Трансформаційна роль великих даних у різних галузях

Ми всі чули модне слово «великі дані» і, відверто кажучи, можливо, ви навіть трохи втомилися його чути. Хоча цей термін є надто загальним і часто вживається неправильно, це не просто реклама. Це тиха революція. Епоха управління на основі даних уже настала, і тих, хто не адаптується, конкуренція витісне. Давайте подивимося на деякі галузі, які вже трансформувалися завдяки аналітиці великих даних.

Роздрібна торгівля

Сектор роздрібної торгівлі за своєю суттю є моделлю B2C і тому є висококонкурентним. У минулому правильне ціноутворення та правильний вид реклами були виграшною комбінацією для залучення клієнтів і збільшення продажів. Однак із розвитком Інтернету та мобільних каналів для продажу та маркетингу галузь ускладнилася. Це викликає питання, наприклад, який канал використовувати для націлювання на певних клієнтів, чи повинні бути однакові ціни в магазині та в Інтернеті, які товари ми повинні мати в наявності, щоб гарантувати, що ми не втрачаємо можливості, та інші подібні бізнес-проблеми. .

Створення бездоганної взаємодії з користувачем і керування багатоканальною взаємодією з клієнтами є важливими. Наприклад, споживач може почати досліджувати продукт у мобільному додатку, купити його в Інтернеті та забрати в магазині. Координація цієї багатоканальної взаємодії з покупками вимагає від бізнесу ефективного керування, інтеграції та розуміння цього величезного масиву даних, що надходять безперервно. Наприклад, ви можете з’ясувати, що певна відеогра надзвичайно популярна, але хто з ваших клієнтів замовляє її в Інтернеті, а хто воліє йти в магазин, є ключовим питанням, яке може стимулювати персоналізовані маркетингові кампанії з більшою рентабельністю інвестицій. Наступна інфографіка консалтингової компанії Wipro з питань бізнесу та технологій пояснює далі.

Використання Big Data в галузі роздрібної торгівлі має 2 основні застосування: збільшення доходу шляхом створення персоналізованих маркетингових пропозицій (додаткову інформацію див. у попередній статті Customer Analytics) або шляхом оптимізації управління запасами й, таким чином, збільшення прибутку за рахунок зменшення операційних витрат (тобто Своєчасне управління запасами). Запитайте будь-якого продавця, що є найдорожчим у його бізнес-моделі, і вони скажуть вам – товар на полиці. Окрім витрат на роздрібну площу й цей товар, який займає дорогоцінний фізичний простір у магазині, є вартість доставки товару до магазину та його амортизаційна вартість з часом. Що веде нас до наступної галузі…

Ланцюг поставок

Галузь ланцюгів постачання полягає в оптимізації – хто може доставити товари найшвидше за найнижчою ціною. Щоб отримати правильну бізнес-модель, існують численні логістичні фактори, такі як канали розподілу, геопросторове розташування складів, точність замовлень на доставку тощо. Оскільки це багатогранна галузь, яка включає багато гравців, які потребують співпраці, оптимізація за допомогою технологій дає дивовижні результати. результати. Згідно з дослідженням Accenture Global operations Megatrends Study, «впровадження аналітики великих даних в операційну діяльність призводить до 4,25-кратного покращення часу доставки від замовлення до циклу та 2,6-кратного підвищення ефективності ланцюга поставок на 10% або більше».

Визначення найкоротшого шляху від розподільчого центру до магазину та наявність збалансованого запасу в кожному розподільчому центрі забезпечує величезну економію операційних витрат. Boston Consulting Group аналізує, як великі дані використовуються в управлінні ланцюгом поставок у статті «Making Big Data Work:“. Одним із наведених прикладів є те, як злиття двох мереж доставки було організовано та оптимізовано за допомогою геоаналітики. Наступна графіка взята з цієї статті.

Банківська справа та страхування

І в банківському, і в страховому секторі гра називається управління ризиками. Банк видає вам кредит або кредитну картку, і вони заробляють гроші на процентній ставці. Окрім очевидного ризику несплати боргу, існує ще один ризик: ви передчасно погасите свій борг і, таким чином, принесете банку менше доходу.

Прогностична аналітика використовується з 90-х років для визначення порогових значень процентних ставок, які призводять до дострокового виплати/зменшення прибутку від процентної ставки за кредитом для банків. У фінансовому світі одна транзакція є ключовим будівельним блоком величезних обсягів даних, які потім аналізуються за допомогою прогнозних моделей і на основі трендів у великому масштабі дозволяють класифікувати профілі клієнтів, які можуть передбачити ризики, пов’язані з окремими користувачами. Банки можуть моделювати фінансові показники своїх клієнтів на основі багатьох джерел даних і сценаріїв. Наука про дані також може допомогти посилити управління ризиками в таких сферах, як виявлення шахрайства з картками, відповідність фінансовим злочинам, кредитний скоринг, стрес-тестування та кібераналітика.

У світі страхування це також зводиться до профілів клієнтів – якщо премія надто висока (пропозиція не підходить до профілю клієнта), вони можуть перейти до іншої страхової компанії. На відміну від цього, якщо у вас є ризикований водій автомобіля, ваша пропозиція обходиться вашій страховій компанії дорожче у вигляді претензій, ніж у розмірі страхових ставок або премій. Визначення того, які клієнти більш схильні до ризику, ніж інші, дозволяє створювати індивідуальні пропозиції, які зменшують ризик втрати хорошого клієнта або втрати грошей на поганому клієнті. Гарним прикладом того, як технологія руйнує цю сферу, є пристрій Snapshot, який передає дані про те, коли клієнти їздять, як часто вони їздять і як сильно гальмують.

Це не дорого і вже є в наявності

Згідно з дослідженням Accenture, основною причиною, чому власники бізнесу не втілюють свої ідеї Big Data, є уявлення про те, що це дуже дорого. Вони були б праві 10 років тому. Більше ні.

Microsoftдозволяє власникам малого та середнього бізнесу використовувати потужність аналітики великих даних без будь-яких технічних знань. Крім того, оскільки це платформа, вона постачається з інтелектуальними галузевими інструментами BI – немає потреби винаходити колесо, ви можете почати використовувати ті самі звіти, які використовують великі гравці, за невелику частку вартості. Використовуючи бізнес-дані в реальному часі, LuckyTemplates надає чіткі та зрозумілі інформаційні панелі, які допомагають менеджерам зрозуміти, де зараз знаходиться їхній бізнес, як він працював у минулому та що можна зробити для майбутнього успіху.

Окрім економії витрат на впровадження (які можуть становити десятки чи сотні тисяч доларів), ваші витрати на технічне обслуговування майже нульові. Команда Microsoft не тільки забезпечує безперебійну роботу платформи, але й покращує й оновлює функції в міру розвитку ринку, тож ви завжди будете отримувати найновіші галузеві стандарти звітності на своєму ноутбуці, мобільному чи будь-якому іншому пристрої, де б ви не були.

Ми вступили в епоху передової аналітики даних, коли довгостроковий успіх бізнесу залежить від використання даних для розробки ідей і надання рішень клієнтам. Дійте зараз, щоб не залишитися позаду в гонці!