Big data analytics polega na badaniu dużych ilości danych. Odbywa się to tak, aby odkryć ukryte wzorce, korelacje, a także dać wgląd w celu podjęcia właściwych decyzji biznesowych. Zasadniczo, organizacje zdały sobie sprawę z potrzeby ewolucji od organizacji wiedzącej do organizacji uczącej się. Zasadniczo, firmy chcą być bardziej obiektywne i oparte na danych, a więc są one obejmujące moc danych i technologii.
Koncepcja big data jest już od wielu lat. Dziesiątki lat przed pojawieniem się pierwszych wzmianek o big data, firmy stosowały analizę zebranych danych, aby uzyskać wgląd w sytuację i odkryć trendy. Wiązało się to z przechwytywaniem liczb w arkuszu kalkulacyjnym i ręcznym badaniem liczb.
Analityka big data jest wykonywana przy użyciu zaawansowanych systemów oprogramowania. Pozwala to firmom na skrócenie czasu analizy do szybkiego podejmowania decyzji. Zasadniczo, nowoczesne systemy analityczne big data pozwalają na szybkie i skuteczne procedury analityczne. Ta zdolność do szybszej pracy i osiągnięcia zwinności daje przedsiębiorstwom przewagę konkurencyjną. W międzyczasie firmy korzystają z niższych kosztów przy użyciu oprogramowania big data analytics.
Organizacje zainwestowały w big data analytics. Pomyśl o firmie, którą znasz, że zależy od szybkich i zwinnych decyzji, aby pozostać konkurencyjnym. W tym artykule podajemy pięć rzeczywistych przykładów tego, jak duże marki korzystają z analityki big data. Czytaj dalej, aby uzyskać więcej spostrzeżeń.
#1 Using Big Data Analytics to Boost Customer Acquisition and Retention
Klient jest najważniejszym aktywem, na którym zależy każdej firmie. Nie ma firmy, która mogłaby odnieść sukces, nie mając najpierw solidnej bazy klientów. Jednak nawet posiadając bazę klientów, firma nie może sobie pozwolić na lekceważenie dużej konkurencji, z którą ma do czynienia. Jeśli firma powoli uczy się, czego szukają klienci, wtedy bardzo łatwo jest zacząć oferować produkty niskiej jakości. W końcu, utrata klienteli będzie wynik, a to tworzy niekorzystny ogólny wpływ na sukces biznesowy.
Korzystanie z big data pozwala firmom obserwować różne wzorce i trendy związane z klientami. Obserwacja zachowań klientów jest ważna dla wyzwalania lojalności. Teoretycznie, im więcej danych gromadzi przedsiębiorstwo, tym więcej wzorców i trendów może ono być w stanie zidentyfikować. We współczesnym świecie biznesu i w dobie technologii, firma może z łatwością gromadzić wszystkie dane o klientach, których potrzebuje. Oznacza to, że bardzo łatwo jest zrozumieć współczesnego klienta. W zasadzie wszystko, co jest konieczne, to posiadanie strategii analityki big data, aby zmaksymalizować ilość danych do dyspozycji. Z odpowiednim mechanizmem analityki danych klienta w miejscu, firma będzie miała możliwość uzyskania krytycznych wglądów behawioralnych, że musi działać na tak, aby utrzymać bazę klientów.
Zrozumienie wglądów klienta pozwoli Twojej firmie, aby być w stanie dostarczyć to, co klienci chcą od Ciebie. Jest to najbardziej podstawowy krok do osiągnięcia wysokiej retencji klientów.
Przykład firmy, która wykorzystuje Big Data do pozyskiwania i utrzymania klientów
Prawdziwym przykładem firmy, która wykorzystuje analitykę big data do napędzania retencji klientów jest Coca-Cola. W roku 2015 Coca-Cola zdołała wzmocnić swoją strategię danych poprzez zbudowanie programu lojalnościowego opartego na technologii cyfrowej. Dyrektor ds. strategii danych w Coca-Coli udzielił wywiadu redaktorowi zarządzającemu ADMA. Z wywiadu jasno wynikało, że analityka big data mocno stoi za utrzymaniem klientów w Coca-Coli. Poniżej znajduje się streszczenie pełnego wywiadu na temat tego, co Coca-Cola miała do powiedzenia na temat roli big data w utrzymaniu klientów.
Jaką rolę odgrywają dane w Coca-Coli w utrzymaniu znaczenia i łączności z konsumentami w dobie transformacji cyfrowej? Co z danymi i rozwojem produktów?
