Transformačná úloha veľkých dát v rôznych odvetviach

Všetci sme už počuli módne slovo „Big Data“ a úprimne povedané, možno ste z toho už aj trochu unavení. Hoci je tento výraz príliš všeobecný a často nesprávne používaný, nie je to len humbuk. Je to tichá revolúcia. Vek manažmentu založeného na dátach už nadišiel a tých, ktorí sa neprispôsobia, vytlačí konkurencia. Pozrime sa na niektoré odvetvia, ktoré už boli transformované pomocou analýzy veľkých dát.

Maloobchod

Maloobchodný sektor je v zásade modelom B2C a ako taký je vysoko konkurencieschopný. V minulosti boli správne ceny a správny druh reklamy víťaznou kombináciou na prilákanie zákazníkov a generovanie predaja. S rozvojom internetových a mobilných kanálov pre predaj a marketing sa však toto odvetvie stalo zložitejším. To vyvoláva otázky, ako napríklad, ktorý kanál použiť na zacielenie na určitých zákazníkov, či by mali byť ceny v obchode a v internetovom obchode rovnaké, ktoré položky by sme mali mať na sklade, aby sme nepremeškali príležitosti a iné podobné obchodné problémy. .

Vytvorenie bezproblémovej používateľskej skúsenosti a riadenie viackanálovej interakcie so zákazníkmi je nevyhnutné. Spotrebiteľ môže napríklad začať hľadať produkt v mobilnej aplikácii, kúpiť si ho online a vyzdvihnúť v obchode. Koordinácia tejto viackanálovej nákupnej interakcie vyžaduje, aby podnik efektívne spravoval, integroval a porozumel tomuto obrovskému množstvu údajov, ktoré prichádzajú nepretržite. Môžete napríklad prísť na to, že určitá videohra je mimoriadne populárna, ale ktorí z vašich zákazníkov si ju objednávajú online a ktorí radšej chodia do obchodu, je kľúčovou otázkou, ktorá môže viesť k personalizovaným marketingovým kampaniam s vyššou návratnosťou investícií. Ďalej vysvetľuje nasledujúca infografika od obchodnej a technologickej poradenskej firmy Wipro.

Použitie veľkých dát v maloobchode má 2 hlavné aplikácie: zvýšenie výnosov vytváraním personalizovaných marketingových ponúk (viac podrobností nájdete v predchádzajúcom článku Customer Analytics) alebo optimalizáciou správy zásob a tým zvýšením ziskovej marže znížením prevádzkových nákladov (napr. Just-in-Time riadenie zásob). Opýtajte sa ktoréhokoľvek predajcu, čo je najdrahšie na jeho obchodnom modeli, a povedia vám – vec na sedenie na poličke. Okrem nákladov na predajný priestor a tento tovar, ktorý zaberá vzácny fyzický priestor v obchode, sú tu náklady na odoslanie položky do obchodu a jej amortizácia v priebehu času. Čo nás vedie k ďalšiemu odvetviu…

Zásobovací reťazec

Odvetvie dodávateľského reťazca je o optimalizácii – kto dokáže dodať tovar najrýchlejšie za najnižšiu možnú cenu. Aby bol obchodný model správny, existuje množstvo logistických faktorov, ako sú distribučné kanály, geopriestorové umiestnenie skladov, presnosť objednávok dodávok atď. výsledky. Podľa štúdie Accenture Global Operations Megatrends Study „začlenenie analýzy veľkých dát do prevádzky vedie k 4,25-násobnému zlepšeniu časov dodania objednávok a cyklov a 2,6-násobnému zlepšeniu efektívnosti dodávateľského reťazca o 10 % alebo viac“.

Nájdenie najkratšej cesty z distribučného centra do obchodu a vyvážené zásoby v každom distribučnom centre prinášajú obrovské úspory prevádzkových nákladov. Boston Consulting Group analyzuje, ako sa veľké dáta využívajú pri riadení dodávateľského reťazca v článku „Making Big Data Work:“. Jedným z poskytnutých príkladov je, ako bolo zorganizované a optimalizované spojenie dvoch doručovacích sietí pomocou geoanalytiky. Nasledujúca grafika je z tohto článku.

