L’analisi dei grandi dati comporta l’esame di grandi quantità di dati. Questo viene fatto in modo da scoprire i modelli nascosti, le correlazioni e anche per dare intuizioni in modo da prendere decisioni aziendali adeguate. Fondamentalmente, le organizzazioni si sono rese conto della necessità di evolvere da un’organizzazione di conoscenza a un’organizzazione di apprendimento. Essenzialmente, le aziende vogliono essere più obiettive e guidate dai dati, e quindi stanno abbracciando il potere dei dati e della tecnologia.
Il concetto di big data esiste da molti anni. Decenni prima che si parlasse di big data, le aziende applicavano l’analitica sui dati che raccoglievano in modo da ottenere intuizioni e scoprire le tendenze. Questo comportava l’acquisizione di numeri su un foglio di calcolo e l’esame manuale dei numeri.
L’analitica dei grandi dati viene fatta utilizzando sistemi software avanzati. Questo permette alle aziende di ridurre il tempo di analisi per un rapido processo decisionale. Fondamentalmente, i moderni sistemi di big data analytics permettono procedure analitiche veloci ed efficienti. Questa capacità di lavorare più velocemente e raggiungere l’agilità offre un vantaggio competitivo alle imprese. Nel frattempo, le aziende godono di un costo inferiore utilizzando il software di big data analytics.
Le organizzazioni hanno investito in big data analytics. Pensate a un’azienda che conoscete che dipende da una decisione rapida e agile per rimanere competitivi. In questo articolo, diamo cinque esempi del mondo reale di come i grandi marchi stanno utilizzando i big data analytics. Continua a leggere per ottenere maggiori informazioni.
#1 Usare Big Data Analytics per aumentare l’acquisizione e la conservazione dei clienti
Il cliente è la risorsa più importante da cui dipende qualsiasi azienda. Non c’è nessun business che possa vantare il successo senza aver prima stabilito una solida base di clienti. Tuttavia, anche con una base di clienti, un’azienda non può permettersi di trascurare l’alta concorrenza che deve affrontare. Se un’azienda è lenta a imparare ciò che i clienti stanno cercando, allora è molto facile iniziare a offrire prodotti di scarsa qualità. Alla fine, si verificherà una perdita di clientela, e questo crea un effetto generale negativo sul successo aziendale.
L’uso dei big data permette alle aziende di osservare vari modelli e tendenze relativi ai clienti. Osservare il comportamento dei clienti è importante per innescare la fedeltà. Teoricamente, più dati raccoglie un’azienda, più modelli e tendenze l’azienda può essere in grado di identificare. Nel moderno mondo degli affari e nell’attuale era tecnologica, un’azienda può facilmente raccogliere tutti i dati dei clienti di cui ha bisogno. Questo significa che è molto facile capire il cliente moderno. Fondamentalmente, tutto ciò che è necessario è avere una strategia di big data analytics per massimizzare i dati a disposizione. Con un adeguato meccanismo di analisi dei dati del cliente in atto, un’azienda avrà la capacità di derivare intuizioni comportamentali critiche su cui ha bisogno di agire in modo da mantenere la base di clienti.
Comprendere le intuizioni del cliente permetterà alla vostra azienda di essere in grado di fornire ciò che i clienti vogliono da voi. Questo è il passo più fondamentale per raggiungere un’alta fidelizzazione dei clienti.
Esempio di un’azienda che usa i Big Data per l’acquisizione e la fidelizzazione dei clienti
Un esempio reale di un’azienda che usa l’analisi dei Big Data per guidare la fidelizzazione dei clienti è Coca-Cola. Nell’anno 2015, Coca-Cola è riuscita a rafforzare la sua strategia di dati costruendo un programma di fidelizzazione guidato dal digitale. Il direttore della strategia dei dati di Coca-Cola è stato intervistato dal direttore dell’ADMA. L’intervista ha chiarito che la big data analytics è fortemente alla base della fidelizzazione dei clienti alla Coca-Cola. Di seguito è riportato un estratto dell’intervista completa su ciò che Coca-Cola aveva da dire sul ruolo dei big data nel raggiungimento della fidelizzazione dei clienti.
