大數據對各行業的變革作用

我們都聽過“大數據”這個流行詞，坦率地說，您甚至可能有點厭倦聽到它。儘管該術語過於籠統並且經常被不當使用，但它不僅僅是一種炒作。這是一場安靜的革命。數據驅動的管理時代已經到來，不適應的就會被競爭淘汰。讓我們看看一些已經通過使用大數據分析進行轉型的行業。

零售業

零售業基本上是 B2C 模式，因此競爭非常激烈。在過去，擁有正確的定價和正確的廣告類型是吸引客戶和產生銷售的成功組合。然而，隨著銷售和營銷的互聯網和移動渠道的發展，行業變得更加複雜。這就提出了一些問題，例如使用哪個渠道來瞄準特定客戶、店內和網上商店的定價是否應該相同、我們應該有哪些商品以確保我們不會錯失機會，以及其他類似的業務問題.

創建無縫的用戶體驗和管理多渠道客戶交互至關重要。例如，消費者可能會開始在移動應用程序上研究產品，在線購買並在商店取貨。協調這種多渠道購物互動需要企業有效地管理、整合和理解不斷湧現的海量數據。例如，您可能發現某些視頻遊戲非常受歡迎，但您的哪些客戶在線訂購以及哪些客戶更喜歡去商店是一個關鍵問題，可以推動個性化營銷活動並獲得更高的投資回報率。以下來自商業和技術諮詢公司 Wipro 的信息圖進一步解釋了這一點。

大數據在零售業的應用有 2 個主要應用：通過創建個性化營銷報價來增加收入（更多詳細信息請參閱之前的客戶分析文章）或優化庫存管理，從而通過降低運營成本來提高利潤率（即準時制庫存管理）。詢問任何零售商，他們的商業模式中最昂貴的部分是什麼，他們會告訴您——貨架上的一件物品。除了擁有零售空間和該商品佔用商店中寶貴的物理空間的費用外，還有將商品運送到商店的成本及其隨時間貶值的成本。這將我們引向下一個行業……

供應鏈

供應鏈行業就是優化——誰能以盡可能低的價格最快地交付貨物。要獲得正確的商業模式，有許多物流因素，例如分銷渠道、倉庫的地理空間定位、交貨訂單的準確性等。因為這是一個涉及許多參與者的多方面行業，需要協作，通過技術進行優化會產生驚人的效果結果。根據埃森哲全球運營大趨勢研究，“在運營中嵌入大數據分析可使訂單週期交付時間縮短 4.25 倍，供應鏈效率提高 2.6 倍，達到 10% 或更高。”

找出從配送中心到商店的最短路線，並在每個配送中心保持均衡的庫存，可以大大節省運營成本。波士頓諮詢集團在“讓大數據發揮作用：供應鏈管理”一文中分析了大數據如何用於供應鏈管理。提供的示例之一是如何使用地理分析來協調和優化兩個交付網絡的合併。下圖來自那篇文章。

銀行與保險

在銀行業和保險業，遊戲的名稱是風險管理。銀行向您發放貸款或信用卡，他們通過利率賺錢。除了您不償還債務的明顯風險外，還有另一種風險，即您過早還清債務，從而減少銀行的收入。

自 90 年代以來，預測分析一直在使用，以確定導致銀行提前還款/降低貸款利率收入的利率閾值。在金融世界中，單筆交易是大量數據的關鍵組成部分，然後使用預測模型對這些數據進行分析，並根據大規模趨勢對客戶資料進行分類，從而預測與個人用戶相關的風險。銀行可以根據多個數據源和場景對客戶的財務績效進行建模。數據科學還可以幫助加強信用卡欺詐檢測、金融犯罪合規、信用評分、壓力測試和網絡分析等領域的風險管理。

在保險界，它也歸結為客戶資料——如果保費太高（報價不適合客戶資料），他們可能會轉向另一家保險公司。與此形成對比的是，如果您有一個有風險的汽車司機，您的保險公司在理賠方面的成本要高於保險費率或保費。找出哪些客戶比其他客戶更容易承擔風險，可以提供量身定制的服務，從而降低失去好客戶或因壞客戶損失資金的風險。技術如何顛覆這一領域的一個很好的例子是 Snapshot 設備，它可以傳輸有關客戶何時開車、他們開車的頻率以及他們剎車的力度等數據。

它不貴，現在就可以買到

根據 Accenture 的研究，企業主沒有實施他們的大數據想法的主要原因是認為它非常昂貴。10 年前他們會是對的。不再。

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