A nagy adatelemzés nagy mennyiségű adat vizsgálatát jelenti. Ezt azért végzik, hogy feltárják a rejtett mintákat, összefüggéseket és betekintést nyújtsanak a megfelelő üzleti döntések meghozatalához. Alapvetően a szervezetek felismerték annak szükségességét, hogy a tudó szervezetből tanuló szervezetté kell fejlődniük. Alapvetően a vállalkozások objektívebbek és adatvezéreltebbek akarnak lenni, ezért magukévá teszik az adatok és a technológia erejét.
A big data koncepció már évek óta létezik. Évtizedekkel a big data első említése előtt a vállalkozások analitikát alkalmaztak az általuk gyűjtött adatokon, hogy betekintést nyerjenek és feltárják a trendeket. Ennek során a számokat egy táblázatba rögzítették, és kézzel vizsgálták a számokat.
A nagy adatelemzés fejlett szoftverrendszerek segítségével történik. Ez lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy a gyors döntéshozatal érdekében csökkentsék az elemzési időt. Alapvetően a modern nagy adatelemző rendszerek lehetővé teszik a gyors és hatékony elemzési eljárásokat. Ez a gyorsabb munkavégzés és az agilitás elérésének képessége versenyelőnyt kínál a vállalkozások számára. Eközben a vállalkozások alacsonyabb költségeket élveznek a big data analitikai szoftverek használatával.
A szervezetek befektetnek a big data analitikába. Gondoljon egy olyan vállalkozásra, amelyet ismer, és amely a gyors és agilis döntéseken múlik, hogy versenyképes maradjon. Ebben a cikkben öt valós példát mutatunk be arra, hogyan használják a nagy márkák a big data analitikát. Olvasson tovább, hogy további betekintést nyerjen.
#1 A nagy adatelemzés használata az ügyfélszerzés és -megtartás fellendítésére
Az ügyfél a legfontosabb eszköz, amelytől minden vállalkozás függ. Nincs olyan vállalkozás, amelyik sikert mondhatna magáénak anélkül, hogy előbb ne alakítana ki egy szilárd ügyfélkört. Azonban még az ügyfélkör megléte esetén sem engedheti meg magának egy vállalkozás, hogy figyelmen kívül hagyja a nagy versenyt, amellyel szembe kell néznie. Ha egy vállalkozás lassan tanulja meg, hogy mit keresnek az ügyfelek, akkor nagyon könnyen elkezdhet rossz minőségű termékeket kínálni. Végül az ügyfélkör elvesztése lesz a következmény, és ez kedvezőtlen általános hatást gyakorol az üzleti sikerre.
A big data használata lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy megfigyeljenek különböző, az ügyfelekkel kapcsolatos mintákat és trendeket. Az ügyfelek viselkedésének megfigyelése fontos a lojalitás kiváltásához. Elméletileg minél több adatot gyűjt egy vállalkozás, annál több mintát és tendenciát képes azonosítani. A modern üzleti világban és a jelenlegi technológiai korban egy vállalkozás könnyen összegyűjtheti az összes szükséges ügyféladatot. Ez azt jelenti, hogy nagyon könnyű megérteni a modern kori ügyfelet. Alapvetően csak egy nagy adatelemzési stratégiára van szükség a rendelkezésre álló adatok maximalizálásához. Egy megfelelő ügyféladat-elemzési mechanizmussal a vállalkozás képes lesz arra, hogy kritikus viselkedési betekintést nyerjen, amely alapján cselekednie kell, hogy megtartsa az ügyfélkörét.
A vásárlói betekintés megértése lehetővé teszi, hogy vállalkozása képes legyen azt nyújtani, amit az ügyfelek elvárnak Öntől. Ez a legalapvetőbb lépés a magas ügyfélmegtartás eléréséhez.
