Big data -analytiikkaan liittyy suurten tietomäärien tutkiminen. Tämä tehdään piilotettujen mallien ja korrelaatioiden paljastamiseksi sekä oivallusten saamiseksi, jotta voidaan tehdä oikeita liiketoimintapäätöksiä. Periaatteessa organisaatiot ovat ymmärtäneet tarpeen kehittyä tietävästä organisaatiosta oppivaksi organisaatioksi. Pohjimmiltaan yritykset haluavat olla objektiivisempia ja datalähtöisempiä, ja siksi ne hyödyntävät datan ja teknologian voimaa.
Big data -käsite on ollut olemassa jo vuosia. Jo vuosikymmeniä ennen big datan ensimmäistä mainintaa yritykset sovelsivat keräämiinsä tietoihin analytiikkaa saadakseen oivalluksia ja paljastaakseen trendejä. Tämä tarkoitti lukujen tallentamista taulukkolaskentataulukkoon ja lukujen manuaalista tarkastelua.
Big data -analytiikka tehdään kehittyneiden ohjelmistojärjestelmien avulla. Näin yritykset voivat lyhentää analytiikka-aikaa nopeaa päätöksentekoa varten. Periaatteessa nykyaikaiset big data -analytiikkajärjestelmät mahdollistavat nopeat ja tehokkaat analyysimenetelmät. Tämä kyky työskennellä nopeammin ja saavuttaa ketteryyttä tarjoaa yrityksille kilpailuetua. Samalla yritykset nauttivat pienemmistä kustannuksista big data -analytiikkaohjelmistojen avulla.
Organisaatiot ovat investoineet big data -analytiikkaan. Ajattele tuntemaasi yritystä, joka on riippuvainen nopeista ja ketteristä päätöksistä pysyäkseen kilpailukykyisenä. Tässä artikkelissa annamme viisi todellista esimerkkiä siitä, miten suuret brändit käyttävät big data -analytiikkaa. Jatka lukemista saadaksesi lisää tietoa.
#1 Big data -analytiikan käyttäminen asiakkaiden hankinnan ja säilyttämisen tehostamiseen
Asiakas on tärkein voimavara, josta kaikki yritykset ovat riippuvaisia. Yksikään yritys ei voi väittää menestyvänsä ilman, että sillä on ensin luotu vankka asiakaskunta. Vaikka yrityksellä olisikin asiakaskunta, sillä ei kuitenkaan ole varaa jättää huomiotta kohtaamaansa kovaa kilpailua. Jos yritys oppii hitaasti, mitä asiakkaat etsivät, on hyvin helppoa alkaa tarjota huonolaatuisia tuotteita. Lopulta seurauksena on asiakaskunnan menettäminen, ja tämä luo kielteisen kokonaisvaikutuksen yrityksen menestykselle.
Big datan käyttö antaa yrityksille mahdollisuuden havainnoida erilaisia asiakkaisiin liittyviä malleja ja trendejä. Asiakaskäyttäytymisen havainnointi on tärkeää uskollisuuden laukaisemiseksi. Teoriassa mitä enemmän tietoa yritys kerää, sitä enemmän malleja ja suuntauksia se voi tunnistaa. Nykyaikaisessa yritysmaailmassa ja nykyisellä teknologia-aikakaudella yritys voi helposti kerätä kaiken tarvitsemansa asiakastiedon. Tämä tarkoittaa, että nykyajan asiakasta on hyvin helppo ymmärtää. Periaatteessa kaikki, mitä tarvitaan, on big data -analytiikkastrategia, jonka avulla voidaan maksimoida käytettävissä oleva data. Kun käytössä on asianmukainen asiakastiedon analyysimekanismi, yrityksellä on valmiudet johtaa kriittisiä käyttäytymiseen liittyviä oivalluksia, joiden perusteella sen on toimittava asiakaskunnan säilyttämiseksi.
Asiakastiedon ymmärtäminen antaa yrityksellesi mahdollisuuden tarjota sitä, mitä asiakkaat haluavat sinulta. Tämä on perustavanlaatuisin askel korkean asiakaspysyvyyden saavuttamiseksi.
