Analytika velkých dat zahrnuje zkoumání velkého množství dat. Děje se tak proto, aby se odhalily skryté vzorce, korelace a také aby se poskytly poznatky, které umožní přijímat správná obchodní rozhodnutí. Organizace si v podstatě uvědomily potřebu přerodu z organizace znalé na organizaci učící se. Podniky chtějí být v podstatě objektivnější a řídit se daty, a proto využívají sílu dat a technologií.
Koncept velkých dat existuje již mnoho let. Desítky let před první zmínkou o big datech aplikovaly podniky na shromážděná data analytiku, aby získaly přehled a odhalily trendy. To zahrnovalo zaznamenávání čísel do tabulky a jejich ruční zkoumání.
Analytika velkých dat se provádí pomocí pokročilých softwarových systémů. To podnikům umožňuje zkrátit dobu analýzy pro rychlé rozhodování. Moderní systémy pro analýzu velkých objemů dat v podstatě umožňují rychlé a efektivní analytické postupy. Tato schopnost pracovat rychleji a dosáhnout agility nabízí podnikům konkurenční výhodu. Současně se podniky těší nižším nákladům při používání softwaru pro analýzu velkých objemů dat.
Organizace investovaly do analýzy velkých objemů dat. Vzpomeňte si na podnik, který znáte a který je závislý na rychlém a agilním rozhodování, aby si udržel konkurenceschopnost. V tomto článku uvádíme pět reálných příkladů, jak velké značky využívají analytiku velkých dat. Čtěte dále a získejte více informací.
#1 Využití analýzy velkých dat k posílení získávání a udržení zákazníků
Zákazník je nejdůležitějším aktivem, na kterém závisí každá firma. Neexistuje jediný podnik, který by si mohl nárokovat úspěch, aniž by si nejprve vytvořil pevnou zákaznickou základnu. Ani se zákaznickou základnou si však podnik nemůže dovolit přehlížet vysokou konkurenci, které čelí. Pokud podnik pomalu zjišťuje, co zákazníci hledají, pak je velmi snadné začít nabízet nekvalitní výrobky. Nakonec dojde ke ztrátě klientely, což vytváří nepříznivý celkový dopad na úspěch podniku.
Používání velkých dat umožňuje podnikům sledovat různé vzorce a trendy týkající se zákazníků. Pozorování chování zákazníků je důležité pro vyvolání loajality. Teoreticky platí, že čím více dat podnik shromažďuje, tím více vzorců a trendů může být schopen identifikovat. V moderním světě podnikání a v současném technologickém věku může podnik snadno shromažďovat veškeré údaje o zákaznících, které potřebuje. To znamená, že je velmi snadné porozumět modernímu zákazníkovi. V podstatě stačí mít strategii analýzy velkých objemů dat, abyste maximálně využili data, která máte k dispozici. Se správným mechanismem analýzy zákaznických dat bude mít podnik možnost získat kritické poznatky o chování, na jejichž základě musí jednat, aby si udržel zákaznickou základnu.
Pochopení poznatků o zákaznících umožní vašemu podniku, aby byl schopen poskytovat to, co od vás zákazníci chtějí. To je nejzákladnější krok k dosažení vysoké míry udržení zákazníků.
Příklad společnosti, která využívá big data k získávání a udržení zákazníků
Reálným příkladem společnosti, která využívá analýzu big dat k udržení zákazníků, je Coca-Cola. V roce 2015 se společnosti Coca-Cola podařilo posílit svou datovou strategii vybudováním digitálně řízeného věrnostního programu. Ředitel datové strategie společnosti Coca-Cola poskytl rozhovor vedoucímu redaktorovi agentury ADMA. Z rozhovoru jasně vyplynulo, že za retencí zákazníků ve společnosti Coca-Cola silně stojí analýza velkých dat. Níže uvádíme výtah z celého rozhovoru o tom, co společnost Coca-Cola řekla o roli velkých dat při dosahování udržení zákazníků.