Példa egy olyan vállalatra, amely a nagy adatokat használja az ügyfélszerzésre és -megtartásra
Egy valós példa egy olyan vállalatra, amely a nagy adatelemzést használja az ügyfélmegtartás elősegítésére, a Coca-Cola. A 2015-ös évben a Coca-Colának sikerült megerősítenie adatstratégiáját egy digitálisan vezérelt hűségprogram kiépítésével. A Coca-Cola adatstratégiai igazgatójával az ADMA ügyvezető szerkesztője készített interjút. Az interjúból kiderült, hogy a Coca-Cola ügyfélmegtartása mögött erősen a big data analitika áll. Az alábbiakban a teljes interjú kivonatát olvashatják arról, hogy mit mondott a Coca-Cola a big data szerepéről az ügyfélmegtartás elérésében.
Milyen szerepet játszanak az adatok abban, hogy a Coca-Cola a digitális átalakulás korában is releváns maradjon és kapcsolatban maradjon a fogyasztóival? Mi a helyzet az adatokkal és a termékfejlesztéssel?
Az adatok egyre fontosabb szerepet játszanak a marketingben és a termékfejlesztésben. A fogyasztók nagyszerűen megosztják velünk a véleményüket – akár telefonon, akár e-mailben vagy a közösségi hálózatokon keresztül -, ami lehetővé teszi számunkra, hogy meghalljuk a hangjukat és kiigazítsuk a megközelítésünket. Gyakran beszélünk arról, hogy miért van két fülünk és egy szánk – jobb többet hallgatni, mint beszélni. Ez igaz a fogyasztói véleményekkel kapcsolatos megközelítésünkre is. Az adatok is segítenek abban, hogy relevánsabb tartalmat hozzunk létre a különböző célcsoportok számára. Arra szeretnénk összpontosítani, hogy olyan reklámtartalmakat hozzunk létre, amelyek különböző módon szólnak a különböző célközönségekhez. Vannak, akik szeretik a zenét. Mások minden sportot néznek, függetlenül attól, hogy milyen évszakban. Márkáink már láthatóak ezekben a terekben, és keményen dolgozunk azon, hogy az adatokat felhasználva olyan márkás tartalmakat hozzunk, amelyek összhangban vannak az emberek szenvedélyeivel.”
#2 A nagy adatelemzés használata a hirdetők problémájának megoldására és marketinges betekintés nyújtására
A nagy adatelemzés segíthet megváltoztatni minden üzleti műveletet. Ez magában foglalja a vásárlói elvárásoknak való megfelelés képességét, a vállalat termékcsaládjának megváltoztatását és természetesen a marketingkampányok hatékonyságának biztosítását. Nézzünk itt szembe a csupasz igazsággal. A vállalkozások milliókat veszítettek el, amelyeket olyan reklámok futtatására költöttek, amelyek nem voltak eredményesek. Miért történik ez? Nagy a valószínűsége annak, hogy kihagyták a kutatási fázist.
Az évekig tartó óvatos lelkesedés után a marketing- és reklámtechnológiai ágazat most már képes a nagy adatot nagyban felkarolni (Medal, 2017). A marketing- és reklámtechnológiai ágazat képes kifinomultabb elemzést végezni. Ez magában foglalja az online tevékenység megfigyelését, az értékesítési pontokon történő tranzakciók nyomon követését és a vásárlói trendek dinamikus változásainak menet közbeni észlelésének biztosítását. A vásárlói viselkedésre vonatkozó betekintés megszerzéséhez a vásárlói adatok gyűjtése és elemzése szükséges. Ez a marketingesek és hirdetők által alkalmazott hasonló megközelítéssel történik, mint ahogyan azt az illusztráció mutatja. Ennek eredménye a célzott és célzott kampányok megvalósításának képessége.