Bankovníctvo a poisťovníctvo

V bankovom aj poisťovacom sektore sa hra volá Risk Management. Banka vám vydá pôžičku alebo kreditnú kartu a zarobí na úrokovej sadzbe. Okrem zjavného rizika, že svoj dlh nesplatíte, je tu ešte jedno riziko, že svoj dlh splatíte predčasne a banke tak generujete menšie príjmy.

Prediktívna analytika sa používa od 90. rokov na identifikáciu prahových hodnôt úrokových sadzieb, ktoré vedú k predčasnému splateniu/zníženiu úrokových sadzieb z úverov pre banky. Vo finančnom svete je jedna transakcia kľúčovým stavebným kameňom obrovského množstva údajov, ktoré sa potom analyzujú pomocou prediktívnych modelov a na základe trendov v masovom meradle umožňujú kategorizáciu profilov zákazníkov, ktoré dokážu predpovedať riziká spojené s jednotlivými používateľmi. Banky môžu modelovať finančnú výkonnosť svojich klientov na základe viacerých zdrojov údajov a scenárov. Veda o údajoch môže tiež pomôcť posilniť riadenie rizík v oblastiach, ako je odhaľovanie podvodov s kartami, dodržiavanie finančných trestných činov, úverové hodnotenie, stresové testovanie a kybernetická analytika.

Vo svete poisťovníctva sa to scvrkáva aj na profily zákazníkov – ak je poistné príliš vysoké (ponuka nezodpovedá profilu zákazníka), môžu prejsť k inej poisťovni. Na rozdiel od toho, ak máte riskantného vodiča auta, vaša ponuka stojí vašu poisťovňu viac na škodách ako na poistnej sadzbe alebo poistnom. Zistenie, ktorí zákazníci sú náchylnejší na riziko ako ostatní, umožňuje prispôsobené ponuky, ktoré zmierňujú riziko straty dobrého zákazníka alebo straty peňazí u zlého zákazníka. Dobrým príkladom toho, ako technológie narúšajú túto oblasť, je zariadenie Snapshot, ktoré prenáša údaje o tom, kedy zákazníci jazdia, ako často jazdia a ako prudko brzdia.

Nie je to drahé a je k dispozícii už teraz

Podľa štúdie Accenture je hlavným dôvodom, prečo majitelia firiem neimplementujú svoje nápady týkajúce sa veľkých dát, pocit, že je to veľmi drahé. Pred 10 rokmi by mali pravdu. Už nie.

spoločnosti Microsoftumožňuje vlastníkom malých a stredných podnikov využívať silu analýzy veľkých dát bez akýchkoľvek technických znalostí. Navyše, keďže ide o platformu, prichádza s dômyselnými nástrojmi BI špecifickými pre dané odvetvie – nie je potrebné znovu objavovať koleso, môžete začať používať rovnaké zostavy, aké používajú veľkí hráči, za zlomok nákladov. Pomocou obchodných údajov v reálnom čase LuckyTemplates poskytuje ostré a jasné informačné panely, ktoré pomáhajú manažérom pochopiť, kde sa ich podnikanie dnes nachádza, ako sa mu historicky darilo a čo možno urobiť pre budúci úspech.

Okrem úspory nákladov na implementáciu (ktoré môžu byť desiatky alebo stovky tisíc dolárov) sú vaše náklady na údržbu prakticky nulové. Tím Microsoftu nielen udržiava plynulý chod platformy, ale vylepšuje a aktualizuje funkcie podľa toho, ako sa trh vyvíja, takže viete, že na svojom notebooku, mobile alebo akomkoľvek inom zariadení budete mať vždy k dispozícii najnovšie štandardy výkazníctva prijaté v odvetví, nech ste kdekoľvek.

Vstúpili sme do veku pokročilej analýzy údajov, kde dlhodobý obchodný úspech závisí od využitia údajov na rozvoj prehľadov a poskytovanie riešení zákazníkom. Konajte teraz, aby ste v pretekoch nezostali pozadu!