Jakou roli hrají data v tom, aby společnost Coca-Cola zůstala relevantní a zůstala ve spojení se svými zákazníky v době digitální transformace? A co data a vývoj produktů?“
Data hrají stále důležitější roli v marketingu a vývoji produktů. Spotřebitelé se s námi skvěle dělí o své názory – ať už telefonicky, e-mailem nebo na sociálních sítích -, které nám umožňují vyslechnout jejich hlas a upravit náš přístup. Často mluvíme o tom, proč máme dvě uši a jedny ústa – je lepší více naslouchat než mluvit. To platí i v případě našeho přístupu k podnětům od spotřebitelů. Data nám také pomáhají vytvářet relevantnější obsah pro různá publika. Chceme se zaměřit na vytváření reklamního obsahu, který různá publika oslovuje odlišně. Někteří lidé milují hudbu. Jiní lidé sledují každý sport bez ohledu na roční období. Naše značky jsou v těchto oblastech již viditelné a my usilovně pracujeme na tom, abychom pomocí dat přinášeli značkový obsah, který je v souladu s vášněmi lidí.
#2 Využití analýzy velkých dat k řešení problémů inzerentů a nabídce marketingových poznatků
Analytika velkých dat může pomoci změnit všechny obchodní operace. Patří sem schopnost přizpůsobit se očekávání zákazníků, změnit produktovou řadu společnosti a samozřejmě zajistit, aby marketingové kampaně byly účinné. Podívejme se zde pravdě do očí. Podniky přišly o miliony vynaložené na provozování reklam, které nepřinášejí ovoce. Proč k tomu dochází? Existuje velká pravděpodobnost, že přeskočily fázi výzkumu.
Po letech opatrného nadšení je nyní odvětví marketingových a reklamních technologií schopno přijmout velká data ve velkém (Medal, 2017). Odvětví marketingu a reklamy je schopno provádět sofistikovanější analýzy. Jedná se o sledování online aktivit, monitorování transakcí v místě prodeje a zajištění průběžného odhalování dynamických změn v trendech zákazníků. Získání poznatků o chování zákazníků vyžaduje shromažďování a analýzu dat o zákaznících. K tomu slouží podobný přístup, jaký používají marketéři a inzerenti, jak je znázorněno na obrázku. Výsledkem je schopnost dosáhnout cílených a zaměřených kampaní.
Cílenější a personalizovanější kampaň znamená, že podniky mohou ušetřit peníze a zajistit efektivitu. Zaměřují se totiž na vysoce potenciální klienty s těmi správnými produkty. Analýza velkých dat je pro inzerenty výhodná, protože společnosti mohou tato data využít k pochopení nákupního chování zákazníků. Nemůžeme ignorovat obrovský problém reklamních podvodů. Díky prediktivní analytice mohou organizace definovat své cílové klienty. Podniky proto mohou mít vhodný a efektivní dosah a vyhnout se tak obrovským ztrátám vzniklým v důsledku reklamních podvodů.
Příklad značky, která využívá velká data pro cílenou reklamu
Netflix je dobrým příkladem velké značky, která využívá analýzu velkých dat pro cílenou reklamu. S více než 100 miliony předplatitelů shromažďuje společnost obrovské množství dat, která jsou klíčem k dosažení postavení v odvětví, které Netflix posiluje. Pokud jste jejími předplatiteli, jistě víte, jak vám posílá návrhy na další film, který byste si měli pustit. V podstatě se tak děje na základě údajů o vašem předchozím vyhledávání a sledování. Na základě těchto údajů získávají přehled o tom, co předplatitele nejvíce zajímá. Podívejte se na snímek obrazovky níže, který ukazuje, jak Netflix shromažďuje velká data.
#3 Analýza velkých dat pro řízení rizik
Bezprecedentní doba a vysoce rizikové podnikatelské prostředí vyžaduje lepší procesy řízení rizik. Plán řízení rizik je v podstatě kritickou investicí pro každý podnik bez ohledu na odvětví. Schopnost předvídat potenciální riziko a zmírnit ho dříve, než nastane, je rozhodující, pokud má podnik zůstat ziskový. Podnikoví poradci vám poradí, že podnikové řízení rizik zahrnuje mnohem více než jen zajištění správného pojištění podniku.
