บทบาทการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมต่างๆ

เราทุกคนต่างเคยได้ยินคำว่า “ข้อมูลขนาดใหญ่” และพูดตามตรงว่าคุณอาจจะเบื่อที่จะได้ยินมันด้วยซ้ำ แม้ว่าคำนี้เป็นคำที่กว้างเกินไปและมักใช้อย่างไม่เหมาะสม แต่ก็ไม่ได้เป็นเพียงคำโฆษณา เป็นการปฏิวัติเงียบ ยุคของการจัดการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมาถึงแล้ว และผู้ที่ไม่ปรับตัวจะถูกเหยียบย่ำโดยการแข่งขัน มาดูอุตสาหกรรมบางส่วนที่ได้รับการเปลี่ยนแปลงโดยการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

อุตสาหกรรมค้าปลีก

ภาคการค้าปลีกเป็นรูปแบบ B2C โดยพื้นฐานและมีการแข่งขันสูง ในอดีต การกำหนดราคาที่เหมาะสมและประเภทของโฆษณาที่เหมาะสมคือส่วนผสมที่ลงตัวในการดึงดูดลูกค้าและสร้างยอดขาย อย่างไรก็ตาม ด้วยการพัฒนาช่องทางอินเทอร์เน็ตและโทรศัพท์มือถือสำหรับการขายและการตลาด อุตสาหกรรมจึงมีความซับซ้อนมากขึ้น สิ่งนี้ทำให้เกิดคำถาม เช่น ช่องทางใดที่จะใช้เพื่อกำหนดเป้าหมายลูกค้าบางกลุ่ม ราคาในร้านค้าและร้านค้าออนไลน์ควรเท่ากัน เราควรมีสินค้าใดในสต็อกเพื่อให้แน่ใจว่าเราจะไม่พลาดโอกาส และปัญหาทางธุรกิจอื่น ๆ ที่คล้ายคลึงกัน .

การสร้างประสบการณ์ผู้ใช้ที่ราบรื่นและการจัดการปฏิสัมพันธ์กับลูกค้าหลายช่องทางเป็นสิ่งสำคัญ ตัวอย่างเช่น ผู้บริโภคอาจเริ่มค้นหาข้อมูลผลิตภัณฑ์ในแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ ซื้อออนไลน์และไปรับสินค้าที่ร้าน การประสานงานปฏิสัมพันธ์ในการจับจ่ายแบบหลายช่องทางนี้จำเป็นต้องให้ธุรกิจจัดการ บูรณาการ และทำความเข้าใจกับข้อมูลจำนวนมหาศาลนี้อย่างมีประสิทธิภาพซึ่งมาแบบไม่หยุดหย่อน ตัวอย่างเช่น คุณอาจพบว่าวิดีโอเกมบางเกมได้รับความนิยมอย่างมาก แต่ลูกค้ารายใดของคุณที่สั่งซื้อเกมทางออนไลน์และเกมใดชอบไปที่ร้านค้าเป็นคำถามหลักที่สามารถขับเคลื่อนแคมเปญการตลาดส่วนบุคคลด้วย ROI ที่มากขึ้น อินโฟกราฟิกต่อไปนี้จากบริษัทที่ปรึกษาด้านธุรกิจและเทคโนโลยี Wipro จะอธิบายเพิ่มเติม

การใช้ Big Data ในอุตสาหกรรมการค้าปลีกมี 2 แอปพลิเคชันหลัก: เพิ่มรายได้โดยการสร้างข้อเสนอทางการตลาดส่วนบุคคล (ดูบทความการวิเคราะห์ลูกค้าก่อนหน้านี้สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม) หรือโดยการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสินค้าคงคลัง และเพิ่มอัตรากำไรโดยการลดต้นทุนการดำเนินงาน (เช่น การจัดการสินค้าคงคลังแบบทันเวลาพอดี) ถามผู้ค้าปลีกรายใดว่าส่วนที่แพงที่สุดของโมเดลธุรกิจของพวกเขาคืออะไร แล้วพวกเขาจะบอกคุณว่านั่นคือของที่วางอยู่บนหิ้ง นอกจากค่าใช้จ่ายในการมีพื้นที่ขายปลีกและสินค้านี้ครอบครองพื้นที่ทางกายภาพอันมีค่าในร้านค้าแล้ว ยังมีค่าใช้จ่ายในการจัดส่งสินค้าไปยังร้านค้าและมูลค่าที่เสื่อมลงเมื่อเวลาผ่านไป ซึ่งนำเราไปสู่อุตสาหกรรมต่อไป...