Dane odgrywają coraz ważniejszą rolę w marketingu i rozwoju produktów. Konsumenci wykonują świetną robotę, dzieląc się z nami swoimi opiniami – telefonicznie, mailowo lub w sieciach społecznościowych – które pozwalają nam usłyszeć ich głos i dostosować nasze podejście. Często mówimy o tym, dlaczego mamy dwoje uszu i jedne usta – lepiej jest słuchać, niż mówić. Dotyczy to również naszego podejścia do opinii konsumentów. Dane pomagają nam również tworzyć treści bardziej dopasowane do różnych grup odbiorców. Chcemy skupić się na tworzeniu treści reklamowych, które przemawiają w różny sposób do różnych odbiorców. Niektórzy ludzie kochają muzykę. Inni oglądają każdy sport, bez względu na porę roku. Nasze marki są już widoczne w tych przestrzeniach, a my ciężko pracujemy, aby wykorzystać dane do tworzenia markowych treści, które są zgodne z pasjami ludzi.
#2 Use of Big Data Analytics to Solve Advertisers Problem and Offer Marketing Insights
Big data analytics może pomóc zmienić wszystkie operacje biznesowe. Obejmuje to zdolność do dopasowania oczekiwań klientów, zmiana linii produktów firmy i oczywiście zapewnienie, że kampanie marketingowe są potężne. Spójrzmy prawdzie w oczy. Firmy straciły miliony wydane na prowadzenie reklam, które nie są owocne. Dlaczego tak się dzieje? Istnieje duże prawdopodobieństwo, że pominęli fazę badań.
Po latach ostrożnego entuzjazmu, sektor technologii marketingowych i reklamowych jest teraz w stanie objąć big data w wielki sposób (Medal, 2017). Sektor marketingu i reklamy jest w stanie dokonać bardziej wyrafinowanej analizy. Obejmuje to obserwację aktywności online, monitorowanie transakcji w punktach sprzedaży oraz zapewnienie wykrywania na bieżąco dynamicznych zmian w trendach klientów. Uzyskanie wglądu w zachowanie klienta wymaga zebrania i przeanalizowania jego danych. Odbywa się to poprzez podobne podejście stosowane przez marketerów i reklamodawców, jak pokazano na ilustracji. Wynik ten w zdolność do osiągnięcia skoncentrowane i ukierunkowane campaigns.
Bardziej ukierunkowane i spersonalizowane kampanii oznacza, że firmy mogą zaoszczędzić pieniądze i zapewnić wydajność. To dlatego, że ich celem jest wysoki potencjalnych klientów z odpowiednich produktów. Big data analytics jest dobre dla reklamodawców, ponieważ firmy mogą korzystać z tych danych, aby zrozumieć zachowania zakupowe klientów. Nie możemy ignorować ogromnego problemu oszustw reklamowych. Poprzez analitykę predykcyjną, możliwe jest dla organizacji, aby określić ich klientów docelowych. Dlatego firmy mogą mieć odpowiedni i skuteczny zasięg unikając ogromne straty poniesione w wyniku Ad fraud.
Przykład marki, która wykorzystuje Big Data dla ukierunkowanych reklam
Netflix jest dobrym przykładem dużej marki, która wykorzystuje big data analityki dla ukierunkowanych reklam. Z ponad 100 milionów abonentów, firma gromadzi ogromne dane, które są kluczem do osiągnięcia statusu przemysłu Netflix zwiększa. Jeśli jesteś abonentem, jesteś zaznajomiony z tym, jak wysyłają ci sugestie dotyczące następnego filmu, który powinieneś obejrzeć. Zasadniczo, odbywa się to przy użyciu danych dotyczących wyszukiwania i oglądania w przeszłości. Dane te są wykorzystywane, aby dać im wgląd w to, co interesuje abonenta najbardziej. Zobacz zrzut ekranu poniżej pokazujący, jak Netflix gromadzi big data.
#3 Big Data Analytics for Risk Management
Niespotykane czasy i wysoce ryzykowne środowisko biznesowe wymaga lepszych procesów zarządzania ryzykiem. Zasadniczo plan zarządzania ryzykiem jest krytyczną inwestycją dla każdej firmy, niezależnie od jej sektora. Możliwość dostrzeżenia potencjalnego ryzyka i złagodzenia go przed jego wystąpieniem jest kluczowa, jeśli firma ma pozostać rentowna. Konsultanci biznesowi doradzą, że zarządzanie ryzykiem w przedsiębiorstwie obejmuje znacznie więcej niż zapewnienie, że firma ma odpowiednie ubezpieczenie.