K rozvoji řešení pro řízení rizik zatím výrazně přispěla analýza velkých objemů dat. Dostupné nástroje umožňují podnikům kvantifikovat a modelovat rizika, kterým denně čelí. Vzhledem k rostoucí dostupnosti a rozmanitosti statistických údajů má analýza velkých dat obrovský potenciál pro zvýšení kvality modelů řízení rizik. Podnik proto může být schopen dosáhnout chytřejších strategií zmírňování rizik a přijímat strategická rozhodnutí.
Organizace však musí být schopny zavést strukturovaný vývoj, aby se přizpůsobily širokému rozsahu velkých dat. Aby toho organizace dosáhly, shromažďují nejprve interní data, aby získaly jasné poznatky, které jim budou ku prospěchu. Důležitější je integrovaný proces analýzy, který společnost používá. Správný systém analýzy velkých dat pomáhá zajistit identifikaci slabých míst nebo potenciálních rizik.
Příklad značky, která využívá analýzu velkých dat pro řízení rizik
Příkladem značky, která využívá velká data k řízení rizik, je banka UOB ze Singapuru. Jelikož se jedná o finanční instituci, existuje zde obrovský potenciál vzniku ztrát, pokud není řízení rizik dobře promyšleno. Banka UOB nedávno testovala systém řízení rizik, který je založen na big datech. Systém řízení rizik pomocí velkých dat umožňuje bance zkrátit dobu výpočtu rizikové hodnoty. Původně to trvalo asi 18 hodin, ale se systémem řízení rizik, který využívá big data, to trvá jen několik minut. Díky této iniciativě bude banka možná v blízké budoucnosti schopna provádět analýzu rizik v reálném čase (Andreas, 2014).
#4 Analýza velkých dat jako hnací síla inovací a vývoje produktů
Další obrovskou výhodou velkých dat je schopnost pomoci společnostem inovovat a nově vyvíjet své produkty. Velká data se v podstatě stala cestou k vytváření dalších zdrojů příjmů díky umožnění inovací a zdokonalování produktů. Organizace začínají tím, že před návrhem nových produktových řad a redesignem stávajících produktů opraví co nejvíce dat, jak by to bylo technicky možné.
Každý proces návrhu musí začít od zjištění, co přesně vyhovuje zákazníkům. Existují různé kanály, kterými může organizace studovat potřeby zákazníků. Poté může podnik na základě analýzy velkých dat určit nejlepší přístup k využití této potřeby.
„Pryč jsou doby, kdy jste se mohli řídit svým instinktem“ (Rampton, 2017). Chcete-li zlepšit kvalitu a zefektivnit výrobní výkon, musíte shromažďovat obrovské množství dat. Intuice instinktu již v podstatě není spolehlivá, pokud chce organizace konkurovat v 21. století. To znamená, že tyto organizace musí přijít s prostředky pro sledování svých výrobků, konkurence a zpětné vazby od zákazníků.
Po využití dat se následně provede analýza, která zajistí logické uvažování před vypracováním akčního plánu. Výrobci produktů všech velikostí mají naštěstí jedinečnou výhodu, pokud jde o shromažďování a využívání velkých dat. To tedy znamená, že tyto organizace mohou snadno vylepšit svou produktovou řadu výrobou inovativních produktů.
Příklad využití velkých dat k podpoře inovací
O společnostech Amazon Fresh a Whole Foods jste již pravděpodobně slyšeli. To je dokonalý příklad toho, jak mohou velká data pomoci zlepšit inovace a vývoj produktů. Společnost Amazon využívá analýzu velkých dat k tomu, aby se posunula na velký trh. Logistika založená na datech poskytuje společnosti Amazon potřebné odborné znalosti, které umožňují vytvářet a dosahovat větší hodnoty. Díky zaměření na analýzu velkých dat je společnost Amazon whole foods schopna porozumět tomu, jak zákazníci nakupují potraviny a jak dodavatelé komunikují s prodejci potravin. Tato data poskytují náhled, kdykoli je třeba provést další změny.