A célzottabb és személyre szabottabb kampány azt jelenti, hogy a vállalkozások pénzt takaríthatnak meg és biztosíthatják a hatékonyságot. Ez azért van, mert a magas potenciális ügyfeleket célozzák meg a megfelelő termékekkel. A nagy adatelemzés jó a hirdetők számára, mivel a vállalatok ezeket az adatokat felhasználhatják az ügyfelek vásárlási szokásainak megértéséhez. Nem hagyhatjuk figyelmen kívül a hatalmas reklámcsalási problémát. A prediktív analitika révén a szervezetek számára lehetővé válik a célügyfeleik meghatározása. Ezért a vállalkozások megfelelő és hatékony eléréssel rendelkezhetnek, elkerülve a hirdetési csalás miatt keletkező hatalmas veszteségeket.
Példa egy márkára, amely a nagy adatokat célzott hirdetésekhez használja
ANetflix jó példa egy nagy márkára, amely a nagy adatelemzést célzott hirdetésekhez használja. A több mint 100 millió előfizetővel rendelkező vállalat hatalmas adatokat gyűjt, ami a Netflix által fellendített iparági státusz elérésének kulcsa. Ha Ön is előfizető, ismeri, hogyan küldenek Önnek javaslatokat a következő filmre, amit érdemes megnéznie. Ez alapvetően a korábbi keresési és nézési adatai alapján történik. Ezeket az adatokat arra használják, hogy betekintést nyerjenek abba, mi érdekli leginkább az előfizetőt. Az alábbi képernyőképen látható, hogyan gyűjti a Netflix a nagy adatokat.
#3 Big Data Analytics for Risk Management
A példátlan idők és a rendkívül kockázatos üzleti környezet jobb kockázatkezelési folyamatokat igényel. Alapvetően a kockázatkezelési terv minden vállalkozás számára kritikus beruházás, függetlenül az ágazattól. Az, hogy képesek legyünk előre látni egy potenciális kockázatot és enyhíteni azt, mielőtt az bekövetkezne, kritikus fontosságú, ha az üzlet nyereséges akar maradni. Az üzleti tanácsadók azt tanácsolják, hogy a vállalati kockázatkezelés sokkal többet foglal magában, mint annak biztosítása, hogy a vállalkozás megfelelő biztosítással rendelkezzen.
A big data analitika eddig nagyban hozzájárult a kockázatkezelési megoldások fejlesztéséhez. A rendelkezésre álló eszközök lehetővé teszik a vállalkozások számára, hogy számszerűsítsék és modellezzék azokat a kockázatokat, amelyekkel nap mint nap szembesülnek. Figyelembe véve a statisztikák növekvő elérhetőségét és sokféleségét, a big data analitika hatalmas potenciállal rendelkezik a kockázatkezelési modellek minőségének javításában. Ezért egy vállalkozás képes lehet okosabb kockázatcsökkentési stratégiák megvalósítására és stratégiai döntések meghozatalára.
A szervezeteknek azonban képesnek kell lenniük egy strukturált evolúció végrehajtására, hogy a nagy adatok széles körét befogadhassák. Ennek érdekében a szervezetek először a belső adatokat gyűjtik össze, hogy egyértelmű, számukra előnyös betekintést nyerjenek. Ennél is fontosabb az az integrált elemzési folyamat, amelyet egy vállalat alkalmaz. A megfelelő big data analitikai rendszer segít abban, hogy a gyenge pontokat vagy a potenciális kockázatokat jelentő területeket azonosítani lehessen.
Példa a big data analitikát kockázatkezelésre használó márkára
A szingapúri UOB bank egy olyan márka példája, amely big data-t használ a kockázatkezelés előmozdítására. Pénzügyi intézményről lévén szó, hatalmas veszteségek keletkezhetnek, ha a kockázatkezelés nem jól átgondolt. Az UOB bank nemrégiben tesztelt egy kockázatkezelési rendszert, amely a nagy adatokon alapul. A big data kockázatkezelési rendszer lehetővé teszi a bank számára, hogy csökkentse a kockázati érték számítási idejét. Kezdetben ez körülbelül 18 órát vett igénybe, de a big data-t használó kockázatkezelési rendszerrel ez csak néhány percet vesz igénybe. Ennek a kezdeményezésnek köszönhetően a bank a közeljövőben valószínűleg képes lesz valós idejű kockázatelemzést végezni (Andreas, 2014).