Quanto gioca il ruolo dei dati in Coca-Cola nel rimanere rilevante e rimanere connesso ai suoi consumatori nell’era della trasformazione digitale? E i dati e lo sviluppo dei prodotti?
I dati giocano un ruolo sempre più importante nel marketing e nello sviluppo dei prodotti. I consumatori fanno un ottimo lavoro nel condividere con noi le loro opinioni – per telefono, via e-mail o sui social network – che ci permettono di sentire la loro voce e di adattare il nostro approccio. Parliamo spesso del perché abbiamo due orecchie e una bocca – è meglio ascoltare più che parlare. Questo vale per il nostro approccio all’input dei consumatori. I dati ci stanno anche aiutando a creare contenuti più rilevanti per diversi tipi di pubblico. Vogliamo concentrarci sulla creazione di contenuti pubblicitari che parlino in modo diverso ai diversi tipi di pubblico. Alcune persone amano la musica. Altre persone guardano tutti gli sport in qualsiasi periodo dell’anno. I nostri marchi sono già visibili in quegli spazi, e stiamo lavorando duramente per utilizzare i dati per portare contenuti di marca che si allineano con le passioni delle persone.
#2 Uso di Big Data Analytics per risolvere i problemi degli inserzionisti e offrire intuizioni di marketing
L’analisi dei big data può aiutare a cambiare tutte le operazioni aziendali. Questo include la capacità di soddisfare le aspettative dei clienti, cambiando la linea di prodotti dell’azienda e naturalmente garantendo che le campagne di marketing siano potenti. Affrontiamo la nuda verità qui. Le aziende hanno perso milioni spesi in pubblicità che non sono fruttuose. Perché succede questo? C’è un’alta possibilità che abbiano saltato la fase di ricerca.
Dopo anni di cauto entusiasmo, il settore tecnologico del marketing e della pubblicità è ora in grado di abbracciare i big data alla grande (Medal, 2017). Il settore del marketing e della pubblicità è in grado di fare un’analisi più sofisticata. Ciò comporta l’osservazione dell’attività online, il monitoraggio delle transazioni nei punti vendita e la garanzia di un rilevamento al volo dei cambiamenti dinamici nelle tendenze dei clienti. Ottenere intuizioni sul comportamento dei clienti richiede la raccolta e l’analisi dei dati del cliente. Questo viene fatto attraverso l’approccio simile utilizzato da marketer e pubblicitari come illustrato. Questo si traduce nella capacità di realizzare campagne mirate e focalizzate.
Una campagna più mirata e personalizzata significa che le aziende possono risparmiare denaro e garantire l’efficienza. Questo perché si rivolgono a clienti ad alto potenziale con i prodotti giusti. L’analisi dei grandi dati è un bene per gli inserzionisti poiché le aziende possono usare questi dati per capire il comportamento d’acquisto dei clienti. Non possiamo ignorare l’enorme problema delle frodi pubblicitarie. Attraverso l’analitica predittiva, è possibile per le organizzazioni definire i loro clienti target. Pertanto, le aziende possono avere una portata appropriata ed efficace evitando le enormi perdite subite a causa delle frodi pubblicitarie.
Esempio di un marchio che utilizza i Big Data per la pubblicità mirata
Netflix è un buon esempio di un grande marchio che utilizza l’analisi dei big data per la pubblicità mirata. Con oltre 100 milioni di abbonati, l’azienda raccoglie dati enormi, che sono la chiave per raggiungere lo status di industria che Netflix stimola. Se sei un abbonato, hai familiarità con il modo in cui ti inviano suggerimenti sul prossimo film che dovresti guardare. Fondamentalmente, questo viene fatto utilizzando i tuoi dati di ricerca e di visione passati. Questi dati vengono utilizzati per dare loro intuizioni su ciò che interessa maggiormente l’abbonato. Vedere lo screenshot qui sotto che mostra come Netflix raccoglie i big data.
#3 Big Data Analytics per la gestione del rischio
I tempi senza precedenti e l’ambiente commerciale altamente rischioso richiedono migliori processi di gestione del rischio. Fondamentalmente, un piano di gestione del rischio è un investimento critico per qualsiasi azienda, indipendentemente dal settore. Essere in grado di vedere un rischio potenziale e mitigarlo prima che si verifichi è fondamentale se l’azienda deve rimanere redditizia. I consulenti aziendali consiglieranno che una gestione del rischio aziendale comprende molto di più che assicurare che la vostra azienda abbia la giusta assicurazione.
