Big data analytics implică examinarea unor cantități mari de date. Acest lucru se face astfel încât să se descopere modelele ascunse, corelațiile și, de asemenea, să ofere perspective astfel încât să se ia decizii de afaceri adecvate. Practic, organizațiile au realizat necesitatea de a evolua de la o organizație care știe la o organizație care învață. În esență, întreprinderile doresc să fie mai obiective și mai orientate către date, astfel că adoptă puterea datelor și a tehnologiei.
Conceptul de big data există de mulți ani. Cu zeci de ani înainte de prima menționare a big data, întreprinderile aplicau analize asupra datelor pe care le colectau, astfel încât să obțină informații și să descopere tendințe. Acest lucru presupunea capturarea numerelor pe o foaie de calcul și examinarea manuală a cifrelor.
Analitica big data se face cu ajutorul unor sisteme software avansate. Acest lucru permite întreprinderilor să reducă timpul de analiză pentru luarea rapidă a deciziilor. Practic, sistemele moderne de big data analytics permit proceduri analitice rapide și eficiente. Această capacitate de a lucra mai repede și de a obține agilitate oferă un avantaj competitiv întreprinderilor. În același timp, afacerile se bucură de costuri mai mici folosind software-ul de analiză a datelor mari.
Organizațiile au investit în analiza datelor mari. Gândiți-vă la o afacere pe care o cunoașteți și care depinde de decizii rapide și agile pentru a rămâne competitivă. În acest articol, vă oferim cinci exemple reale despre modul în care marile branduri folosesc big data analytics. Continuați să citiți pentru a obține mai multe informații.
#1 Utilizarea Big Data Analytics pentru a stimula achiziția și retenția clienților
Clientul este cel mai important activ de care depinde orice afacere. Nu există nicio afacere care să poată pretinde că are succes fără să fi stabilit mai întâi o bază solidă de clienți. Cu toate acestea, chiar și cu o bază de clienți, o afacere nu își poate permite să nu țină cont de concurența ridicată cu care se confruntă. Dacă o afacere este lentă în a învăța ce caută clienții, atunci este foarte ușor să înceapă să ofere produse de proastă calitate. În cele din urmă, va rezulta pierderea clientelei, iar acest lucru creează un efect general negativ asupra succesului afacerii.
Utilizarea big data permite întreprinderilor să observe diverse modele și tendințe legate de clienți. Observarea comportamentului clienților este importantă pentru a declanșa loialitatea. Teoretic, cu cât o afacere colectează mai multe date, cu atât mai multe modele și tendințe poate fi capabilă să identifice. În lumea modernă a afacerilor și în era tehnologiei actuale, o întreprindere poate colecta cu ușurință toate datele despre clienți de care are nevoie. Acest lucru înseamnă că este foarte ușor de înțeles clientul din ziua de azi. Practic, tot ceea ce este necesar este să aveți o strategie de analiză a datelor mari pentru a maximiza datele pe care le aveți la dispoziție. Cu un mecanism adecvat de analiză a datelor despre clienți, o afacere va avea capacitatea de a obține informații comportamentale critice asupra cărora trebuie să acționeze pentru a păstra baza de clienți.
Înțelegerea informațiilor despre clienți va permite afacerii dvs. să fie capabilă să ofere ceea ce clienții doresc de la dvs. Acesta este pasul cel mai de bază pentru a atinge un nivel ridicat de retenție a clienților.
Exemplu de companie care utilizează Big Data pentru achiziția și retenția clienților
Un exemplu real de companie care utilizează analiza big data pentru a stimula retenția clienților este Coca-Cola. În anul 2015, Coca-Cola a reușit să își consolideze strategia de date prin crearea unui program de loialitate condus digital. Directorul de strategie de date de la Coca-Cola a fost intervievat de redactorul-șef al ADMA. Din interviu a reieșit clar că analiza big data stă puternic la baza retenției clienților la Coca-Cola. Mai jos găsiți un rezumat al interviului integral despre ce a avut de spus Coca-Cola despre rolul big data în realizarea retenției clienților.
Cât de mult joacă rolul datelor pentru ca Coca-Cola să rămână relevantă și să rămână conectată cu consumatorii săi în era transformării digitale? Cum rămâne cu datele și dezvoltarea de produse?
