Big data analytics houdt in dat grote hoeveelheden data worden onderzocht. Dit wordt gedaan om de verborgen patronen en correlaties bloot te leggen en ook om inzichten te geven zodat de juiste zakelijke beslissingen kunnen worden genomen. In feite zijn organisaties zich bewust geworden van de noodzaak om van een wetende organisatie te evolueren naar een lerende organisatie. In wezen willen bedrijven objectiever en meer datagestuurd zijn, en daarom omarmen zij de kracht van gegevens en technologie.
Het concept big data bestaat al vele jaren. Tientallen jaren voordat er voor het eerst sprake was van big data, pasten bedrijven analyses toe op de gegevens die ze verzamelden om inzichten te verkrijgen en trends bloot te leggen. Dit hield in dat cijfers op een spreadsheet werden vastgelegd en handmatig werden onderzocht.
Big data analytics wordt gedaan met behulp van geavanceerde softwaresystemen. Dit stelt bedrijven in staat om de analysetijd te verkorten voor een snelle besluitvorming. De moderne big data analytics-systemen maken snelle en efficiënte analytische procedures mogelijk. Dit vermogen om sneller te werken en wendbaarheid te bereiken biedt bedrijven een concurrentievoordeel. In de tussentijd genieten bedrijven van lagere kosten door het gebruik van big data analytics software.
Organisaties hebben geïnvesteerd in big data analytics. Denk aan een bedrijf dat u kent en dat afhankelijk is van snelle en flexibele beslissingen om concurrerend te blijven. In dit artikel geven we vijf voorbeelden uit de praktijk van hoe grote merken big data analytics gebruiken. Lees verder voor meer inzichten.
#1 Big Data Analytics gebruiken om klantenwerving en -behoud te stimuleren
De klant is het belangrijkste bedrijfsmiddel waar elk bedrijf van afhankelijk is. Er is geen enkel bedrijf dat succes kan claimen zonder eerst een solide klantenbestand te hebben opgebouwd. Maar zelfs met een klantenbestand kan een bedrijf het zich niet veroorloven de grote concurrentie waarmee het wordt geconfronteerd, te negeren. Als een bedrijf traag is om te leren wat klanten zoeken, dan is het heel gemakkelijk om producten van slechte kwaliteit te gaan aanbieden. Uiteindelijk zal dit leiden tot verlies van klanten, wat een negatief effect heeft op het succes van het bedrijf.
Het gebruik van big data stelt bedrijven in staat om verschillende klantgerelateerde patronen en trends te observeren. Het observeren van klantgedrag is belangrijk om loyaliteit op te wekken. Theoretisch geldt dat hoe meer gegevens een bedrijf verzamelt, hoe meer patronen en trends het bedrijf kan identificeren. In de moderne zakenwereld en in het huidige technologietijdperk kan een bedrijf gemakkelijk alle klantgegevens verzamelen die het nodig heeft. Dit betekent dat het heel gemakkelijk is om de moderne klant te begrijpen. In feite is het enige wat nodig is, een big data analytics-strategie om de gegevens waarover u beschikt te maximaliseren. Met een goed mechanisme voor de analyse van klantgegevens kan een bedrijf cruciale gedragsinzichten afleiden waarop het moet inspelen om het klantenbestand te behouden.
Inzicht in de klantinzichten stelt uw bedrijf in staat om te leveren wat de klanten van u willen. Dit is de meest fundamentele stap om een hoge klantenbinding te bereiken.
Voorbeeld van een bedrijf dat Big Data gebruikt voor klantenwerving en -binding
Een echt voorbeeld van een bedrijf dat big data-analyses gebruikt om klantenbinding te stimuleren, is Coca-Cola. In het jaar 2015 slaagde Coca-Cola erin om zijn datastrategie te versterken door een digitaal geleid loyaliteitsprogramma te bouwen. De directeur datastrategie van Coca-Cola werd geïnterviewd door de managing editor van ADMA. Het interview maakte duidelijk dat big data analytics sterk achter klantbehoud bij Coca-Cola staat. Hieronder staat een samenvatting van het volledige interview over wat Coca-Cola te zeggen had over de rol van big data bij het realiseren van klantbehoud.
Hoe groot is de rol van data bij Coca-Cola om relevant te blijven en verbonden te blijven met haar consumenten in het tijdperk van digitale transformatie? Hoe zit het met data en productontwikkeling?
