A Big Data átalakító szerepe az iparágakban

Mindannyian hallottuk már a „Big Data” divatos szót, és őszintén szólva talán egy kicsit belefáradtál a hallásba. Bár a kifejezés túl általános, és gyakran helytelenül használják, ez nem csak egy hype. Ez egy csendes forradalom. Az adatvezérelt menedzsment kora már beköszöntött, és akik nem alkalmazkodnak, azokat eltiporja a verseny. Nézzünk meg néhány olyan iparágat, amelyek már átalakultak a Big Data elemzése révén.

Kiskereskedelmi ipar

A kiskereskedelmi szektor alapvetően B2C modell, és mint ilyen, rendkívül versenyképes. A múltban a megfelelő árazás és a megfelelő reklámozás nyerő kombináció volt az ügyfelek vonzására és az eladások generálására. Az internetes és mobil értékesítési és marketingcsatornák fejlődésével azonban az iparág összetettebbé vált. Ez olyan kérdéseket vet fel, mint például, hogy melyik csatornát érdemes használni bizonyos vásárlók megcélzásához, azonosnak kell-e lennie az üzletben és az online áruházban az áraknak, mely termékek legyenek raktáron, hogy ne maradjunk le a lehetőségekről, és egyéb hasonló üzleti problémák .

A zökkenőmentes felhasználói élmény megteremtése és a többcsatornás ügyfélkapcsolatok kezelése elengedhetetlen. Például a fogyasztó elkezdhet keresni egy terméket egy mobilalkalmazásban, megvásárolhatja az interneten, és átveheti az üzletben. Ennek a többcsatornás vásárlási interakciónak a koordinálása megköveteli, hogy a vállalkozások hatékonyan kezeljék, integrálják és megértsék ezt a megállás nélkül érkező adathalmazt. Például rájöhet, hogy bizonyos videojátékok rendkívül népszerűek, de melyik ügyfele rendeli meg online, és melyikük megy szívesebben a boltba, ez kulcskérdés, amely személyre szabott marketingkampányokat eredményezhet nagyobb megtérüléssel. A Wipro üzleti és technológiai tanácsadó cég alábbi infografikája további magyarázatot ad.

A Big Data felhasználásának a kiskereskedelmi ágazatban két fő alkalmazása van: a bevétel növelése személyre szabott marketingajánlatok létrehozásával (további részletekért lásd a korábbi Customer Analytics cikket), vagy a készletkezelés optimalizálása, és ezáltal a haszonkulcs növelése a működési költségek csökkentésével (pl. Just-in-Time készletkezelés). Kérdezze meg bármelyik kiskereskedőt, hogy mi a legdrágább része az üzleti modelljüknek, és ők megmondják – egy ülő elem a polcon. Az üzlethelyiség költségein kívül, és ez a cikk elfoglalja az értékes fizikai helyet az üzletben, a cikknek az üzletbe szállításának költsége és idővel amortizálódó értéke is felmerül. Ami elvezet minket a következő iparághoz…

Ellátási lánc

Az ellátási lánc iparága az optimalizálásról szól – ki tudja a leggyorsabban szállítani az árut a lehető legalacsonyabb áron. Az üzleti modell megfelelő kialakításához számos logisztikai tényező szükséges, mint például az elosztási csatornák, a raktárak térinformatikai pozicionálása, a szállítási rendelések pontossága stb. Mivel ez egy sokrétű iparág, amely sok szereplőt érint, akiknek együtt kell működniük, a technológián keresztül történő optimalizálás csodálatos eredményeket hoz eredmények. Az Accenture Global Operations Megatrends Study szerint „a nagy adatelemzés beágyazása a műveletekbe 4,25-szörös javulást eredményez a rendelés-ciklusig terjedő szállítási időkben, és 2,6-szoros 10%-os vagy nagyobb ellátási lánc hatékonyságnövekedést eredményez.”

Az elosztóközponttól az üzletig vezető legrövidebb útvonal kitalálása és az egyes elosztóközpontok kiegyensúlyozott készlete hatalmas működési költségeket takarít meg. A Boston Consulting Group elemzi, hogyan használják fel a big data-ot az ellátási lánc menedzsmentjében a „Making Big Data Work:“. Az egyik példa az, hogy két szállítási hálózat egyesülését hogyan szervezték meg és optimalizálták a geoanalitika segítségével. Az alábbi ábra ebből a cikkből származik.