Fino ad ora, l’analisi dei grandi dati ha contribuito notevolmente allo sviluppo di soluzioni di gestione del rischio. Gli strumenti disponibili permettono alle aziende di quantificare e modellare i rischi che affrontano ogni giorno. Considerando la crescente disponibilità e diversità delle statistiche, la big data analytics ha un enorme potenziale per migliorare la qualità dei modelli di gestione del rischio. Pertanto, un’azienda può essere in grado di raggiungere strategie di mitigazione del rischio più intelligenti e prendere decisioni strategiche.
Tuttavia, le organizzazioni devono essere in grado di implementare un’evoluzione strutturata in modo da accogliere l’ampia portata dei big data. Per raggiungere questo obiettivo, le organizzazioni raccolgono prima i dati interni in modo da ottenere intuizioni chiare che andranno a loro vantaggio. Più importante è il processo integrato di analisi che un’azienda utilizza. Un adeguato sistema di big data analytics aiuta a garantire che le aree di debolezza o i potenziali rischi siano identificati.
Esempio di marchio che utilizza Big Data Analytics per la gestione del rischio
La banca Uob di Singapore è un esempio di un marchio che utilizza big data per guidare la gestione del rischio. Essendo un istituto finanziario, c’è un enorme potenziale di incorrere in perdite se la gestione del rischio non è ben pensata. La banca UOB ha recentemente testato un sistema di gestione del rischio che si basa sui big data. Il sistema di gestione del rischio dei big data permette alla banca di ridurre il tempo di calcolo del valore a rischio. Inizialmente, ci volevano circa 18 ore, ma con il sistema di gestione del rischio che utilizza i big data, ci vogliono solo pochi minuti. Grazie a questa iniziativa, la banca sarà probabilmente in grado di effettuare l’analisi del rischio in tempo reale nel prossimo futuro (Andreas, 2014).
#4 Big Data Analytics As a Driver of Innovations and Product Development
Un altro enorme vantaggio dei big data è la capacità di aiutare le aziende a innovare e risviluppare i loro prodotti. Fondamentalmente, i grandi dati sono diventati un viale per creare ulteriori flussi di entrate attraverso l’abilitazione di innovazioni e il miglioramento dei prodotti. Le organizzazioni iniziano con la correzione di quanti più dati sia tecnicamente possibile prima di progettare nuove linee di prodotti e ridisegnare i prodotti esistenti.
Ogni processo di progettazione deve iniziare dallo stabilire cosa si adatta esattamente ai clienti. Ci sono vari canali attraverso i quali un’organizzazione può studiare le esigenze dei clienti. Poi l’azienda può identificare l’approccio migliore per capitalizzare quel bisogno in base all’analisi dei big data.
“Sono finiti i giorni in cui si poteva andare con il proprio istinto” (Rampton, 2017). Per migliorare la qualità e snellire le prestazioni di produzione è necessario raccogliere dati enormi. L’intuizione di pancia in pratica non è più affidabile se un’organizzazione vuole competere nel XXI secolo. Ciò significa che queste organizzazioni devono inventarsi dei mezzi per tracciare i loro prodotti, i concorrenti e il feedback dei clienti.
Una volta che i dati sono disponibili, viene poi condotta un’analisi per garantire l’applicazione di un ragionamento logico prima di ideare un piano d’azione. Fortunatamente, i produttori di prodotti di ogni dimensione hanno un vantaggio unico quando si tratta di raccogliere e sfruttare i big data. Questo, quindi, significa che queste organizzazioni possono facilmente migliorare la loro linea di prodotti producendo prodotti innovativi.
Esempio di utilizzo di Big Data per guidare le innovazioni
Hai probabilmente sentito parlare di Amazon Fresh e Whole Foods. Questo è un esempio perfetto di come i big data possono aiutare a migliorare l’innovazione e lo sviluppo dei prodotti. Amazon sfrutta l’analisi dei big data per entrare in un grande mercato. La logistica guidata dai dati dà ad Amazon l’esperienza necessaria per consentire la creazione e il raggiungimento di un maggiore valore. Concentrandosi sui big data analytics, Amazon whole foods è in grado di capire come i clienti comprano i generi alimentari e come i fornitori interagiscono con il droghiere. Questi dati forniscono intuizioni ogni volta che c’è bisogno di implementare ulteriori cambiamenti.