Data speelt een steeds belangrijkere rol in marketing en productontwikkeling. Consumenten doen geweldig hun best om hun mening met ons te delen – via telefoon, e-mail of sociale netwerken – waardoor we hun stem kunnen horen en onze aanpak kunnen aanpassen. We hebben het vaak over waarom we twee oren en één mond hebben – het is beter om meer te luisteren dan te spreken. Dit geldt ook voor onze benadering van consumenteninput. Data helpen ons ook om relevantere inhoud te creëren voor verschillende doelgroepen. We willen ons richten op het creëren van reclame-inhoud die verschillende doelgroepen aanspreekt. Sommige mensen houden van muziek. Andere mensen kijken elke sport, ongeacht de tijd van het jaar. Onze merken zijn al zichtbaar in die ruimten, en we werken er hard aan om gegevens te gebruiken om merkinhoud te brengen die aansluit bij de passies van mensen.
#2 Gebruik van Big Data Analytics om het probleem van adverteerders op te lossen en marketinginzichten te bieden
Big data analytics kan helpen bij het veranderen van alle bedrijfsactiviteiten. Dit omvat de mogelijkheid om aan de verwachtingen van de klant te voldoen, de productlijn van het bedrijf te veranderen en natuurlijk ervoor te zorgen dat de marketingcampagnes krachtig zijn. Laten we hier de naakte waarheid onder ogen zien. Bedrijven hebben verloren miljoenen besteed in het uitvoeren van advertenties die niet vruchtbaar zijn. Waarom is dit gebeurt? Er is een grote kans dat ze de onderzoeksfase hebben overgeslagen.
Na jaren van voorzichtig enthousiasme is de marketing- en reclametechnologiesector nu in staat om big data op een grote manier te omarmen (Medal, 2017). De marketing- en reclamesector is in staat om een meer verfijnde analyse te maken. Hierbij gaat het om het observeren van de online activiteit, het monitoren van de point of sale transacties en het zorgen voor on the fly detectie van dynamische veranderingen in klantentrends. Om inzicht te krijgen in het gedrag van klanten moeten de gegevens van de klant worden verzameld en geanalyseerd. Dit wordt gedaan door middel van de vergelijkbare aanpak die wordt gebruikt door marketeers en adverteerders, zoals geïllustreerd. Dit resulteert in de mogelijkheid om gerichte en doelgerichte campagnes te realiseren.
Een meer gerichte en gepersonaliseerde campagne betekent dat bedrijven geld kunnen besparen en efficiëntie kunnen garanderen. Dit komt omdat ze zich richten op hoge potentiële klanten met de juiste producten. Big data analytics is goed voor adverteerders, omdat de bedrijven kunnen deze gegevens gebruiken om klanten koopgedrag te begrijpen. We kunnen het enorme probleem van advertentiefraude niet negeren. Door middel van predictive analytics is het mogelijk voor de organisaties om hun doelgroepen te definiëren. Daarom kunnen bedrijven een passend en effectief bereik hebben, waardoor de enorme verliezen als gevolg van advertentiefraude worden vermeden.
Voorbeeld van een merk dat Big Data gebruikt voor gerichte advertenties
Netflix is een goed voorbeeld van een groot merk dat Big Data Analytics gebruikt voor gerichte advertenties. Met meer dan 100 miljoen abonnees verzamelt het bedrijf enorme hoeveelheden gegevens, wat de sleutel is tot het bereiken van de industriestatus die Netflix versterkt. Als je abonnee bent, ben je bekend met hoe ze je suggesties sturen over de volgende film die je moet kijken. In principe wordt dit gedaan met behulp van uw verleden zoeken en kijken gegevens. Deze gegevens worden gebruikt om hen inzicht te geven in wat de abonnee het meest interesseert. Zie de schermafbeelding hieronder die laat zien hoe Netflix big data verzamelt.
#3 Big Data Analytics for Risk Management
De ongekende tijden en het zeer risicovolle ondernemingsklimaat vragen om betere risicobeheerprocessen. In principe is een risicobeheerplan een essentiële investering voor elk bedrijf, ongeacht de sector. In staat zijn om een potentieel risico van tevoren te zien en het te beperken voordat het zich voordoet, is van cruciaal belang als de onderneming winstgevend wil blijven. Bedrijfsadviseurs zullen adviseren dat een enterprise risk management veel meer omvat dan ervoor zorgen dat uw bedrijf de juiste verzekering heeft.