Banki és biztosítási szolgáltatások

Mind a banki, mind a biztosítási szektorban a játék neve Kockázatkezelés. Egy bank hitelt vagy hitelkártyát ad ki neked, és a kamatból pénzt keresnek. A nyilvánvaló kockázat mellett, hogy nem fizeti ki az adósságát, van egy másik kockázat is, hogy idő előtt törleszti adósságát, és így kevesebb bevételt generál a banknak.

A prediktív analitikát a 90-es évek óta használják a kamatküszöbök azonosítására, amelyek a bankok korai kifizetését / csökkentett hitelkamat-bevételt eredményeznek. A pénzügyi világban egyetlen tranzakció jelenti a kulcsfontosságú építőelemet a hatalmas mennyiségű adatnak, amelyet azután prediktív modellekkel elemeznek, és a tömeges trendek alapján lehetővé teszik az ügyfélprofilok kategorizálását, amelyek előre jelezhetik az egyes felhasználókhoz kapcsolódó kockázatokat. A bankok többféle adatforrás és forgatókönyv alapján modellezhetik ügyfeleik pénzügyi teljesítményét. Az adattudomány olyan területeken is segíthet a kockázatkezelés megerősítésében, mint a kártyacsalás felderítése, a pénzügyi bűnözésnek való megfelelés, a hitelminősítés, a stresszteszt és a kiberanalitika.

A biztosítási világban ez az ügyfélprofilokra is vonatkozik – ha túl magas a díj (az ajánlat nem illik az ügyfélprofilhoz), akkor áttérhetnek egy másik biztosítóhoz. Ezzel szemben, ha kockázatos autósofőrje van, az ajánlata többe kerül a biztosítótársaságnak a károk tekintetében, mint a biztosítási díj vagy díjak tekintetében. Annak meghatározása, hogy mely ügyfelek kockázatosabbak, mint mások, személyre szabott ajánlatokat tesz lehetővé, amelyek csökkentik a jó ügyfél elvesztésének vagy a rossz ügyfél miatti pénzvesztés kockázatát. Jó példa arra, hogy a technológia hogyan rontja ezt a területet, a Snapshot eszköz, amely adatokat továbbít arról, hogy az ügyfelek mikor vezetnek, milyen gyakran vezetnek és milyen erősen fékeznek.

Nem drága és már kapható

Az Accenture tanulmánya szerint a fő ok, amiért a cégtulajdonosok nem valósítják meg Big Data-ötleteiket, az a felfogás, hogy ez nagyon drága. 10 éve igazuk lett volna. Többé nem.

A Microsoftélehetővé teszi a kis- és középvállalkozások tulajdonosai számára, hogy technikai szakértelem nélkül aknázzák ki a Big Data elemzés erejét. Ezenkívül, mivel ez egy olyan platform, amely áttekinthető iparág-specifikus BI-eszközöket tartalmaz – nem kell újra feltalálni a kereket, a költségek töredékéért használhatja ugyanazokat a jelentéseket, amelyeket a nagy szereplők használnak. A valós idejű üzleti adatok felhasználásával a LuckyTemplates éles, áttekinthető irányítópultokat kínál, amelyek segítenek a vezetőknek megérteni, hol tart ma vállalkozásuk, hogyan teljesített a múltban, és mit lehet tenni a jövőbeni siker érdekében.

A megtakarítások mellett a megvalósítási költségeken (amelyek akár több tíz vagy százezer dollár is lehet) a karbantartási költségek gyakorlatilag nulla dollárt tesznek ki. A Microsoft csapata nem csak a platform zökkenőmentes működését biztosítja, hanem a piac fejlődésével fejleszti és frissíti a funkciókat, így Ön mindig tudja, hogy laptopján, mobiltelefonján vagy bármely más eszközén mindig a legújabb, iparági jelentéskészítési szabványokat fogja kapni.

Beléptünk a fejlett adatelemzés korába, ahol a hosszú távú üzleti siker az adatok felhasználásán múlik, hogy betekintést nyerjünk és megoldásokat kínáljunk az ügyfeleknek. Cselekedj most, hogy ne maradj le a versenyről!