Papel transformador do big data em todos os setores

Todos nós já ouvimos a palavra da moda “Big Data” e, francamente, você talvez até esteja um pouco cansado de ouvi-la. Embora o termo seja muito genérico e muitas vezes usado de forma inadequada, não é apenas um exagero. É uma revolução silenciosa. A era do gerenciamento baseado em dados já chegou e aqueles que não se adaptarem serão derrotados pela concorrência. Vejamos alguns dos setores que já foram transformados pelo uso da análise de Big Data.

Indústria de varejo

O setor de varejo é fundamentalmente um modelo B2C e, como tal, é altamente competitivo. No passado, ter o preço certo e ter o tipo certo de publicidade era uma combinação vencedora para atrair clientes e gerar vendas. No entanto, com o desenvolvimento da internet e canais móveis para vendas e marketing, a indústria tornou-se mais complexa. Isso levanta questões como qual canal usar para atingir determinados clientes, se os preços na loja e na loja online devem ser os mesmos, quais itens devemos ter em estoque para garantir que não perderemos oportunidades e outras questões comerciais semelhantes .

Criar uma experiência de usuário perfeita e gerenciar a interação com o cliente em vários canais é essencial. Por exemplo, um consumidor pode começar a pesquisar um produto em um aplicativo móvel, comprá-lo online e retirá-lo em uma loja. Coordenar essa interação de compra multicanal exige que uma empresa gerencie, integre e entenda com eficácia essa vasta gama de dados que chegam em um ritmo ininterrupto. Por exemplo, você pode descobrir que determinado videogame é extremamente popular, mas quais de seus clientes o compram on-line e quais preferem ir à loja é uma questão-chave que pode gerar campanhas de marketing personalizadas com um ROI maior. O infográfico a seguir da empresa de consultoria de negócios e tecnologia Wipro explica melhor.

O uso de Big Data no setor de varejo tem 2 aplicações principais: aumentar a receita criando ofertas de marketing personalizadas (consulte o artigo anterior do Customer Analytics para obter mais detalhes) ou otimizando o gerenciamento de estoque e, assim, aumentando a margem de lucro reduzindo os custos operacionais (ou seja, Gestão de inventário Just-in-Time ). Pergunte a qualquer varejista qual é a parte mais cara de seu modelo de negócios e eles lhe dirão: um item parado na prateleira. Além dos gastos de ter um espaço de varejo e esse item ocupar o precioso espaço físico de uma loja, existe o custo de envio do item até a loja e seu valor depreciativo ao longo do tempo. O que nos leva à próxima indústria…

Cadeia de mantimentos

A indústria da cadeia de suprimentos tem tudo a ver com otimização – quem pode entregar as mercadorias mais rapidamente pelo menor preço possível. Para acertar o modelo de negócios existem inúmeros fatores logísticos como canais de distribuição, posicionamento geoespacial dos armazéns, precisão dos pedidos de entrega, etc. resultados. De acordo com o Estudo de Megatendências de operações globais da Accenture, “a incorporação de análise de big data em operações leva a uma melhoria de 4,25 vezes nos tempos de entrega do pedido ao ciclo e a uma melhoria de 2,6 vezes na eficiência da cadeia de suprimentos de 10% ou mais”.

Descobrir a rota mais curta do centro de distribuição até a loja e ter um estoque balanceado em cada centro de distribuição gera uma grande economia nos custos operacionais. O Boston Consulting Group analisa como o big data está sendo usado no gerenciamento da cadeia de suprimentos no artigo “Making Big Data Work: Supply Chain Management ”. Um dos exemplos fornecidos é como a fusão de duas redes de entrega foi orquestrada e otimizada usando geoanalítica. O gráfico a seguir é desse artigo.

Bancos e Seguros

Tanto no setor bancário quanto no de seguros, o nome do jogo é Gestão de Riscos. Um banco emite um empréstimo ou um cartão de crédito e eles ganham dinheiro com a taxa de juros. Além do risco óbvio de você não pagar sua dívida, existe outro risco de você quitar sua dívida prematuramente e, assim, gerar menos receita para o banco.

A análise preditiva está em uso desde os anos 90 para identificar os limites das taxas de juros que resultam em pagamento antecipado / redução da receita de juros de empréstimos para os bancos. No mundo financeiro, uma única transação é o bloco de construção principal de enormes quantidades de dados que são então analisados ​​com modelos preditivos e baseados em tendências em grande escala, permitindo a categorização de perfis de clientes que podem prever o risco associado a usuários individuais. Os bancos podem modelar o desempenho financeiro de seus clientes em várias fontes de dados e cenários. A ciência de dados também pode ajudar a fortalecer o gerenciamento de riscos em áreas como detecção de fraudes em cartões, conformidade com crimes financeiros, pontuação de crédito, testes de estresse e análises cibernéticas.

No mundo dos seguros também se resume ao perfil do cliente – se o prêmio for muito alto (a oferta não é adequada ao perfil do cliente), eles podem mudar para outra seguradora. Para contrastar isso, se você tem um motorista de carro arriscado, sua oferta está custando mais à sua seguradora em sinistros do que na taxa ou nos prêmios do seguro. Descobrir quais clientes são mais propensos a riscos do que outros permite ofertas personalizadas que reduzem o risco de perder um bom cliente ou perder dinheiro com um cliente ruim. Um bom exemplo de como a tecnologia está revolucionando esse campo é o dispositivo Snapshot, que transmite dados sobre quando os clientes dirigem, com que frequência dirigem e com que força freiam.

Não é caro e já está disponível

De acordo com o estudo da Accenture, a principal razão pela qual os empresários não estão implementando suas ideias de Big Data é a percepção de que é muito caro. Eles estariam certos 10 anos atrás. Não mais.

A plataforma LuckyTemplates da Microsoft permite que os proprietários de pequenas e médias empresas colham o poder da análise de Big Data sem nenhum conhecimento técnico. Além disso, por ser uma plataforma, ela vem com ferramentas de BI específicas do setor – não há necessidade de reinventar a roda, você pode começar a usar os mesmos relatórios que os grandes players usam, por uma fração do custo. Usando dados de negócios em tempo real, o LuckyTemplates oferece painéis nítidos e claros que ajudam os gerentes a compreender a situação atual de seus negócios, seu desempenho histórico e o que pode ser feito para o sucesso futuro.

Além da economia, nos custos de implementação (que podem ser dezenas ou centenas de milhares de dólares), seus custos de manutenção são praticamente zero dólares. A equipe da Microsoft não apenas mantém a plataforma funcionando sem problemas, mas melhora e atualiza os recursos à medida que o mercado evolui, para que você saiba que sempre terá os padrões de relatórios mais recentes adotados pelo setor em seu laptop, celular ou qualquer outro dispositivo, onde quer que esteja.

Entramos na era da análise avançada de dados, na qual o sucesso comercial de longo prazo depende do aproveitamento dos dados para desenvolver insights e fornecer soluções aos clientes. Aja agora para não ficar para trás na corrida!