Rolul transformator al datelor mari în toate industriile

Cu toții am auzit cuvântul la modă „Big Data” și, sincer, poate că te-ai săturat să îl auzi. Deși termenul este prea generic și adesea folosit incorect, nu este doar un hype. Este o revoluție liniștită. Era managementului bazat pe date a sosit deja, iar cei care nu se adaptează vor fi înfrânți de concurență. Să ne uităm la unele dintre industriile care au fost deja transformate prin utilizarea analizei Big Data.

Industria de vânzare cu amănuntul

Sectorul retail este în mod fundamental un model B2C și, ca atare, este extrem de competitiv. În trecut, a avea prețul potrivit și a avea tipul potrivit de publicitate a fost o combinație câștigătoare pentru a atrage clienți și a genera vânzări. Cu toate acestea, odată cu dezvoltarea canalelor de internet și mobile pentru vânzări și marketing, industria a devenit mai complexă. Acest lucru ridică întrebări, cum ar fi ce canal să folosim pentru a viza anumiți clienți, dacă prețul în magazin și în magazinul online este același, ce articole ar trebui să avem în stoc pentru a ne asigura că nu pierdem oportunități și alte probleme similare de afaceri .

Crearea unei experiențe de utilizator fără întreruperi și gestionarea interacțiunii cu clienții pe mai multe canale este esențială. De exemplu, un consumator poate începe să cerceteze un produs dintr-o aplicație mobilă, să-l cumpere online și să-l ridice dintr-un magazin. Coordonarea acestei interacțiuni de cumpărături pe mai multe canale necesită ca o companie să gestioneze, să integreze și să înțeleagă eficient această gamă largă de date care vin într-un ritm non-stop. De exemplu, vă puteți da seama că un anumit joc video este extrem de popular, dar care dintre clienții dvs. îl comandă online și care preferă să meargă la magazin este o întrebare cheie care poate genera campanii de marketing personalizate cu un ROI mai mare. Următorul infografic de la firma de consultanță în afaceri și tehnologie Wipro explică în continuare.

Utilizarea Big Data în industria de retail are 2 aplicații majore: creșterea veniturilor prin crearea de oferte de marketing personalizate (a se vedea articolul anterior Customer Analytics pentru mai multe detalii) sau prin optimizarea managementului stocurilor și astfel creșterea marjei de profit prin reducerea costurilor operaționale (de ex. Gestionarea inventarului Just-in-Time). Întrebați orice comerciant cu amănuntul care este cea mai scumpă parte a modelului său de afaceri și vă va spune - un articol pe raft. Pe langa cheltuielile de a avea un spatiu de vanzare cu amanuntul si acest articol ocupand pretiosul spatiu fizic dintr-un magazin, exista un cost de expediere a articolului la magazin si valoarea sa deprecizata in timp. Ceea ce ne conduce la următoarea industrie...

Lanț de aprovizionare

Industria lanțului de aprovizionare se referă la optimizare – cine poate livra mărfurile cel mai rapid la cel mai mic preț posibil. Pentru a obține modelul de afaceri corect, există numeroși factori logistici, cum ar fi canalele de distribuție, poziționarea geospațială a depozitelor, acuratețea comenzilor de livrare etc. Deoarece este o industrie cu mai multe fațete, care implică mulți jucători care au nevoie să colaboreze, optimizarea prin tehnologie are rezultate uimitoare. rezultate. Potrivit studiului Accenture Global Operations Megatrends, „încorporarea analizei de date mari în operațiuni duce la o îmbunătățire de 4,25 ori a timpilor de livrare de la comandă la ciclu și la o îmbunătățire de 2,6 ori a eficienței lanțului de aprovizionare de 10% sau mai mult.”