#5 Využití velkých dat v řízení dodavatelského řetězce
Velká data nabízejí dodavatelským sítím větší přesnost, přehlednost a Insights. Prostřednictvím aplikace analýzy velkých dat dosahují dodavatelé kontextuálních informací napříč dodavatelskými řetězci. V podstatě se dodavatelé díky analýze velkých dat mohou vymanit z omezení, kterým čelili dříve.
To se dělo prostřednictvím tradičních systémů řízení podniku a systémů řízení dodavatelského řetězce. Tyto starší aplikace nevyužívaly analýzu velkých dat, a proto dodavatelům vznikaly obrovské ztráty a byli náchylní k chybám. Díky moderním přístupům postaveným na big datech však mohou dodavatelé využívat vyšší úroveň kontextuální inteligence, která je pro úspěch dodavatelského řetězce nezbytná.
Moderní systémy dodavatelského řetězce založené na big datech umožňují komplexnější dodavatelské sítě. Ty jsou postaveny na sdílení znalostí a spolupráci na vysoké úrovni s cílem dosáhnout kontextuální inteligence. Je také nezbytné poznamenat, že vedoucí pracovníci dodavatelských řetězců považují analýzu velkých dat za převratnou technologii. To vychází z úvahy, že vytvoří základ pro řízení změn v organizacích.
Příklad značky, která využívá velká data pro zefektivnění dodavatelského řetězce
PepsiCo je společnost vyrábějící spotřební balené zboží, která se spoléhá na obrovské objemy dat pro efektivní řízení dodavatelského řetězce. Společnost se snaží zajistit, aby doplňovala regály maloobchodních prodejců vhodnými objemy a typy výrobků. Zákazníci společnosti poskytují společnosti výkazy, které zahrnují jejich skladové zásoby a zásoby na prodejních místech, a tyto údaje se používají k odsouhlasení a předpovědi potřeb výroby a dodávek. Tímto způsobem společnost zajišťuje, že maloobchodníci mají k dispozici správné výrobky, ve správných objemech a ve správný čas. Poslechněte si tento webinář, kde analytik dodavatelského řetězce pro zákazníky společnosti hovoří o významu analýzy velkých dat v dodavatelském řetězci PepsiCo.
Klíčový závěr
Analytika velkých dat je důležitou investicí pro rostoucí podnik. Zavedením analýzy velkých dat mohou podniky dosáhnout konkurenční výhody, snížit náklady na provoz a podpořit udržení zákazníků. Existují různé zdroje zákaznických dat, které mohou podniky využít. S pokračujícím technologickým pokrokem se data stávají snadno dostupnými pro všechny organizace.
Technicky lze říci, že organizace již mají data k dispozici. Je na jednotlivých organizacích, aby zajistily zavedení vhodných systémů pro analýzu dat, které si s tímto obrovským množstvím dat poradí. Má váš podnik zavedený mechanismus analýzy velkých objemů dat? Poučte se z výše uvedených příkladů úspěšných značek a implementujte jej ještě dnes.
Sbíráte data o své značce z webu a sociálních médií?
Pokud ne, můžete to udělat okamžitě díky službě Mentionlytics. Stačí přejít na https://www.mentionlytics.com/free-brand-monitoring/ a zadat název své značky a začít zdarma. Budete překvapeni, co všechno můžete zjistit o své značce, o které jste nikdy nevěděli, že existuje.
Zjistit tyto údaje je možné jednoduchým vyhledáváním na Googlu nebo sociálních sítích, ale je opravdu těžké se v nich vyznat, když je takto šetrně vyhledáte. Zde přicházejí ke slovu nástroje pro monitorování sociálních médií. Pomocí takového nástroje můžete každý den automaticky shromažďovat všechna tato data, analyzovat je a získávat užitečné poznatky, které mohou být pro vaši značku nesmírně užitečné.
Navíc můžete získat přístup ke stejným údajům i o vašich konkurentech. Také můžete sledovat klíčová slova a fráze související s vaším oborem, a tak můžete získat velmi užitečné informace o spotřebitelích v reálném čase. Získání těchto poznatků od výzkumné agentury by mohlo stát stovky dolarů.