Esimerkki yrityksestä, joka käyttää big dataa asiakashankintaan ja asiakaspysyvyyteen
Todellinen esimerkki yrityksestä, joka käyttää big data -analytiikkaa asiakaspysyvyyden edistämiseen, on Coca-Cola. Vuonna 2015 Coca-Cola onnistui vahvistamaan datastrategiaansa rakentamalla digitaalisesti johdetun kanta-asiakasohjelman. Coca-Colan datastrategiasta vastaavaa johtajaa haastatteli ADMAn päätoimittaja. Haastattelusta kävi ilmi, että big data -analytiikka on vahvasti Coca-Colan asiakaspysyvyyden takana. Alla on tiivistelmä koko haastattelusta siitä, mitä Coca-Colalla oli sanottavanaan big datan roolista asiakaspysyvyyden saavuttamisessa.
Minkälainen rooli datalla on siinä, että Coca-Cola pysyy merkityksellisenä ja yhteydessä kuluttajiinsa digitaalisen muutoksen aikakaudella? Entä data ja tuotekehitys?
Datalla on yhä tärkeämpi rooli markkinoinnissa ja tuotekehityksessä. Kuluttajat jakavat erinomaisesti mielipiteitään kanssamme – joko puhelimitse, sähköpostitse tai sosiaalisissa verkostoissa – joiden avulla voimme kuulla heidän äänensä ja mukauttaa lähestymistapaamme. Puhumme usein siitä, miksi meillä on kaksi korvaa ja yksi suu – on parempi kuunnella enemmän kuin puhua. Tämä pätee myös kuluttajien mielipiteitä koskevaan lähestymistapaan. Tieto auttaa meitä myös luomaan relevantimpaa sisältöä eri kohderyhmille. Haluamme keskittyä luomaan mainossisältöä, joka puhuttelee eri yleisöjä eri tavoin. Jotkut ihmiset rakastavat musiikkia. Toiset taas katsovat kaikkia urheilulajeja vuodenajasta riippumatta. Brändimme näkyvät jo näissä tiloissa, ja teemme kovasti töitä sen eteen, että voimme datan avulla tuoda brändisisältöä, joka vastaa ihmisten intohimoja.
#2 Big Data -analytiikan käyttö mainostajien ongelmien ratkaisemiseen ja markkinointiin liittyvien oivallusten tarjoamiseen
Big Data -analytiikka voi auttaa muuttamaan kaikkea liiketoimintaa. Siihen kuuluu kyky vastata asiakkaiden odotuksiin, yrityksen tuotevalikoiman muuttaminen ja tietysti markkinointikampanjoiden tehokkuuden varmistaminen. Kohdataanpa tässä alaston totuus. Yritykset ovat menettäneet miljoonia tuhlaamalla mainoksia, jotka eivät ole tuottaneet tulosta. Miksi näin tapahtuu? On hyvin mahdollista, että ne ovat ohittaneet tutkimusvaiheen.
Vuosien varovaisen innostuksen jälkeen markkinointi- ja mainosteknologia-ala pystyy nyt omaksumaan big datan laajamittaisesti (Medal, 2017). Markkinointi- ja mainosala pystyy tekemään kehittyneempää analyysia. Tämä tarkoittaa verkkotoiminnan tarkkailua, myyntipisteiden tapahtumien seurantaa ja asiakastrendien dynaamisten muutosten lennossa tapahtuvan havaitsemisen varmistamista. Asiakaskäyttäytymisen ymmärtäminen edellyttää asiakastietojen keräämistä ja analysointia. Tämä tehdään markkinoijien ja mainostajien käyttämän samanlaisen lähestymistavan avulla, kuten kuvassa on esitetty. Tämä johtaa siihen, että voidaan toteuttaa kohdennettuja ja kohdennettuja kampanjoita.