ห่วงโซ่อุปทาน

อุตสาหกรรมซัพพลายเชนเป็นเรื่องของการเพิ่มประสิทธิภาพ – ผู้ที่สามารถส่งมอบสินค้าได้เร็วที่สุดในราคาที่ต่ำที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ เพื่อให้โมเดลธุรกิจถูกต้อง มีปัจจัยด้านลอจิสติกส์มากมาย เช่น ช่องทางการจัดจำหน่าย การวางตำแหน่งคลังสินค้าเชิงพื้นที่ ความแม่นยำของคำสั่งจัดส่ง ฯลฯ เนื่องจากเป็นอุตสาหกรรมที่มีหลายแง่มุมที่เกี่ยวข้องกับผู้เล่นจำนวนมากที่ต้องทำงานร่วมกัน การเพิ่มประสิทธิภาพด้วยเทคโนโลยีจึงให้ผลที่น่าทึ่ง ผลลัพธ์. ตามการศึกษา Megatrends การดำเนินงานของ Accenture Global ระบุว่า “การฝังการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในการดำเนินงานนำไปสู่การปรับปรุง 4.25 เท่าของเวลาในการจัดส่งตามรอบการสั่งซื้อ และการปรับปรุง 2.6 เท่าในประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทานที่ 10% หรือมากกว่านั้น”

การหาเส้นทางที่สั้นที่สุดจากศูนย์กระจายสินค้าไปยังร้านค้าและการมีสต็อกที่สมดุลในแต่ละศูนย์กระจายสินค้าช่วยประหยัดต้นทุนการดำเนินงานได้อย่างมาก Boston Consulting Group วิเคราะห์ว่ามีการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ในการจัดการห่วงโซ่อุปทานอย่างไรในบทความ “การทำให้ข้อมูลขนาดใหญ่ทำงาน: การจัดการห่วงโซ่อุปทาน ” ตัวอย่างหนึ่งที่มีให้คือการผสานรวมเครือข่ายการจัดส่งสองเครือข่ายเข้าด้วยกันและปรับให้เหมาะสมโดยใช้ geoanalytics กราฟิกต่อไปนี้มาจากบทความนั้น

การธนาคารและการประกันภัย

ในภาคการธนาคารและประกันภัย ชื่อของเกมคือการบริหารความเสี่ยง ธนาคารออกเงินกู้หรือบัตรเครดิตให้คุณและพวกเขาทำเงินตามอัตราดอกเบี้ย นอกจากความเสี่ยงที่ชัดเจนว่าคุณจะไม่ชำระหนี้แล้วยังมีความเสี่ยงอีกประการหนึ่งคือคุณชำระหนี้ก่อนกำหนดและทำให้รายได้น้อยลงสำหรับธนาคาร

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ถูกนำมาใช้ตั้งแต่ช่วงทศวรรษที่ 90 เพื่อระบุเกณฑ์อัตราดอกเบี้ยซึ่งส่งผลให้ธนาคารได้รับผลตอบแทนก่อนกำหนด / รายได้จากอัตราดอกเบี้ยเงินกู้ที่ลดลง ในโลกการเงิน ธุรกรรมเดียวเป็นหน่วยการสร้างหลักของข้อมูลจำนวนมหาศาล จากนั้นจึงวิเคราะห์ด้วยแบบจำลองเชิงคาดการณ์และอิงตามแนวโน้มในระดับมหาศาล ทำให้สามารถจัดหมวดหมู่โปรไฟล์ลูกค้าที่สามารถคาดการณ์ความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับผู้ใช้แต่ละรายได้ ธนาคารสามารถจำลองประสิทธิภาพทางการเงินของลูกค้าได้จากแหล่งข้อมูลและสถานการณ์ต่างๆ วิทยาการข้อมูลยังสามารถช่วยเสริมสร้างการบริหารความเสี่ยงในด้านต่างๆ เช่น การตรวจจับการฉ้อโกงบัตร การปฏิบัติตามอาชญากรรมทางการเงิน การให้คะแนนเครดิต การทดสอบความเครียด และการวิเคราะห์ทางไซเบอร์

