Transformativ roll för big data över branscher

Vi har alla hört modeordet "Big Data" och ärligt talat kanske du till och med lite trött på att höra det. Även om termen är för generisk och ofta felaktigt använd, är det inte bara en hype. Det är en tyst revolution. Tiden för datadriven ledning har redan anlänt och de som inte anpassar sig kommer att slås ut av konkurrensen. Låt oss titta på några av de branscher som redan har förvandlats genom användningen av Big Data-analys.

Detaljhandel

Detaljhandeln är i grunden en B2C-modell och som sådan är den mycket konkurrenskraftig. Förr var rätt prissättning och rätt typ av reklam en vinnande kombination för att attrahera kunder och generera försäljning. Men med utvecklingen av internet och mobila kanaler för försäljning och marknadsföring har branschen blivit mer komplex. Detta väcker frågor som vilken kanal vi ska använda för att rikta in oss på vissa kunder, om prissättningen i butik och onlinebutik är densamma, vilka varor ska vi ha i lager för att säkerställa att vi inte går miste om möjligheter och andra liknande affärsproblem .

Att skapa en sömlös användarupplevelse och hantera kundinteraktion med flera kanaler är avgörande. En konsument kan till exempel börja leta efter en produkt i en mobilapp, köpa den online och hämta den i en butik. Att samordna denna multi-kanals shoppinginteraktion kräver att ett företag effektivt hanterar, integrerar och förstår detta stora utbud av data som kommer i en oavbruten takt. Till exempel kan du komma på att vissa tv-spel är extremt populära, men vilka av dina kunder som beställer det online och vilka som föredrar att gå till butiken är en nyckelfråga som kan driva personliga marknadsföringskampanjer med en större ROI. Följande infografik från affärs- och teknikkonsultföretaget Wipro förklarar ytterligare.

Användningen av Big Data i detaljhandeln har 2 stora applikationer: öka intäkterna genom att skapa personliga marknadsföringserbjudanden (se tidigare Customer Analytics-artikel för mer information) eller genom att optimera lagerhanteringen och därmed öka vinstmarginalen genom att minska driftskostnaderna (dvs. Just-in-Time lagerhantering). Fråga vilken återförsäljare som helst vad som är den dyraste delen av deras affärsmodell och de kommer att berätta för dig – ett sittande föremål på hyllan. Förutom kostnaderna för att ha ett butiksutrymme och att denna artikel upptar det dyrbara fysiska utrymmet i en butik, finns det en kostnad för att frakta varan till butiken och dess värdeminskning över tiden. Vilket leder oss till nästa bransch...

Försörjningskedjan

Supply chain-industrin handlar om optimering – vem kan leverera varorna snabbast till lägsta möjliga pris. För att få affärsmodellen rätt finns det många logistikfaktorer såsom distributionskanaler, den geospatiala positioneringen av lager, leveransorderns noggrannhet, etc. Eftersom det är en mångfacetterad bransch som involverar många aktörer som behöver samarbeta, ger optimering genom teknik fantastiska resultat resultat. Enligt Accenture Global Operations Megatrends Study, "inbäddning av big data-analys i verksamheten leder till en 4,25x förbättring av order-to-cycle leveranstider, och en 2,6x förbättring av supply chain effektivitet på 10% eller mer."

Att räkna ut den kortaste vägen från distributionscentralen till butiken och ha ett balanserat lager i varje distributionscenter leder till enorma besparingar i driftskostnader. Boston Consulting Group analyserar hur big data används i supply chain management i artikeln "Making Big Data Work:". Ett av exemplen som ges är hur sammanslagningen av två leveransnätverk orkestrerades och optimerades med hjälp av geoanalytik. Följande grafik är från den artikeln.

Bank & Försäkring

Inom både bank- och försäkringssektorn är namnet på spelet Risk Management. En bank ger dig ett lån eller ett kreditkort och de tjänar pengar på räntan. Förutom den uppenbara risken att du inte betalar din skuld finns det en annan risk som är att du betalar av din skuld i förtid och därmed genererar mindre intäkter för banken.

Predictive analytics har använts sedan 90-talet för att identifiera de räntetrösklar som resulterar i tidig avbetalning/minskad låneränteintäkter för bankerna. I finansvärlden är en enskild transaktion den viktigaste byggstenen för enorma mängder data som sedan analyseras med prediktiva modeller och baserat på trender i massiv skala möjliggör kategorisering av kundprofiler som kan förutsäga risker förknippade med enskilda användare. Banker kan modellera sina kunders finansiella resultat utifrån flera datakällor och scenarier. Datavetenskap kan också hjälpa till att stärka riskhanteringen inom områden som upptäckt av kortbedrägerier, efterlevnad av ekonomisk brottslighet, kreditvärdering, stresstester och cyberanalys.

I försäkringsvärlden handlar det också om kundprofiler – om premien är för hög (erbjudandet passar inte bra till kundprofilen) kan de byta till ett annat försäkringsbolag. Som kontrast till detta, om du har en riskabel bilförare kostar ditt erbjudande ditt försäkringsbolag mer i skadestånd än vad det gör i försäkringsräntan eller premierna. Att ta reda på vilka kunder som är mer riskbenägna än andra möjliggör skräddarsydda erbjudanden som minskar risken att förlora en bra kund eller förlora pengar på en dålig kund. Ett bra exempel på hur tekniken stör detta område är Snapshot-enheten som överför data om när kunderna kör, hur ofta de kör och hur hårt de bromsar.

Det är inte dyrt och det är tillgängligt nu

Enligt Accenture-studien är huvudorsaken till att företagsägare inte implementerar sina Big Data-idéer uppfattningen att det är väldigt dyrt. De skulle ha haft rätt för 10 år sedan. Inte längre.

Microsoftstillåter små och medelstora företagsägare att dra nytta av kraften i Big Data-analys utan någon teknisk expertis. Dessutom, eftersom det är en plattform kommer den med insiktsfulla branschspecifika BI-verktyg – det finns ingen anledning att uppfinna hjulet på nytt, du kan börja använda samma rapporter som stora aktörer använder, för en bråkdel av kostnaden. Med hjälp av affärsdata i realtid, levererar LuckyTemplates skarpa, tydliga instrumentpaneler som hjälper chefer att förstå var deras verksamhet står idag, hur den presterade historiskt och vad som kan göras för framtida framgång.

Förutom besparingar, på implementeringskostnader (som kan vara tiotals eller hundratusentals dollar) är dina underhållskostnader praktiskt taget noll dollar. Microsoft-teamet håller inte bara plattformen igång utan förbättrar och uppdaterar funktioner i takt med att marknaden utvecklas, så att du vet att du alltid kommer att få de senaste industriantagna rapporteringsstandarderna på din bärbara dator, mobil eller vilken annan enhet du än befinner dig.

Vi har gått in i en ålder av avancerad dataanalys där långsiktig affärsframgång beror på att utnyttja data för att utveckla insikter och leverera lösningar till kunder. Agera nu för att inte bli kvar i loppet!