Kohdennetumpi ja yksilöllisempi kampanja tarkoittaa, että yritykset voivat säästää rahaa ja varmistaa tehokkuuden. Tämä johtuu siitä, että ne kohdistavat korkealle potentiaalisille asiakkaille oikeat tuotteet. Big data -analytiikka on hyväksi mainostajille, koska yritykset voivat käyttää tätä tietoa ymmärtääkseen asiakkaiden ostokäyttäytymistä. Emme voi sivuuttaa valtavaa mainospetosongelmaa. Ennakoivan analytiikan avulla organisaatioiden on mahdollista määritellä kohdeasiakkaansa. Näin ollen yritykset voivat tavoittaa tarkoituksenmukaisesti ja tehokkaasti välttäen valtavat tappiot, jotka aiheutuvat mainospetoksista.
Esimerkki brändistä, joka käyttää big dataa kohdennettuun mainontaan
Netflix on hyvä esimerkki suuresta brändistä, joka käyttää big data -analytiikkaa kohdennettuun mainontaan. Yli 100 miljoonan tilaajan ansiosta yritys kerää valtavasti dataa, joka on avainasemassa Netflixin vauhdittaman alan aseman saavuttamisessa. Jos olet tilaaja, sinulle on tuttua, miten he lähettävät sinulle ehdotuksia seuraavasta elokuvasta, joka sinun pitäisi katsoa. Periaatteessa tämä tehdään käyttämällä aiempia haku- ja katselutietojasi. Näiden tietojen avulla he saavat tietoa siitä, mikä tilaajaa kiinnostaa eniten. Katso alla olevasta kuvakaappauksesta, miten Netflix kerää big dataa.
#3 Big Data Analytics for Risk Management
Ennennäkemättömät ajat ja erittäin riskialtis liiketoimintaympäristö edellyttävät parempia riskienhallintaprosesseja. Periaatteessa riskienhallintasuunnitelma on kriittinen investointi mille tahansa yritykselle toimialasta riippumatta. Mahdollisen riskin etukäteisarviointi ja sen lieventäminen ennen sen toteutumista on kriittisen tärkeää, jos liiketoiminnan halutaan pysyvän kannattavana. Yrityskonsultit neuvovat, että yrityksen riskienhallinta käsittää paljon muutakin kuin sen varmistamisen, että yrityksellä on oikeat vakuutukset.
Tähän mennessä big data -analytiikka on edistänyt suuresti riskienhallintaratkaisujen kehittämistä. Käytettävissä olevien työkalujen avulla yritykset voivat kvantifioida ja mallintaa riskejä, joita ne kohtaavat päivittäin. Kun otetaan huomioon tilastojen lisääntyvä saatavuus ja monimuotoisuus, big data -analytiikalla on valtava potentiaali riskienhallintamallien laadun parantamisessa. Näin ollen yritys voi saavuttaa älykkäämpiä riskinhallintastrategioita ja tehdä strategisia päätöksiä.
Organisaatioiden on kuitenkin pystyttävä toteuttamaan jäsennelty evoluutio, jotta ne pystyvät ottamaan huomioon big datan laajan laajuuden. Tämän saavuttamiseksi organisaatiot keräävät ensin sisäiset tiedot, jotta ne saavat selkeitä oivalluksia, jotka hyödyttävät niitä. Vielä tärkeämpää on yrityksen käyttämä integroitu analyysiprosessi. Kunnollinen big data -analytiikkajärjestelmä auttaa varmistamaan, että heikkousalueet tai potentiaaliset riskit tunnistetaan.
Esimerkki brändistä, joka käyttää big data -analytiikkaa riskienhallintaan
UOB-pankki Singaporesta on esimerkki brändistä, joka käyttää big dataa riskienhallintaan. Koska kyseessä on rahoituslaitos, on valtava potentiaali saada tappioita, jos riskienhallintaa ei ole mietitty hyvin. UOB-pankki testasi hiljattain riskienhallintajärjestelmää, joka perustuu big dataan. Big data -riskinhallintajärjestelmän avulla pankki voi lyhentää riskiarvon laskenta-aikaa. Alun perin siihen kului noin 18 tuntia, mutta big dataa hyödyntävän riskienhallintajärjestelmän avulla siihen kuluu vain muutama minuutti. Tämän aloitteen ansiosta pankki pystyy mahdollisesti suorittamaan reaaliaikaista riskianalyysiä lähitulevaisuudessa (Andreas, 2014).