#4 Big Data Analytics As a Driver of Innovations and Product Development
A big data másik hatalmas előnye, hogy segíti a vállalatokat az innovációban és a termékek újrafejlesztésében. Alapvetően a nagy adatok az innovációk és a termékfejlesztés lehetővé tételével további bevételi források megteremtésének útjává váltak. A szervezetek az új termékcsaládok tervezése és a meglévő termékek újratervezése előtt azzal kezdik, hogy annyi adatot korrigálnak, amennyi technikailag lehetséges lenne.
Minden tervezési folyamatnak azzal kell kezdődnie, hogy megállapítják, mi illik pontosan az ügyfelekhez. Különböző csatornákon keresztül tanulmányozhatja egy szervezet a vásárlói igényeket. Ezután a vállalkozás a big data analitika alapján meghatározhatja a legjobb megközelítést az adott igény kiaknázására.
“Elmúltak azok az idők, amikor a megérzéseinkre hagyatkozhattunk” (Rampton, 2017). A minőség javításához és a gyártási teljesítmény racionalizálásához hatalmas adatokat kell gyűjteni. A zsigeri megérzés alapvetően már nem megbízható, ha egy szervezet versenyképes akar lenni a 21. században. Ez azt jelenti, hogy ezeknek a szervezeteknek olyan eszközökkel kell előállniuk, amelyekkel nyomon követhetik termékeiket, versenytársaikat és az ügyfelek visszajelzéseit.
Amint az adatok rendelkezésre állnak, elemzésre kerül sor a logikus érvelés biztosítása érdekében, mielőtt cselekvési tervet dolgoznának ki. Szerencsére a minden méretű termékgyártók egyedülálló előnnyel rendelkeznek, amikor a nagyméretű adatok gyűjtéséről és hasznosításáról van szó. Ez tehát azt jelenti, hogy ezek a szervezetek innovatív termékek előállításával könnyedén javíthatják termékcsaládjukat.
Példa a big data használatára az innováció ösztönzésére
Valószínűleg hallott már az Amazon Fresh-ről és a Whole Foodsról. Ez egy tökéletes példa arra, hogy a big data hogyan segíthet az innováció és a termékfejlesztés javításában. Az Amazon kihasználja a big data analitikát, hogy egy nagy piacra lépjen be. Az adatvezérelt logisztika biztosítja az Amazon számára a szükséges szakértelmet, amely lehetővé teszi a nagyobb érték létrehozását és elérését. A nagy adatelemzésre összpontosítva az Amazon whole foods képes megérteni, hogyan vásárolnak a vásárlók élelmiszert, és hogyan lépnek kapcsolatba a beszállítók az élelmiszerboltossal. Ezek az adatok betekintést nyújtanak, amikor további változtatásokra van szükség.
#5 A nagy adatok használata az ellátási lánc menedzsmentben
A nagy adatok nagyobb pontosságot, tisztaságot és betekintést nyújtanak a beszállítói hálózatoknak. A nagy adatelemzés alkalmazásával a beszállítók kontextuális intelligenciát érnek el az ellátási láncokban. Alapvetően a nagy adatelemzés révén a beszállítók képesek megszabadulni a korábban tapasztalt korlátoktól.
Ez a hagyományos vállalatirányítási rendszerek és az ellátási lánc menedzsment rendszerek használatával történt. Ezek a régebbi alkalmazások nem használták ki a big data analitikát, ezért a beszállítók hatalmas veszteségeket szenvedtek el, és hajlamosak voltak hibákat elkövetni. A nagy adatokra épülő modern megközelítések révén azonban a beszállítók magasabb szintű kontextuális intelligenciát tudnak kihasználni, ami szükséges az ellátási lánc sikeréhez.