Determinarea rutei celei mai scurte de la centrul de distribuție la magazin și a avea un stoc echilibrat în fiecare centru de distribuție generează economii uriașe la costurile de operare. Boston Consulting Group analizează modul în care big data este utilizată în managementul lanțului de aprovizionare în articolul „Making Big Data Work: Supply Chain Management ”. Unul dintre exemplele oferite este modul în care fuziunea a două rețele de livrare a fost orchestrată și optimizată folosind geoanalitica. Următorul grafic este din acel articol.

Banca și Asigurări

Atât în ​​sectorul bancar, cât și în cel al asigurărilor, numele jocului este Managementul riscului. O bancă îți emite un împrumut sau un card de credit și ei câștigă bani din rata dobânzii. Pe lângă riscul evident de a nu vă plăti datoria, există un alt risc, care este să vă plătiți prematur datoria și să generați astfel mai puține venituri pentru bancă.

Analiza predictivă a fost utilizată încă din anii 90 pentru a identifica pragurile ratelor dobânzii care au ca rezultat rambursare anticipată/reducere a veniturilor din rata dobânzii la împrumut pentru bănci. În lumea financiară, o singură tranzacție este elementul cheie al unor cantități uriașe de date care sunt apoi analizate cu modele predictive și bazate pe tendințe la scară masivă, permit clasificarea profilurilor clienților care pot prezice riscurile asociate utilizatorilor individuali. Băncile pot modela performanța financiară a clienților lor pe mai multe surse de date și scenarii. Știința datelor poate contribui, de asemenea, la consolidarea managementului riscului în domenii precum detectarea fraudelor cu carduri, conformitatea cu infracțiunile financiare, scorarea creditelor, testarea stresului și analiza cibernetică.

În lumea asigurărilor, se rezumă și la profilurile clienților – dacă prima este prea mare (oferta nu se potrivește bine profilului clientului), aceștia pot trece la o altă companie de asigurări. Pentru a contrasta acest lucru, dacă aveți un șofer de mașină riscant, oferta dvs. costă compania de asigurări mai mult în daune decât în ​​rata de asigurare sau prime. A determina care clienți sunt mai predispuși la riscuri decât alții permite oferte personalizate personalizate care atenuează riscul de a pierde un client bun sau de a pierde bani pentru un client rău. Un bun exemplu al modului în care tehnologia perturbă acest domeniu este dispozitivul Snapshot care transmite date despre când clienții conduc, cât de des conduc și cât de tare frânează.

Nu este scump și este disponibil acum

Potrivit studiului Accenture, principalul motiv pentru care proprietarii de afaceri nu își implementează ideile de Big Data este percepția că este foarte scump. Ar fi avut dreptate acum 10 ani. Nu mai.

Platforma LuckyTemplates a Microsoft permite proprietarilor de afaceri mici și mijlocii să profite de puterea analizei Big Data fără nicio expertiză tehnică. De asemenea, deoarece este o platformă, vine cu instrumente BI perspicace specifice industriei - nu este nevoie să reinventați roata, puteți începe să utilizați aceleași rapoarte pe care le folosesc jucătorii mari, pentru o fracțiune din cost. Folosind date de afaceri în timp real, LuckyTemplates oferă tablouri de bord clare și clare care îi ajută pe manageri să înțeleagă unde se află afacerea lor în prezent, cum a funcționat din punct de vedere istoric și ce se poate face pentru succesul viitor.

Pe lângă economii, costurile de implementare (care pot fi de zeci sau sute de mii de dolari) costurile de întreținere sunt practic zero dolari. Echipa Microsoft nu doar menține platforma să funcționeze fără probleme, ci îmbunătățește și actualizează funcțiile pe măsură ce piața evoluează, astfel încât să știți că veți primi întotdeauna cele mai recente standarde de raportare adoptate de industrie pe laptop, mobil sau orice alt dispozitiv, oriunde vă aflați.

Am intrat în era analizei avansate a datelor în care succesul pe termen lung al afacerii depinde de valorificarea datelor pentru a dezvolta informații și a oferi soluții clienților. Acționează acum pentru a nu fi lăsat în urmă în cursă!