#4 Big data -analytiikka innovaatioiden ja tuotekehityksen ajurina
Toinen big datan valtava etu on sen kyky auttaa yrityksiä innovoimaan ja kehittämään tuotteitaan uudelleen. Periaatteessa big datasta on tullut väylä lisätulovirtojen luomiseen mahdollistamalla innovaatiot ja tuotekehitys. Organisaatiot aloittavat korjaamalla niin paljon dataa kuin olisi teknisesti mahdollista ennen uusien tuotelinjojen suunnittelua ja nykyisten tuotteiden uudelleensuunnittelua.
Jokainen suunnitteluprosessi on aloitettava siitä, että selvitetään, mikä täsmälleen sopii asiakkaille. On olemassa erilaisia kanavia, joiden kautta organisaatio voi tutkia asiakkaiden tarpeita. Sen jälkeen yritys voi määrittää big data -analytiikan perusteella parhaan lähestymistavan tuon tarpeen hyödyntämiseksi.
”Gone are the days when you could go with your gut” (Rampton, 2017). Laadun parantamiseksi ja valmistuksen suorituskyvyn tehostamiseksi on kerättävä valtavasti dataa. Vaisto ei periaatteessa ole enää luotettava, jos organisaatio haluaa kilpailla 2000-luvulla. Tämä tarkoittaa, että näiden organisaatioiden on keksittävä keinoja tuotteidensa, kilpailijoidensa ja asiakaspalautteen seuraamiseen.
Kun tiedot on saatu käyttöön, suoritetaan analyysi, jolla varmistetaan loogisen päättelyn soveltaminen ennen toimintasuunnitelman laatimista. Onneksi kaikenkokoisilla tuotevalmistajilla on ainutlaatuinen etu big datan keräämisessä ja hyödyntämisessä. Tämä tarkoittaa siis sitä, että nämä organisaatiot voivat helposti parantaa tuotevalikoimaansa tuottamalla innovatiivisia tuotteita.
Esimerkki big datan käytöstä innovaatioiden aikaansaamiseksi
Olet varmasti kuullut Amazon Freshistä ja Whole Foodsista. Tämä on täydellinen esimerkki siitä, miten big data voi auttaa parantamaan innovaatioita ja tuotekehitystä. Amazon hyödyntää big data -analytiikkaa siirtyäkseen suurille markkinoille. Dataan perustuva logistiikka antaa Amazonille tarvittavan asiantuntemuksen, joka mahdollistaa suuremman arvon luomisen ja saavuttamisen. Keskittymällä big data -analytiikkaan Amazon whole foods pystyy ymmärtämään, miten asiakkaat ostavat päivittäistavaroita ja miten toimittajat ovat vuorovaikutuksessa päivittäistavarakauppiaan kanssa. Tämä tieto antaa oivalluksia aina, kun tarvitaan lisämuutoksia.
#5 Big datan käyttö toimitusketjun hallinnassa
Big data tarjoaa toimittajaverkostoille enemmän tarkkuutta, selkeyttä ja oivalluksia. Big data -analytiikkaa soveltamalla toimittajat saavuttavat kontekstuaalista älykkyyttä koko toimitusketjuissa. Pohjimmiltaan big data -analytiikan avulla toimittajat pääsevät eroon aiemmin kohdatuista rajoitteista.
Tämä tapahtui perinteisten yritysjohtamisjärjestelmien ja toimitusketjun hallintajärjestelmien avulla. Nämä vanhat sovellukset eivät hyödyntäneet big data -analytiikkaa, ja siksi toimittajille aiheutui valtavia tappioita ja he olivat alttiita tekemään virheitä. Nykyaikaisten big dataan perustuvien lähestymistapojen avulla toimittajat voivat kuitenkin hyödyntää korkeamman tason kontekstuaalista älykkyyttä, joka on välttämätöntä toimitusketjun menestykselle.