A nagy adatokra épülő modern ellátási lánc rendszerek komplexebb beszállítói hálózatokat tesznek lehetővé. Ezek a tudásmegosztásra és a magas szintű együttműködésre épülnek a kontextuális intelligencia elérése érdekében. Lényeges megjegyezni azt is, hogy az ellátási láncok vezetői a nagy adatelemzéseket bomlasztó technológiának tekintik. Ez azon a gondolkodáson alapul, hogy megalapozza a szervezetek változásmenedzsmentjét.
Példa egy olyan márkára, amely a nagy adatokat az ellátási lánc hatékonyságára használja
A PepsiCo egy fogyasztói csomagolt termékeket gyártó vállalat, amely hatalmas mennyiségű adatra támaszkodik az ellátási lánc hatékony irányítása érdekében. A vállalat elkötelezett amellett, hogy a kiskereskedők polcait megfelelő mennyiségű és típusú termékekkel töltsék fel. A vállalat ügyfelei a raktárkészletüket és a POS-készletet tartalmazó jelentéseket bocsátanak a vállalat rendelkezésére, és ezeket az adatokat a termelési és szállítási igények egyeztetésére és előrejelzésére használják. Így a vállalat biztosítja, hogy a kiskereskedők a megfelelő termékekkel, a megfelelő mennyiségben és a megfelelő időben rendelkezzenek. Hallgassa meg ezt a webináriumot, ahol a vállalat ügyfélellátási lánc elemzője beszél a nagy adatelemzés fontosságáról a PepsiCo ellátási láncában.
Key Takeaway
A nagy adatelemzés fontos beruházás egy növekvő vállalkozás számára. A nagy adatelemzés bevezetésével a vállalkozások versenyelőnyt érhetnek el, csökkenthetik a működési költségeket és elősegíthetik az ügyfélmegtartást. Az ügyféladatoknak különböző forrásai vannak, amelyeket a vállalkozások kihasználhatnak. A technológiai fejlődés előrehaladtával az adatok minden szervezet számára könnyen elérhetővé válnak.
Technikai szempontból joggal mondhatjuk, hogy a szervezetek már most is rendelkeznek adatokkal. Az egyes szervezeteken múlik, hogy biztosítják-e a megfelelő adatelemző rendszerek bevezetését, amelyek képesek kezelni a hatalmas adatokat. Az Ön vállalkozása rendelkezik nagy adatelemzési mechanizmussal? Tanuljon a sikeres márkák fenti példáiból, és vezessen be egyet még ma.
A márkájáról gyűjti az adatokat a webről és a közösségi médiából?
Ha nem, a Mentionlytics segítségével azonnal megteheti. Csak menjen a https://www.mentionlytics.com/free-brand-monitoring/ oldalra, és adja meg márkája nevét, hogy ingyenesen elkezdhesse. Meg fog lepődni, hogy mit tudhat meg a márkájáról, amiről nem is tudta, hogy létezik.
Ezeknek az adatoknak a megtekintése lehetséges egyszerű kereséssel a Google-on vagy a közösségi médiában, de igazán nehéz értelmet adni nekik, ha takarékosan nézzük meg őket ilyen módon. Itt jönnek a képbe a közösségi médiafigyelő eszközök. Egy ilyen eszközzel minden nap automatikusan összegyűjtheti ezeket az adatokat az Ön számára, elemezheti őket, és olyan hasznos meglátásokat adhat, amelyek rendkívül hasznosak lehetnek a márkája számára.
Mi több, ugyanezekhez az adatokhoz a versenytársai számára is hozzáférhet. Emellett figyelemmel kísérheti az iparágához kapcsolódó kulcsszavakat és kifejezéseket, és így valós időben nagyon hasznos fogyasztói betekintést nyerhet. Ezek a meglátások több száz dollárba kerülhetnének, ha egy kutatási ügynökségtől szerezné meg őket.