Datele joacă un rol din ce în ce mai important în marketing și dezvoltarea de produse. Consumatorii fac o treabă foarte bună împărtășindu-ne opiniile lor – fie prin telefon, e-mail sau rețele sociale – care ne permit să le auzim vocea și să ne ajustăm abordarea. Vorbim adesea despre motivul pentru care avem două urechi și o gură – este mai bine să ascultăm mai mult decât să vorbim. Acest lucru este valabil și în cazul abordării noastre privind opiniile consumatorilor. De asemenea, datele ne ajută să creăm un conținut mai relevant pentru diferite categorii de public. Vrem să ne concentrăm pe crearea unui conținut publicitar care să se adreseze în mod diferit diferitelor audiențe. Unii oameni iubesc muzica. Alții urmăresc fiecare sport, indiferent de perioada anului. Mărcile noastre sunt deja vizibile în acele spații, iar noi lucrăm din greu pentru a folosi datele pentru a aduce conținut de marcă care să se alinieze cu pasiunile oamenilor.
#2 Utilizarea analizei Big Data pentru a rezolva problema advertiserilor și a oferi informații de marketing
Analizele Big Data pot ajuta la schimbarea tuturor operațiunilor de afaceri. Aceasta include capacitatea de a corespunde așteptărilor clienților, schimbarea liniei de produse a companiei și, bineînțeles, asigurarea faptului că campaniile de marketing sunt puternice. Să recunoaștem adevărul gol-goluț aici. Afacerile au pierdut milioane de euro cheltuite pentru realizarea de reclame care nu sunt fructuoase. De ce se întâmplă acest lucru? Există o mare posibilitate ca acestea să fi sărit peste faza de cercetare.
După ani de entuziasm precaut, sectorul tehnologic de marketing și publicitate este acum capabil să îmbrățișeze big data într-un mod deosebit (Medal, 2017). Sectorul de marketing și publicitate este capabil să facă o analiză mai sofisticată. Aceasta presupune observarea activității online, monitorizarea tranzacțiilor de la punctul de vânzare și asigurarea detectării din mers a schimbărilor dinamice în tendințele clienților. Pentru a obține informații despre comportamentul clienților este nevoie de colectarea și analizarea datelor acestora. Acest lucru se realizează prin intermediul unei abordări similare celei utilizate de comercianți și agenții de publicitate, după cum este ilustrat. Acest lucru duce la capacitatea de a realiza campanii focalizate și orientate.
O campanie mai bine orientată și personalizată înseamnă că întreprinderile pot economisi bani și pot asigura eficiența. Acest lucru se datorează faptului că acestea vizează clienții cu potențial ridicat cu produsele potrivite. Analiza big data este bună pentru agenții de publicitate, deoarece companiile pot folosi aceste date pentru a înțelege comportamentul de cumpărare al clienților. Nu putem ignora uriașa problemă a fraudei publicitare. Prin intermediul analizei predictive, este posibil ca organizațiile să își definească clienții țintă. Prin urmare, companiile pot avea un reach adecvat și eficient, evitând pierderile uriașe suferite ca urmare a fraudei publicitare.
Exemplu de brand care folosește Big Data pentru reclame targetate
Netflix este un bun exemplu de brand mare care folosește analiza de date mari pentru reclame targetate. Cu peste 100 de milioane de abonați, compania colectează date uriașe, ceea ce reprezintă cheia pentru a obține statutul de industrie pe care Netflix îl stimulează. Dacă sunteți abonat, sunteți familiarizat cu modul în care vă trimit sugestii cu privire la următorul film pe care ar trebui să îl vizionați. Practic, acest lucru se face folosind datele tale de căutare și vizionare din trecut. Aceste date sunt folosite pentru a le oferi informații despre ceea ce îl interesează cel mai mult pe abonat. Vedeți captura de ecran de mai jos care arată modul în care Netflix colectează big data.
#3 Big Data Analytics for Risk Management
Vremurile fără precedent și mediul de afaceri foarte riscant necesită procese mai bune de gestionare a riscurilor. Practic, un plan de gestionare a riscurilor este o investiție critică pentru orice afacere, indiferent de sector. A fi capabil să previi un potențial risc și să îl reduci înainte ca acesta să se producă este esențial pentru ca afacerea să rămână profitabilă. Consultanții de afaceri vor sfătui că un management al riscurilor întreprinderii cuprinde mult mai mult decât asigurarea că afacerea dvs. are asigurarea potrivită.