Nykyaikaiset big dataan perustuvat toimitusketjujärjestelmät mahdollistavat monimutkaisemmat toimittajaverkostot. Ne perustuvat tiedon jakamiseen ja korkean tason yhteistyöhön kontekstuaalisen älykkyyden saavuttamiseksi. Olennaista on myös huomata, että toimitusketjujen johtajat pitävät big data -analytiikkaa häiritsevänä teknologiana. Tämä perustuu siihen ajatteluun, että se luo perustan organisaatioiden muutosjohtamiselle.
Esimerkki tuotemerkistä, joka käyttää big dataa toimitusketjun tehostamiseen
PepsiCo on kulutustavarayhtiö, joka luottaa valtaviin tietomääriin toimitusketjun tehokkaassa hallinnassa. Yritys on sitoutunut varmistamaan, että se täydentää vähittäiskauppiaiden hyllyjä sopivilla tuotemäärillä ja -tyypeillä. Yrityksen asiakkaat toimittavat yritykselle raportteja, jotka sisältävät varasto- ja kassavarastonsa, ja näitä tietoja käytetään tuotannon ja lähetysten tarpeiden täsmäyttämiseen ja ennustamiseen. Näin yritys varmistaa, että vähittäiskauppiailla on oikeat tuotteet, oikeat määrät ja oikeaan aikaan. Kuuntele tämä webinaari, jossa yrityksen asiakastoimitusketjun analyytikko kertoo big data -analytiikan merkityksestä PepsiCon toimitusketjussa.
Key Takeaway
Big data -analytiikka on tärkeä investointi kasvavalle yritykselle. Big data -analytiikkaa toteuttamalla yritykset voivat saavuttaa kilpailuetua, alentaa toimintakustannuksia ja edistää asiakaspysyvyyttä. On olemassa erilaisia asiakastiedon lähteitä, joita yritykset voivat hyödyntää. Teknologisen kehityksen jatkuessa data on tulossa helposti kaikkien organisaatioiden saataville.
Teknisesti voidaan sanoa, että organisaatioilla on jo nyt dataa käytettävissään. Yksittäisten organisaatioiden tehtävänä on varmistaa, että ne ottavat käyttöön asianmukaiset data-analyysijärjestelmät, jotka pystyvät käsittelemään valtavaa dataa. Onko yrityksellänne käytössä big data -analyysimekanismi? Ota oppia edellä mainituista menestyneiden brändien esimerkeistä ja toteuta sellainen jo tänään.
Keräätkö tietoa brändistäsi verkosta ja sosiaalisesta mediasta?
Jos et, voit tehdä sen heti Mentionlyticsin avulla. Suuntaa osoitteeseen https://www.mentionlytics.com/free-brand-monitoring/ ja syötä brändisi nimi, niin pääset alkuun ilmaiseksi. Tulet hämmästymään siitä, mitä kaikkea voit saada selville brändistäsi, jonka olemassaolosta et tiennytkään.
Tämän datan näkeminen on mahdollista suorittamalla yksinkertainen haku Googlessa tai sosiaalisessa mediassa, mutta siitä on todella vaikea saada tolkkua, kun sitä tarkastellaan säästeliäästi tällä tavalla. Tässä kohtaa sosiaalisen median seurantatyökalut astuvat kuvaan. Voit käyttää tällaista työkalua keräämään automaattisesti kaiken tämän datan puolestasi joka päivä, analysoimaan sitä ja antamaan sinulle hyödyllisiä oivalluksia, jotka voivat olla erittäin hyödyllisiä brändillesi.
Mikä vielä tärkeämpää, voit myös päästä käsiksi samoihin tietoihin kilpailijoistasi. Voit myös seurata toimialaan liittyviä avainsanoja ja lauseita, ja näin saat erittäin hyödyllisiä kuluttajaymmärryksiä reaaliajassa. Näiden tietojen hankkiminen tutkimuslaitokselta voi maksaa satoja dollareita.