Tot nu toe heeft big data analytics een grote bijdrage geleverd aan de ontwikkeling van oplossingen voor risicobeheer. Met de beschikbare instrumenten kunnen bedrijven risico’s kwantificeren en modelleren waarmee ze elke dag worden geconfronteerd. Gezien de toenemende beschikbaarheid en diversiteit van statistieken, biedt big data analytics een enorm potentieel voor het verbeteren van de kwaliteit van risicobeheermodellen. Daarom kan een bedrijf in staat zijn om slimmere risicobeperkingsstrategieën te realiseren en strategische beslissingen te nemen.
Organisaties moeten echter in staat zijn om een gestructureerde evolutie te implementeren om de brede reikwijdte van big data te accommoderen. Om dit te bereiken, verzamelen organisaties eerst de interne gegevens, zodat ze duidelijke inzichten krijgen waar ze hun voordeel mee kunnen doen. Nog belangrijker is het geïntegreerde analyseproces dat een bedrijf gebruikt. Een goed big data-analysesysteem helpt ervoor te zorgen dat gebieden met zwakke punten of potentiële risico’s worden geïdentificeerd.
Voorbeeld van een merk dat Big Data Analytics gebruikt voor risicobeheer
UOB bank uit Singapore is een voorbeeld van een merk dat big data gebruikt om risicobeheer aan te sturen. Als financiële instelling is er een enorm potentieel voor het oplopen van verliezen als er niet goed wordt nagedacht over risicobeheer. UOB bank heeft onlangs een risicobeheersysteem getest dat is gebaseerd op big data. Met het big data-risicomanagementsysteem kan de bank de berekeningstijd van de value at risk verkorten. Aanvankelijk duurde dat ongeveer 18 uur, maar met het risicobeheersysteem dat gebruik maakt van big data, duurt het nog maar een paar minuten. Door dit initiatief kan de bank in de nabije toekomst mogelijk realtime risicoanalyses uitvoeren (Andreas, 2014).
#4 Big Data Analytics As a Driver of Innovations and Product Development
Een ander enorm voordeel van big data is het vermogen om bedrijven te helpen bij het innoveren en herontwikkelen van hun producten. In feite zijn big data een middel geworden om extra inkomstenstromen te creëren door innovaties en productverbetering mogelijk te maken. Organisaties beginnen met het corrigeren van zoveel mogelijk gegevens als technisch mogelijk is, voordat ze nieuwe productlijnen ontwerpen en bestaande producten herontwerpen.
Elk ontwerpproces moet beginnen met het vaststellen van wat precies bij de klanten past. Er zijn verschillende kanalen waarlangs een organisatie de behoeften van de klant kan bestuderen. Vervolgens kan het bedrijf op basis van de big data analytics vaststellen wat de beste aanpak is om op die behoefte in te spelen.
“Gone are the days when you could go with your gut” (Rampton, 2017). Om de kwaliteit te verbeteren en je productieprestaties te stroomlijnen, moet je enorme hoeveelheden data verzamelen. De onderbuikintuïtie is in principe niet meer betrouwbaar als een organisatie wil concurreren in de 21e eeuw. Dit betekent dat deze organisaties middelen moeten bedenken om hun producten, concurrenten en feedback van klanten te volgen.
Zodra de gegevens beschikbaar zijn, wordt vervolgens een analyse uitgevoerd om ervoor te zorgen dat er logisch wordt geredeneerd voordat er een actieplan wordt bedacht. Gelukkig hebben productfabrikanten van elke omvang een uniek voordeel als het gaat om het verzamelen en benutten van big data. Dit betekent dus dat deze organisaties hun productlijn gemakkelijk kunnen verbeteren door innovatieve producten te produceren.
Voorbeeld van gebruik van Big Data om innovaties aan te sturen
Je hebt waarschijnlijk gehoord van Amazon Fresh en Whole Foods. Dit is een perfect voorbeeld van hoe big data kunnen helpen innovatie en productontwikkeling te verbeteren. Amazon maakt gebruik van big data-analyses om zich op een grote markt te begeven. De datagestuurde logistiek geeft Amazon de nodige expertise om meer waarde te creëren en te bereiken. Door zich te richten op big data analytics is Amazon whole foods in staat te begrijpen hoe klanten boodschappen kopen en hoe leveranciers met de kruidenier omgaan. Deze gegevens geven inzichten wanneer er behoefte is om verdere veranderingen door te voeren.