Do tej pory, big data analytics przyczyniła się w znacznym stopniu do rozwoju rozwiązań w zakresie zarządzania ryzykiem. Dostępne narzędzia pozwalają przedsiębiorstwom kwantyfikować i modelować ryzyka, z którymi stykają się na co dzień. Biorąc pod uwagę rosnącą dostępność i różnorodność danych statystycznych, big data analytics ma ogromny potencjał w zakresie poprawy jakości modeli zarządzania ryzykiem. W związku z tym, firma może być w stanie osiągnąć inteligentniejsze strategie ograniczania ryzyka i podejmować strategiczne decyzje.
Jednakże organizacje muszą być w stanie wdrożyć ustrukturyzowaną ewolucję tak, aby pomieścić szeroki zakres big data. Aby to osiągnąć, organizacje najpierw zbierają dane wewnętrzne, aby uzyskać jasny wgląd, który przyniesie im korzyści. Ważniejszy jest zintegrowany proces analizy, z którego korzysta firma. Właściwy system analityki big data pomaga zapewnić, że obszary słabości lub potencjalnego ryzyka są identyfikowane.
Przykład marki, która wykorzystuje analitykę big data do zarządzania ryzykiem
Bank UOB z Singapuru jest przykładem marki, która wykorzystuje big data do zarządzania ryzykiem. Będąc instytucją finansową, istnieje ogromny potencjał do ponoszenia strat, jeśli zarządzanie ryzykiem nie jest dobrze przemyślane. Bank UOB przetestował niedawno system zarządzania ryzykiem, który opiera się na big data. System zarządzania ryzykiem oparty na big data pozwala bankowi na skrócenie czasu obliczania wartości zagrożonej. Początkowo zajmowało to około 18 godzin, ale dzięki systemowi zarządzania ryzykiem, który wykorzystuje big data, zajmuje to tylko kilka minut. Dzięki tej inicjatywie, w niedalekiej przyszłości bank będzie być może w stanie przeprowadzać analizę ryzyka w czasie rzeczywistym (Andreas, 2014).
#4 Big Data Analytics As a Driver of Innovations and Product Development
Kolejną ogromną zaletą big data jest zdolność do pomagania firmom w wprowadzaniu innowacji i przebudowie ich produktów. Zasadniczo, big data stała się drogą do tworzenia dodatkowych strumieni przychodów poprzez umożliwienie innowacji i doskonalenia produktów. Organizacje zaczynają od skorygowania tak wielu danych, jak byłoby to technicznie możliwe przed zaprojektowaniem nowych linii produktów i przeprojektowaniem istniejących produktów.
Każdy proces projektowania musi rozpocząć się od ustalenia, co dokładnie pasuje do klientów. Istnieją różne kanały, przez które organizacja może badać potrzeby klientów. Następnie firma może zidentyfikować najlepsze podejście do kapitalizacji na tej potrzebie w oparciu o big data analytics.
„Minęły dni, kiedy można było iść z jelita” (Rampton, 2017). Aby poprawić jakość i usprawnić wydajność produkcji, trzeba zebrać ogromne dane. Intuicja jelita nie jest już niezawodna, jeśli organizacja chce konkurować w XXI wieku. Oznacza to, że organizacje te muszą wymyślić środki do śledzenia swoich produktów, konkurencji i opinii klientów.
Gdy dane są dostępne, analiza jest następnie przeprowadzana w celu zapewnienia logicznego rozumowania jest stosowana przed plan działania jest opracowany. Na szczęście producenci produktów każdej wielkości mają wyjątkową przewagę, jeśli chodzi o gromadzenie i wykorzystywanie big data. Oznacza to zatem, że organizacje te mogą łatwo ulepszyć swoją linię produktów poprzez produkcję innowacyjnych produktów.
Przykład wykorzystania Big Data do napędzania innowacji
Prawdopodobnie słyszałeś o Amazon Fresh i Whole Foods. Jest to doskonały przykład tego, jak big data może pomóc poprawić innowacje i rozwój produktów. Amazon wykorzystuje analitykę big data, aby wejść na duży rynek. Logistyka oparta na danych daje Amazonowi niezbędną wiedzę, aby umożliwić tworzenie i osiąganie większej wartości. Koncentrując się na analityce big data, Amazon Whitel Foods jest w stanie zrozumieć, w jaki sposób klienci kupują artykuły spożywcze i w jaki sposób dostawcy wchodzą w interakcje z dostawcami. Dane te dają wgląd w każdym przypadku, gdy istnieje potrzeba wprowadzenia dalszych zmian.