#5 Uso dei Big Data nella gestione della catena di approvvigionamento
I grandi dati offrono alle reti di fornitori maggiore precisione, chiarezza e intuizioni. Attraverso l’applicazione dei big data analytics, i fornitori ottengono un’intelligenza contestuale attraverso le catene di approvvigionamento. Fondamentalmente, attraverso i big data analytics i fornitori sono in grado di sfuggire ai vincoli affrontati in precedenza.
Questo avveniva attraverso l’uso dei tradizionali sistemi di gestione aziendale e dei sistemi di gestione della catena di approvvigionamento. Queste applicazioni legacy non sfruttavano i big data analytics, e quindi i fornitori subivano enormi perdite ed erano inclini a commettere errori. Tuttavia, attraverso approcci moderni costruiti sui big data, i fornitori possono essere in grado di sfruttare livelli più elevati di intelligenza contestuale che è necessaria per il successo della catena di approvvigionamento.
I moderni sistemi della catena di approvvigionamento basati sui big data consentono reti di fornitori più complesse. Queste sono costruite sulla condivisione delle conoscenze e sulla collaborazione di alto livello per ottenere un’intelligenza contestuale. È anche essenziale notare che i dirigenti della supply chain considerano la big data analytics come una tecnologia dirompente. Questo si basa sul pensiero che porrà le basi per la gestione del cambiamento nelle organizzazioni.
Esempio di un marchio che usa i Big Data per l’efficienza della supply chain
PepsiCo è una società di beni di consumo confezionati che si basa su enormi volumi di dati per una gestione efficiente della supply chain. L’azienda si impegna a garantire di rifornire gli scaffali dei rivenditori con volumi e tipi di prodotti appropriati. I clienti dell’azienda forniscono all’azienda rapporti che includono l’inventario del loro magazzino e l’inventario del POS, e questi dati vengono utilizzati per riconciliare e prevedere le esigenze di produzione e spedizione. In questo modo, l’azienda garantisce che i rivenditori abbiano i prodotti giusti, nei volumi giusti e al momento giusto. Ascolta questo webinar in cui il Customer Supply Chain Analyst dell’azienda parla dell’importanza dei big data analytics nella catena di approvvigionamento di PepsiCo.
Key Takeaway
Big data analytics è un investimento importante per un business in crescita. Attraverso l’implementazione di big data analytics le aziende possono ottenere un vantaggio competitivo, ridurre il costo delle operazioni e guidare la fidelizzazione dei clienti. Ci sono varie fonti di dati sui clienti che le aziende possono sfruttare. Con i continui progressi tecnologici, i dati stanno diventando facilmente disponibili per tutte le organizzazioni.
Tecnicamente, è abbastanza giusto dire che le organizzazioni hanno già dei dati a loro disposizione. Spetta alle singole organizzazioni assicurarsi di implementare sistemi di analisi dei dati appropriati che possano gestire gli enormi dati. La tua azienda ha un meccanismo di analisi dei big data in atto? Imparate dagli esempi di marchi di successo di cui sopra e implementatene uno oggi stesso.
State raccogliendo dati sul vostro marchio dal web e dai social media?
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Vedere questi dati è possibile eseguendo una semplice ricerca su Google o sui Social Media, ma è davvero difficile dargli un senso, guardandoli con parsimonia in questo modo. È qui che entrano in gioco gli strumenti di monitoraggio dei social media. È possibile utilizzare uno strumento come questo per raccogliere automaticamente tutti questi dati per voi ogni giorno, analizzarli e darvi intuizioni utili che possono essere estremamente utili per il vostro marchio.
Inoltre, è possibile anche ottenere l’accesso agli stessi dati per i vostri concorrenti. Inoltre, è possibile monitorare le parole chiave e le frasi relative al vostro settore, e in questo modo è possibile ottenere intuizioni sui consumatori molto utili in tempo reale. Questi approfondimenti potrebbero costare centinaia di dollari per acquisire da un’agenzia di ricerca.