Преобразующая роль больших данных в различных отраслях

Мы все слышали модное слово «большие данные», и, честно говоря, вы, возможно, даже немного устали от него. Хотя этот термин является слишком общим и часто используется неправильно, это не просто шумиха. Это тихая революция. Эпоха управления, основанного на данных, уже наступила, и те, кто не адаптируется, будут вытеснены конкуренцией. Давайте рассмотрим некоторые отрасли, которые уже претерпели изменения благодаря использованию аналитики больших данных.

Розничной торговли

Сектор розничной торговли по своей сути представляет собой модель B2C, поэтому в нем существует высокая конкуренция. В прошлом правильное ценообразование и правильный вид рекламы были выигрышной комбинацией для привлечения клиентов и увеличения продаж. Однако с развитием интернета и мобильных каналов продаж и маркетинга отрасль стала более сложной. Это поднимает такие вопросы, как, какой канал использовать для таргетинга на определенных клиентов, должны ли цены в магазине и в интернет-магазине быть одинаковыми, какие товары мы должны иметь на складе, чтобы не упустить возможности, и другие подобные бизнес-вопросы. .

Создание бесшовного пользовательского опыта и управление многоканальным взаимодействием с клиентами имеет важное значение. Например, потребитель может начать поиск продукта в мобильном приложении, купить его в Интернете и забрать в магазине. Координация этого многоканального взаимодействия с покупателями требует от бизнеса эффективного управления, интеграции и понимания этого огромного массива данных, поступающих в непрерывном темпе. Например, вы можете выяснить, что определенная видеоигра чрезвычайно популярна, но кто из ваших клиентов заказывает ее онлайн, а кто предпочитает ходить в магазин, — это ключевой вопрос, который может стимулировать персонализированные маркетинговые кампании с большей рентабельностью инвестиций. Следующая инфографика от консалтинговой компании Wipro по вопросам бизнеса и технологий поясняет ситуацию.

Использование больших данных в розничной торговле имеет 2 основных применения: увеличение доходов за счет создания персонализированных маркетинговых предложений (см. более подробную информацию в предыдущей статье «Аналитика клиентов») или за счет оптимизации управления запасами и, таким образом, увеличения прибыли за счет снижения операционных затрат (т.е. Своевременное управление запасами). Спросите любого ритейлера, что является самой дорогой частью его бизнес-модели, и он ответит вам — сидячий предмет на полке. Помимо расходов на торговую площадь и этот товар, занимающий драгоценное физическое пространство в магазине, есть стоимость доставки товара в магазин и его обесценивающаяся стоимость с течением времени. Что приводит нас к следующей отрасли…

Цепочка поставок

Индустрия цепочек поставок — это оптимизация — кто может доставить товар быстрее по самой низкой цене. Чтобы получить правильную бизнес-модель, необходимо учитывать множество логистических факторов, таких как каналы сбыта, геопространственное позиционирование складов, точность заказов на доставку и т. д. Поскольку это многогранная отрасль, в которой участвует множество игроков, которым необходимо сотрудничать, оптимизация с помощью технологий дает потрясающие результаты. Результаты. Согласно исследованию Accenture Global Operations Megatrends Study, «внедрение аналитики больших данных в операционную деятельность приводит к сокращению времени доставки от заказа до цикла в 4,25 раза и повышению эффективности цепочки поставок в 2,6 раза на 10% и более».

Определение кратчайшего маршрута от распределительного центра до магазина и наличие сбалансированного запаса в каждом распределительном центре позволяет значительно сократить эксплуатационные расходы. The Boston Consulting Group анализирует, как большие данные используются в управлении цепочками поставок, в статье «Как заставить большие данные работать: управление цепочками поставок ». Один из приведенных примеров показывает, как слияние двух сетей доставки было организовано и оптимизировано с помощью геоаналитики. Следующий рисунок взят из этой статьи.

Банковское дело и страхование

Как в банковском, так и в страховом секторе игра называется «Управление рисками». Банк выдает вам кредит или кредитную карту, и они делают деньги на процентной ставке. Помимо очевидного риска того, что вы не выплатите свой долг, существует еще один риск, заключающийся в том, что вы погасите свой долг преждевременно и, таким образом, получите меньший доход для банка.

Прогнозная аналитика используется с 90-х годов для определения пороговых значений процентных ставок, которые приводят к досрочному погашению / снижению дохода по процентным ставкам по кредитам для банков. В финансовом мире одна транзакция является ключевым строительным блоком огромных объемов данных, которые затем анализируются с помощью прогностических моделей и на основе тенденций в массовом масштабе позволяют классифицировать профили клиентов, которые могут прогнозировать риски, связанные с отдельными пользователями. Банки могут моделировать финансовые показатели своих клиентов на основе нескольких источников данных и сценариев. Наука о данных также может помочь укрепить управление рисками в таких областях, как обнаружение карточного мошенничества, соблюдение требований в отношении финансовых преступлений, кредитный скоринг, стресс-тестирование и кибераналитика.

В мире страхования это также сводится к профилям клиентов: если премия слишком высока (предложение не соответствует профилю клиента), они могут перейти в другую страховую компанию. В отличие от этого, если у вас есть рискованный водитель автомобиля, ваше предложение обходится вашей страховой компании больше в исках, чем в страховых ставках или страховых взносах. Выяснение того, какие клиенты более подвержены риску, чем другие, позволяет разрабатывать индивидуальные предложения, которые снижают риск потери хорошего клиента или потери денег из-за плохого клиента. Хорошим примером того, как технологии меняют эту область, является устройство Snapshot, которое передает данные о том, когда клиенты садятся за руль, как часто они ездят и как сильно тормозят.

Это не дорого и это доступно сейчас

Согласно исследованию Accenture, основная причина, по которой владельцы бизнеса не реализуют свои идеи по работе с большими данными, заключается в том, что они считают, что это очень дорого. Они были бы правы 10 лет назад. Уже нет.

Платформа Microsoft LuckyTemplates позволяет владельцам малого и среднего бизнеса использовать всю мощь аналитики больших данных без каких-либо технических знаний. Кроме того, поскольку это платформа, она поставляется с проницательными отраслевыми инструментами BI — нет необходимости изобретать велосипед, вы можете начать использовать те же отчеты, что и крупные игроки, за небольшую часть стоимости. Используя бизнес-данные в режиме реального времени, LuckyTemplates предоставляет четкие и понятные информационные панели, которые помогают менеджерам понять, в каком состоянии находится их бизнес сегодня, как он работал в прошлом и что можно сделать для будущего успеха.

Помимо экономии затрат на внедрение (которые могут составлять десятки или сотни тысяч долларов), затраты на обслуживание практически равны нулю. Команда Microsoft не только обеспечивает бесперебойную работу платформы, но и улучшает и обновляет функции по мере развития рынка, поэтому вы можете быть уверены, что всегда будете получать последние принятые в отрасли стандарты отчетности на своем ноутбуке, мобильном телефоне или любом другом устройстве, где бы вы ни находились.

Мы вступили в эпоху расширенной аналитики данных, когда долгосрочный успех бизнеса зависит от использования данных для получения информации и предоставления решений клиентам. Действуйте сейчас, чтобы не остаться позади в гонке!