Transformacyjna rola Big Data w różnych branżach

Wszyscy słyszeliśmy modne hasło „Big Data” i szczerze mówiąc, być może jesteś nawet trochę zmęczony słuchaniem go. Chociaż termin ten jest zbyt ogólny i często niewłaściwie używany, nie jest to tylko szum reklamowy. To cicha rewolucja. Era zarządzania opartego na danych już nadeszła, a te, które się nie dostosują, zostaną wyparte przez konkurencję. Przyjrzyjmy się niektórym branżom, które już przeszły transformację dzięki wykorzystaniu analityki Big Data.

Branży detalicznej

Sektor detaliczny jest zasadniczo modelem B2C i jako taki jest wysoce konkurencyjny. W przeszłości posiadanie odpowiednich cen i odpowiedniego rodzaju reklamy było zwycięską kombinacją, która przyciągała klientów i generowała sprzedaż. Jednak wraz z rozwojem internetowych i mobilnych kanałów sprzedaży i marketingu branża stała się bardziej złożona. Rodzi to pytania, na przykład, jakiego kanału użyć, aby dotrzeć do określonych klientów, czy ceny w sklepie stacjonarnym i internetowym powinny być takie same, które produkty powinniśmy mieć na stanie, aby nie przegapić okazji, i inne podobne kwestie biznesowe .

Niezbędne jest zapewnienie bezproblemowego doświadczenia użytkownika i zarządzanie wielokanałową interakcją z klientem. Na przykład konsument może rozpocząć wyszukiwanie produktu w aplikacji mobilnej, kupić go online i odebrać w sklepie. Koordynacja tej wielokanałowej interakcji zakupowej wymaga od firmy efektywnego zarządzania, integrowania i rozumienia tego ogromnego wachlarza danych napływających w nieprzerwanym tempie. Na przykład możesz dowiedzieć się, że pewna gra wideo jest niezwykle popularna, ale który z Twoich klientów zamawia ją online, a kto woli iść do sklepu, to kluczowe pytanie, które może prowadzić spersonalizowane kampanie marketingowe z większym zwrotem z inwestycji. Poniższa infografika firmy Wipro zajmującej się doradztwem biznesowym i technologicznym wyjaśnia dalej.

Wykorzystanie Big Data w branży retail ma 2 główne zastosowania: zwiększenie przychodów poprzez tworzenie spersonalizowanych ofert marketingowych (więcej szczegółów w artykule Customer Analytics we wcześniejszym artykule) lub poprzez optymalizację zarządzania zapasami, a tym samym zwiększenie marży poprzez obniżenie kosztów operacyjnych (tj. zarządzanie zapasami just-in-time). Zapytaj dowolnego sprzedawcę detalicznego, co jest najdroższą częścią jego modelu biznesowego, a powie ci, że jest to przedmiot siedzący na półce. Poza wydatkami związanymi z posiadaniem powierzchni handlowej i zajmowaniem przez ten przedmiot cennej fizycznej przestrzeni w sklepie, istnieje koszt wysyłki przedmiotu do sklepu i jego wartość amortyzująca z upływem czasu. Co prowadzi nas do następnej branży…

Łańcuch dostaw

Branża łańcucha dostaw polega na optymalizacji – kto może dostarczyć towar najszybciej po najniższej możliwej cenie. Aby uzyskać właściwy model biznesowy, istnieje wiele czynników logistycznych, takich jak kanały dystrybucji, geoprzestrzenne położenie magazynów, dokładność zamówień dostaw itp. Ponieważ jest to wielopłaszczyznowa branża, w której uczestniczy wielu graczy, którzy muszą ze sobą współpracować, optymalizacja za pomocą technologii daje niesamowite rezultaty. wyniki. Zgodnie z badaniem Accenture Global Operations Megatrends Study „osadzenie analizy dużych zbiorów danych w operacjach prowadzi do 4,25-krotnej poprawy czasu dostawy od zamówienia do cyklu i 2,6-krotnej poprawy wydajności łańcucha dostaw o 10% lub więcej”.

Ustalenie najkrótszej trasy z centrum dystrybucji do sklepu i posiadanie zrównoważonych zapasów w każdym centrum dystrybucji zapewnia ogromne oszczędności w kosztach operacyjnych. The Boston Consulting Group analizuje, w jaki sposób duże zbiory danych są wykorzystywane w zarządzaniu łańcuchem dostaw w artykule „Making Big Data Work: Supply Chain Management ”. Jednym z podanych przykładów jest zorganizowanie i optymalizacja połączenia dwóch sieci dostaw przy użyciu geoanalizy. Poniższa grafika pochodzi z tego artykułu.

