉庫の地理的位置、配送注文の精度など、数多くの物流要素が必要になります。この業界は協力する必要がある多くの関係者が関与する多面的な業界であるため、テクノロジーによる最適化により驚くべき成果が得られます。結果。Accenture Global Operations Megatrends Study によると、「ビッグデータ分析を運用に組み込むことで、注文からサイクルまでの納期が 4.25 倍向上し、サプライチェーンの効率が 2.6 倍に 10% 以上向上します。」

配送センターから店舗までの最短ルートを把握し、各配送センターにバランスのとれた在庫を確保することで、運営コストを大幅に節約できます。ボストンコンサルティンググループは、「ビッグデータを機能させる: サプライチェーン管理」という記事で、サプライチェーン管理でビッグデータがどのように使用されているかを分析しています。提供された例の 1 つは、地理解析を使用して 2 つの配送ネットワークの統合がどのように調整され、最適化されたかです。次の図はその記事からのものです。

銀行と保険

銀行業界と保険業界の両方において、ゲームの名前はリスク管理です。銀行はローンやクレジットカードを発行し、金利で収益を上げます。借金を支払わないという明白なリスクに加えて、借金を時期尚早に返済して銀行の収益が減少するという別のリスクもあります。

予測分析は、銀行の早期返済/ローン金利収入の減少につながる金利のしきい値を特定するために 90 年代から使用されてきました。金融の世界では、単一のトランザクションが膨大な量のデータの重要な構成要素であり、予測モデルで分析され、大規模な傾向に基づいて顧客プロファイルを分類することで、個々のユーザーに関連するリスクを予測できます。銀行は、複数のデータソースとシナリオに基づいて顧客の財務パフォーマンスをモデル化できます。データサイエンスは、カード不正検出、金融犯罪コンプライアンス、信用スコアリング、ストレステスト、サイバー分析などの分野でのリスク管理の強化にも役立ちます。

保険の世界では、これは結局のところ顧客プロファイルにも関係します。保険料が高すぎる場合（オファーが顧客プロファイルに適合していない場合）、顧客は別の保険会社に乗り換える可能性があります。これとは対照的に、危険な自動車運転者がいる場合、保険会社は、保険料や保険料よりも保険金請求の方が高くなります。どの顧客が他の顧客よりもリスクが高いかを把握することで、優良な顧客を失ったり、悪い顧客によってお金を失ったりするリスクを軽減する、カスタマイズされたオファーが可能になります。テクノロジーがこの分野にどのような変革をもたらしているかを示す好例は、顧客がいつ運転するか、どのくらいの頻度で運転するか、どのくらい強くブレーキをかけるかについてのデータを送信するスナップショットデバイスです。

高価ではないので今すぐ入手できます

Accenture の調査によると、企業経営者がビッグデータのアイデアを導入していない主な理由は、ビッグデータが非常に高価であるという認識にあります。10年前なら彼らは正しかったでしょう。もう違います。

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節約に加えて、実装コスト (数万ドルまたは数十万ドルかかる場合もあります) のメンテナンスコストは事実上ゼロドルです。Microsoft チームは、プラットフォームのスムーズな動作を維持するだけでなく、市場の進化に合わせて機能の改善と更新を行っているため、どこにいてもラップトップ、モバイル、その他のデバイスで業界で採用されている最新のレポート標準を常に入手できることがわかります。

私たちは高度なデータ分析の時代に突入しており、長期的なビジネスの成功はデータを活用して洞察を導き出し、顧客にソリューションを提供できるかどうかにかかっています。レースで取り残されないように今すぐ行動しましょう!