Transformativ rolle for big data på tvers av bransjer

Vi har alle hørt buzzwordet "Big Data", og ærlig talt er du kanskje til og med litt lei av å høre det. Selv om begrepet er for generisk og ofte feilaktig brukt, er det ikke bare en hype. Det er en stille revolusjon. Tiden for datadrevet ledelse har allerede kommet, og de som ikke tilpasser seg vil bli trampet ut av konkurranse. La oss se på noen av bransjene som allerede har blitt transformert ved bruk av Big Data-analyse.

Varehandel

Detaljhandelssektoren er grunnleggende en B2C-modell og er derfor svært konkurransedyktig. Tidligere var det å ha riktig prising og å ha riktig type annonsering en vinnende kombinasjon for å tiltrekke seg kunder og generere salg. Men med utviklingen av internett og mobilkanaler for salg og markedsføring har bransjen blitt mer kompleks. Dette reiser spørsmål som hvilken kanal vi skal bruke for å målrette mot bestemte kunder, bør prisene i butikk og nettbutikk være de samme, hvilke varer bør vi ha på lager for å sikre at vi ikke går glipp av muligheter, og andre lignende forretningsproblemer .

Å skape en sømløs brukeropplevelse og administrere kundeinteraksjon med flere kanaler er avgjørende. For eksempel kan en forbruker begynne å undersøke et produkt på en mobilapp, kjøpe det på nettet og hente det i en butikk. Koordinering av denne multi-kanals shoppinginteraksjonen krever at en bedrift effektivt administrerer, integrerer og forstår dette enorme utvalget av data som kommer i et konstant tempo. For eksempel kan du finne ut at visse videospill er ekstremt populære, men hvilke av kundene dine som bestiller det på nettet og hvilke som foretrekker å gå til butikken er et nøkkelspørsmål som kan drive personlig tilpassede markedsføringskampanjer med større avkastning. Følgende infografikk fra forretnings- og teknologikonsulentfirmaet Wipro forklarer videre.

Bruken av Big Data i detaljhandelen har 2 hovedapplikasjoner: øke inntektene ved å lage personlige markedsføringstilbud (se tidligere kundeanalyseartikkel for mer detaljer) eller ved å optimalisere lagerstyringen og dermed øke fortjenestemarginen ved å redusere driftskostnadene (dvs. Just-in-Time lagerstyring). Spør en hvilken som helst forhandler hva som er den dyreste delen av forretningsmodellen deres, og de vil fortelle deg - en sittevare på hyllen. I tillegg til utgiftene ved å ha et butikklokale og denne varen som opptar den dyrebare fysiske plassen i en butikk, er det en kostnad ved å sende varen til butikken og dens verdifall over tid. Som fører oss til neste bransje...

Forsyningskjede

Supply chain industri handler om optimalisering – hvem kan levere varene raskest til lavest mulig pris. For å få forretningsmodellen riktig er det mange logistikkfaktorer som distribusjonskanaler, geospatial posisjonering av varehus, nøyaktighet av leveringsordrer osv. Fordi det er en mangefasettert bransje som involverer mange aktører som trenger å samarbeide, gir optimalisering gjennom teknologi utrolig mye. resultater. I følge Accenture Global Operations Megatrends Study, "innebygging av big data-analyse i driften fører til en 4,25 ganger forbedring i ordre-til-syklus leveringstider, og en 2,6 ganger forbedring i forsyningskjedeeffektiviteten på 10 % eller mer."

Å finne den korteste veien fra distribusjonssenteret til butikken og ha et balansert lager i hvert distribusjonssenter gir enorme besparelser i driftskostnader. Boston Consulting Group analyserer hvordan big data brukes i supply chain management i artikkelen «Making Big Data Work:". Et av eksemplene som er gitt er hvordan sammenslåingen av to leveringsnettverk ble orkestrert og optimalisert ved hjelp av geoanalytikk. Følgende grafikk er fra den artikkelen.

Bank og forsikring

I både bank- og forsikringssektoren er navnet på spillet Risk Management. En bank gir deg et lån eller et kredittkort og de tjener penger på renten. Foruten åpenbar risiko for at du ikke betaler gjelden din, er det en annen risiko som er at du betaler ned gjelden for tidlig og dermed genererer mindre inntekter for banken.

Prediktiv analyse har vært i bruk siden 90-tallet for å identifisere renteterskelene som resulterer i tidlig nedbetaling / reduserte lånerenteinntekter for bankene. I finansverdenen er en enkelt transaksjon nøkkelbyggesteinen i enorme mengder data som deretter analyseres med prediktive modeller og basert på trending i massiv skala, muliggjør kategorisering av kundeprofiler som kan forutsi risiko knyttet til individuelle brukere. Banker kan modellere sine kunders økonomiske resultater ut fra flere datakilder og scenarier. Datavitenskap kan også bidra til å styrke risikostyring på områder som oppdagelse av kortsvindel, overholdelse av økonomisk kriminalitet, kredittscoring, stresstesting og cyberanalyse.

I forsikringsverdenen koker det også ned til kundeprofiler – hvis premien er for høy (tilbudet passer ikke godt til kundeprofilen) kan de bytte til et annet forsikringsselskap. Som kontrast til dette, hvis du har en risikabel bilfører, koster tilbudet ditt forsikringsselskapet mer i erstatning enn det gjør i forsikringssatsen eller premiene. Å finne ut hvilke kunder som er mer risikoutsatte enn andre gir mulighet for skreddersydde tilbud som reduserer risikoen for å miste en god kunde eller tape penger på en dårlig kunde. Et godt eksempel på hvordan teknologi forstyrrer dette feltet er Snapshot-enheten som overfører data om når kunder kjører, hvor ofte de kjører og hvor hardt de bremser.

Det er ikke dyrt, og det er tilgjengelig nå

I følge Accenture-studien er hovedårsaken til at bedriftseiere ikke implementerer Big Data-ideene sine oppfatningen om at det er veldig dyrt. De ville ha hatt rett for 10 år siden. Ikke nå lenger.

Microsoftslar små og mellomstore bedriftseiere høste kraften til Big Data-analyse uten teknisk ekspertise. Fordi det er en plattform, kommer den med innsiktsfulle bransjespesifikke BI-verktøy – det er ikke nødvendig å finne opp hjulet på nytt, du kan begynne å bruke de samme rapportene som store aktører bruker, for en brøkdel av kostnaden. Ved å bruke sanntids forretningsdata, leverer LuckyTemplates skarpe, klare dashboards som hjelper ledere med å forstå hvor bedriften deres står i dag, hvordan den presterte historisk, og hva som kan gjøres for fremtidig suksess.

Foruten besparelser, på implementeringskostnader (som kan være titalls eller hundretusenvis av dollar) er vedlikeholdskostnadene dine praktisk talt null dollar. Microsoft-teamet holder ikke bare plattformen i gang, men forbedrer og oppdaterer funksjoner etter hvert som markedet utvikler seg, slik at du vet at du alltid vil få de nyeste bransjevedtatte rapporteringsstandardene på den bærbare datamaskinen, mobilen eller hvilken som helst annen enhet uansett hvor du er.

Vi har gått inn i en tidsalder med avansert dataanalyse hvor langsiktig forretningssuksess er avhengig av å utnytte data for å utvikle innsikt og levere løsninger til kunder. Handle nå for å ikke bli etterlatt i løpet!