ในโลกของการประกันภัย การพิจารณาโปรไฟล์ของลูกค้าก็เช่นกัน หากเบี้ยประกันภัยสูงเกินไป (ข้อเสนอไม่เหมาะกับโปรไฟล์ลูกค้า) พวกเขาอาจเปลี่ยนไปใช้บริษัทประกันอื่น ในทางตรงกันข้าม หากคุณมีคนขับรถที่มีความเสี่ยง ข้อเสนอของคุณทำให้บริษัทประกันของคุณต้องเสียค่าใช้จ่ายในการเคลมมากกว่าอัตราค่าประกันหรือเบี้ยประกัน การค้นหาว่าลูกค้ารายใดที่มีความเสี่ยงมากกว่ารายอื่น ๆ ช่วยให้สามารถเสนอข้อเสนอที่ปรับแต่งได้ตามความต้องการซึ่งช่วยลดความเสี่ยงในการสูญเสียลูกค้าที่ดีหรือสูญเสียเงินกับลูกค้าที่ไม่ดี ตัวอย่างที่ดีของการที่เทคโนโลยีขัดขวางการทำงานด้านนี้ก็คืออุปกรณ์ Snapshot ซึ่งส่งข้อมูลว่าลูกค้าขับรถเมื่อใด ขับรถบ่อยแค่ไหน และเบรกหนักแค่ไหน

ไม่แพงและมีจำหน่ายแล้ว

จากการศึกษาของ Accenture สาเหตุหลักที่เจ้าของธุรกิจไม่ได้ใช้แนวคิดเกี่ยวกับ Big Data ของพวกเขาคือการรับรู้ว่ามันมีราคาแพงมาก พวกเขาคงจะพูดถูกเมื่อ 10 ปีที่แล้ว ไม่อีกแล้ว.

แพลตฟอร์ม LuckyTemplatesของ Microsoft ช่วยให้เจ้าของธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลางสามารถเก็บเกี่ยวพลังของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่โดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญทางเทคนิคใดๆ นอกจากนี้ เนื่องจากเป็นแพลตฟอร์มที่มาพร้อมกับเครื่องมือ BI เชิงลึกเฉพาะอุตสาหกรรม จึงไม่จำเป็นต้องประดิษฐ์คิดค้นใหม่ คุณจึงสามารถเริ่มใช้รายงานเดียวกันกับที่ผู้เล่นรายใหญ่ใช้โดยมีค่าใช้จ่ายเพียงเล็กน้อย การใช้ข้อมูลธุรกิจแบบเรียลไทม์ LuckyTemplates มอบแดชบอร์ดที่คมชัดและชัดเจนซึ่งช่วยให้ผู้จัดการเข้าใจว่าธุรกิจของพวกเขายืนอยู่ ณ จุดใดในปัจจุบัน วิธีดำเนินการในอดีต และสิ่งที่สามารถทำได้เพื่อความสำเร็จในอนาคต

นอกจากการประหยัดแล้ว ค่าใช้จ่ายในการดำเนินการ (ซึ่งอาจเป็นหมื่นหรือหลายแสนดอลลาร์) ค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาของคุณแทบจะเป็นศูนย์ดอลลาร์ ทีมงานของ Microsoft ไม่เพียงแค่ทำให้แพลตฟอร์มทำงานได้อย่างราบรื่นเท่านั้น แต่ยังปรับปรุงและอัปเดตคุณลักษณะต่างๆ เมื่อตลาดมีการพัฒนา ดังนั้นคุณจึงรู้ว่าคุณจะได้รับมาตรฐานการรายงานล่าสุดที่ยอมรับในอุตสาหกรรมเสมอบนแล็ปท็อป มือถือ หรืออุปกรณ์อื่นๆ ทุกที่ที่คุณอยู่

เราเข้าสู่ยุคของการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง ซึ่งความสำเร็จทางธุรกิจในระยะยาวขึ้นอยู่กับการใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อพัฒนาข้อมูลเชิงลึกและส่งมอบโซลูชันให้กับลูกค้า ลงมือทำทันทีเพื่อไม่ให้ถูกทิ้งไว้ข้างหลังในการแข่งขัน!