#5 Gebruik van Big Data in Supply Chain Management
Big data biedt leveranciersnetwerken meer nauwkeurigheid, helderheid en Inzicht. Door de toepassing van big data analytics, bereiken leveranciers contextuele intelligentie over de gehele supply chains. In feite kunnen leveranciers door big data analytics ontsnappen aan de beperkingen waarmee ze eerder werden geconfronteerd.
Dit kwam door het gebruik van de traditionele enterprise management systemen en de supply chain management systemen. Deze legacy-applicaties maakten geen gebruik van big data analytics, waardoor leveranciers enorme verliezen leden en geneigd waren om fouten te maken. Met moderne benaderingen op basis van big data kunnen de leveranciers echter gebruikmaken van een hoger niveau van contextuele intelligentie, wat noodzakelijk is voor het succes van de toeleveringsketen.
Moderne systemen voor de toeleveringsketen op basis van big data maken complexere netwerken van leveranciers mogelijk. Deze zijn gebaseerd op kennisdeling en samenwerking op hoog niveau om contextuele intelligentie te bereiken. Het is ook essentieel op te merken dat supply chain executives de big data analytics beschouwen als een disruptieve technologie. Dit is gebaseerd op de gedachte dat het een fundament zal leggen voor verandermanagement in de organisaties.
Voorbeeld van een merk dat Big Data gebruikt voor Supply Chain Efficiency
PepsiCo is een bedrijf in verpakte consumptiegoederen dat vertrouwt op enorme hoeveelheden gegevens voor een efficiënt supply chain management. Het bedrijf wil ervoor zorgen dat de schappen van de retailers worden gevuld met de juiste hoeveelheden en soorten producten. De klanten van het bedrijf leveren rapporten met hun magazijnvoorraad en de POS-voorraad aan het bedrijf, en deze gegevens worden gebruikt om de productie- en verzendingsbehoeften op elkaar af te stemmen en te voorspellen. Op deze manier zorgt het bedrijf ervoor dat retailers de juiste producten hebben, in de juiste volumes en op het juiste moment. Luister naar dit webinar waarin de Customer Supply Chain Analyst van het bedrijf vertelt over het belang van big data analytics in de Supply Chain van PepsiCo.
Key Takeaway
Big data analytics is een belangrijke investering voor een groeiend bedrijf. Door big data analytics te implementeren kunnen bedrijven concurrentievoordeel behalen, de operationele kosten verlagen en klantenbinding stimuleren. Er zijn verschillende bronnen van klantgegevens die bedrijven kunnen benutten. Naarmate de technologische vooruitgang voortschrijdt, komen gegevens voor alle organisaties steeds gemakkelijker beschikbaar.
Technisch gezien is het redelijk om te zeggen dat organisaties al over gegevens beschikken. Het is aan de individuele organisaties om ervoor te zorgen dat zij geschikte data-analysesystemen implementeren die de enorme gegevens aankunnen. Beschikt uw bedrijf over een mechanisme voor big data-analyse? Leer van de bovenstaande voorbeelden van succesvolle merken en implementeer er vandaag nog een.
Verzamelt u gegevens over uw merk van het web en sociale media?
Zo niet, dan kunt u het direct doen met Mentionlytics. Ga gewoon naar https://www.mentionlytics.com/free-brand-monitoring/ en voer de naam van uw merk in om gratis te beginnen. U zult versteld staan van wat u over uw merk te weten kunt komen waarvan u het bestaan niet kende.
Het zien van deze gegevens is mogelijk door het uitvoeren van eenvoudige zoekopdrachten op Google of Social Media, maar het is echt moeilijk om er iets zinnigs over te zeggen, door het op deze manier spaarzaam te bekijken. Dit is waar Social Media Monitoring tools in het spel komen. U kunt een tool als deze gebruiken om automatisch al deze gegevens elke dag voor u te verzamelen, ze te analyseren, en u nuttige inzichten te geven die u uiterst nuttig kunt zijn voor uw merk.
Wat meer is, u kunt ook toegang krijgen tot dezelfde gegevens voor uw concurrenten. Ook kunt u toezicht houden op zoekwoorden en zinnen met betrekking tot uw branche, en op deze manier kunt u zeer nuttige consumenten inzichten te krijgen in real-time. Deze inzichten zouden honderden dollars kunnen kosten om van een onderzoeksbureau te verkrijgen.