Bankowość i ubezpieczenia

Zarówno w sektorze bankowym, jak i ubezpieczeniowym nazwa gry to zarządzanie ryzykiem. Bank udziela ci pożyczki lub karty kredytowej i zarabia na stopie procentowej. Oprócz oczywistego ryzyka, że ​​nie spłacisz swojego długu, istnieje inne ryzyko, jakim jest przedwczesna spłata długu, a tym samym generowanie mniejszych przychodów dla banku.

Analityka predykcyjna jest używana od lat 90-tych do określania progów stóp procentowych, które skutkują wcześniejszą spłatą / obniżonym dochodem z tytułu odsetek od kredytów dla banków. W świecie finansów pojedyncza transakcja jest kluczowym budulcem ogromnych ilości danych, które są następnie analizowane za pomocą modeli predykcyjnych i na podstawie trendów na masową skalę pozwalają kategoryzować profile klientów, które mogą przewidywać ryzyko związane z poszczególnymi użytkownikami. Banki mogą modelować wyniki finansowe swoich klientów na podstawie wielu źródeł danych i scenariuszy. Analiza danych może również pomóc we wzmocnieniu zarządzania ryzykiem w takich obszarach, jak wykrywanie oszustw związanych z kartami płatniczymi, przestrzeganie przepisów dotyczących przestępstw finansowych, punktacja kredytowa, testy warunków skrajnych i analityka cybernetyczna.

W świecie ubezpieczeń sprowadza się to również do profili klientów – jeśli składka jest zbyt wysoka (oferta nie jest dobrze dopasowana do profilu klienta) mogą oni przejść do innego ubezpieczyciela. Dla kontrastu, jeśli masz ryzykownego kierowcę samochodu, Twoja oferta kosztuje firmę ubezpieczeniową więcej w roszczeniach niż w stawce ubezpieczenia lub składkach. Ustalenie, którzy klienci są bardziej podatni na ryzyko niż inni, pozwala na tworzenie niestandardowych ofert, które zmniejszają ryzyko utraty dobrego klienta lub utraty pieniędzy z powodu złego klienta. Dobrym przykładem tego, jak technologia zmienia tę dziedzinę, jest urządzenie Snapshot, które przesyła dane o tym, kiedy klienci jeżdżą, jak często jeżdżą i jak mocno hamują.

Nie jest drogi i jest dostępny od ręki

Według badania Accenture głównym powodem, dla którego właściciele firm nie wdrażają swoich pomysłów na Big Data, jest przekonanie, że jest to bardzo kosztowne. 10 lat temu mieliby rację. Nigdy więcej.

Platforma LuckyTemplates firmy Microsoft umożliwia właścicielom małych i średnich firm wykorzystanie mocy analizy Big Data bez wiedzy technicznej. Ponadto, ponieważ jest to platforma, zawiera wnikliwe, specyficzne dla branży narzędzia BI – nie ma potrzeby wymyślania koła na nowo, możesz zacząć korzystać z tych samych raportów, z których korzystają wielcy gracze, za ułamek kosztów. Korzystając z danych biznesowych w czasie rzeczywistym, usługa LuckyTemplates zapewnia wyraźne, przejrzyste pulpity nawigacyjne, które pomagają menedżerom zrozumieć, w jakim miejscu znajduje się ich firma dzisiaj, jak działała w przeszłości i co można zrobić, aby odnieść sukces w przyszłości.

Oprócz oszczędności na kosztach wdrożenia (które mogą wynosić dziesiątki lub setki tysięcy dolarów) koszty utrzymania są praktycznie zerowe. Zespół firmy Microsoft nie tylko dba o płynne działanie platformy, ale także ulepsza i aktualizuje funkcje wraz z rozwojem rynku, dzięki czemu wiesz, że zawsze będziesz mieć dostęp do najnowszych przyjętych w branży standardów raportowania na swoim laptopie, telefonie komórkowym lub innym urządzeniu, gdziekolwiek jesteś.

Weszliśmy w erę zaawansowanej analizy danych, w której długoterminowy sukces biznesowy zależy od wykorzystania danych do opracowywania spostrzeżeń i dostarczania klientom rozwiązań. Działaj teraz, aby nie zostać w tyle w wyścigu!