#5 Zastosowanie Big Data w zarządzaniu łańcuchem dostaw
Big data oferuje sieciom dostawców większą dokładność, przejrzystość i wgląd. Dzięki zastosowaniu analityki big data dostawcy uzyskują kontekstową inteligencję w całym łańcuchu dostaw. Zasadniczo, dzięki analityce big data dostawcy są w stanie uciec od ograniczeń, z którymi borykali się wcześniej.
Było to możliwe dzięki zastosowaniu tradycyjnych systemów zarządzania przedsiębiorstwem i systemów zarządzania łańcuchem dostaw. Te starsze aplikacje nie wykorzystywały analityki big data, a zatem dostawcy ponosili ogromne straty i byli podatni na błędy. Jednak dzięki nowoczesnym podejściom opartym na big data dostawcy mogą wykorzystywać wyższy poziom inteligencji kontekstowej, która jest niezbędna do osiągnięcia sukcesu w łańcuchu dostaw.
Nowoczesne systemy łańcucha dostaw oparte na big data umożliwiają tworzenie bardziej złożonych sieci dostawców. Są one zbudowane w oparciu o dzielenie się wiedzą i współpracę na wysokim poziomie w celu osiągnięcia inteligencji kontekstowej. Należy również zauważyć, że kierownictwo łańcucha dostaw uważa analitykę big data za technologię przełomową. Opiera się to na przekonaniu, że będzie ona stanowić podstawę do zarządzania zmianami w organizacjach.
Przykład marki, która wykorzystuje Big Data do zwiększenia efektywności łańcucha dostaw
PepsiCo to firma produkująca pakowane towary konsumpcyjne, która opiera się na ogromnych ilościach danych w celu efektywnego zarządzania łańcuchem dostaw. Firma dba o to, aby uzupełniać półki sprzedawców detalicznych odpowiednimi ilościami i rodzajami produktów. Klienci firmy dostarczają jej raporty obejmujące stany magazynowe oraz stany magazynowe w punktach sprzedaży, a dane te są wykorzystywane do uzgadniania i prognozowania potrzeb w zakresie produkcji i wysyłki. W ten sposób firma zapewnia, że sprzedawcy detaliczni mają właściwe produkty, we właściwych ilościach i we właściwym czasie. Posłuchaj webinarium, w którym analityk łańcucha dostaw klientów firmy opowiada o znaczeniu analityki big data w łańcuchu dostaw PepsiCo.
Key Takeaway
Analityka big data to ważna inwestycja dla rozwijającej się firmy. Dzięki wdrożeniu analityki big data firmy mogą osiągnąć przewagę konkurencyjną, obniżyć koszty działalności i utrzymać klientów. Istnieją różne źródła danych o klientach, które firmy mogą wykorzystać. W miarę postępu technologicznego, dane stają się łatwo dostępne dla wszystkich organizacji.
Technicznie, to jest wystarczająco sprawiedliwe, aby powiedzieć, że organizacje już mają dane do ich dyspozycji. To od poszczególnych organizacji zależy, czy wdrożą odpowiednie systemy analizy danych, które poradzą sobie z ogromem danych. Czy Twoja firma ma wdrożony mechanizm analizy big data? Ucz się na powyższych przykładach marek, które odniosły sukces i wdróż go już dziś.
Czy zbierasz dane o swojej marce z sieci i mediów społecznościowych?
Jeśli nie, możesz to zrobić natychmiast dzięki Mentionlytics. Wystarczy udać się do https://www.mentionlytics.com/free-brand-monitoring/ i wprowadzić nazwę swojej marki, aby zacząć za darmo. Będziesz zaskoczony tym, co możesz dowiedzieć się o swojej marce, że nigdy nie wiedziałeś, że istnieje.
Zobaczenie tych danych jest możliwe poprzez wykonanie prostego wyszukiwania w Google lub Social Media, ale naprawdę trudno jest nadać im sens, patrząc na nie oszczędnie w ten sposób. To jest, gdzie Social Media Monitoring narzędzia wchodzą w grę. Możesz użyć narzędzia takie jak to, aby automatycznie zebrać wszystkie te dane dla Ciebie codziennie, analizować je i dać Ci przydatne spostrzeżenia, które można niezwykle pomocne dla Twojej marki.
Co więcej, można również uzyskać dostęp do tych samych danych dla swoich konkurentów. Ponadto, można monitorować słowa kluczowe i frazy związane z branży, i w ten sposób można uzyskać bardzo przydatne spostrzeżenia konsumentów w czasie rzeczywistym. Te spostrzeżenia mogą kosztować setki dolarów, aby uzyskać od agencji badawczej.