Până în prezent, analiza big data a contribuit foarte mult la dezvoltarea soluțiilor de management al riscurilor. Instrumentele disponibile permit întreprinderilor să cuantifice și să modeleze riscurile cu care se confruntă în fiecare zi. Având în vedere disponibilitatea și diversitatea din ce în ce mai mare a statisticilor, big data analytics are un potențial uriaș pentru îmbunătățirea calității modelelor de gestionare a riscurilor. Prin urmare, o afacere poate fi capabilă să realizeze strategii mai inteligente de atenuare a riscurilor și să ia decizii strategice.
Cu toate acestea, organizațiile trebuie să fie capabile să implementeze o evoluție structurată, astfel încât să se adapteze la domeniul larg de aplicare al big data. Pentru a realiza acest lucru, organizațiile colectează mai întâi datele interne, astfel încât să obțină informații clare care să le fie benefice. Mai important este procesul integrat de analiză pe care îl folosește o companie. Un sistem adecvat de analiză a big data ajută la asigurarea identificării zonelor de slăbiciune sau a riscurilor potențiale.
Exemplu de brand care folosește analiza big data pentru gestionarea riscurilor
Banca Uob din Singapore este un exemplu de brand care folosește big data pentru a conduce managementul riscurilor. Fiind o instituție financiară, există un potențial uriaș de a suferi pierderi dacă gestionarea riscurilor nu este bine gândită. UOB bank a testat recent un sistem de gestionare a riscurilor care se bazează pe big data. Sistemul de gestionare a riscurilor prin big data permite băncii să reducă timpul de calcul al valorii la risc. Inițial, era nevoie de aproximativ 18 ore, dar cu sistemul de gestionare a riscurilor care folosește big data, acest lucru durează doar câteva minute. Prin această inițiativă, este posibil ca, în viitorul apropiat, banca să poată efectua analize de risc în timp real (Andreas, 2014).
#4 Big Data Analytics As a Driver of Innovations and Product Development
Un alt avantaj uriaș al big data este capacitatea de a ajuta companiile să inoveze și să își redezvolte produsele. Practic, big data a devenit o cale de a crea fluxuri suplimentare de venituri prin facilitarea inovațiilor și îmbunătățirea produselor. Organizațiile încep prin a corecta cât mai multe date posibil din punct de vedere tehnic înainte de a proiecta noi linii de produse și de a reproiecta produsele existente.
Care proces de proiectare trebuie să înceapă prin stabilirea a ceea ce se potrivește exact clienților. Există diverse canale prin care o organizație poate studia nevoile clienților. Apoi, afacerea poate identifica cea mai bună abordare pentru a valorifica acea nevoie pe baza analizei big data.
„S-au dus zilele în care puteai să te bazezi pe instinctul tău” (Rampton, 2017). Pentru a îmbunătăți calitatea și a eficientiza performanțele de producție, trebuie să colectați date uriașe. Practic, intuiția instinctivă nu mai este de încredere dacă o organizație dorește să concureze în secolul XXI. Acest lucru înseamnă că aceste organizații trebuie să vină cu mijloace de urmărire a produselor lor, a concurenților și a feedback-ului clienților.
După ce datele sunt disponibile, se efectuează apoi o analiză pentru a se asigura că se aplică un raționament logic înainte de a se concepe un plan de acțiune. Din fericire, producătorii de produse de orice dimensiune au un avantaj unic atunci când vine vorba de colectarea și valorificarea big data. Prin urmare, acest lucru înseamnă că aceste organizații își pot îmbunătăți cu ușurință linia de produse prin producerea de produse inovatoare.
Exemplu de utilizare a Big Data pentru a stimula inovațiile
Ați auzit probabil de Amazon Fresh și Whole Foods. Acesta este un exemplu perfect al modului în care big data poate ajuta la îmbunătățirea inovațiilor și a dezvoltării produselor. Amazon valorifică analiza big data pentru a intra pe o piață mare. Logistica bazată pe date oferă Amazon expertiza necesară pentru a permite crearea și obținerea unei valori mai mari. Concentrându-se pe analiza big data, Amazon whole foods reușește să înțeleagă modul în care clienții cumpără produse alimentare și modul în care furnizorii interacționează cu băcăuanii. Aceste date oferă informații ori de câte ori este nevoie să se implementeze noi schimbări.
#5 Utilizarea Big Data în managementul lanțului de aprovizionare
Big data oferă rețelelor de furnizori o mai mare acuratețe, claritate și Insights. Prin aplicarea analizei big data, furnizorii obțin informații contextuale în cadrul lanțurilor de aprovizionare. Practic, prin intermediul analizei big data, furnizorii reușesc să scape de constrângerile cu care se confruntau anterior.
Acest lucru s-a întâmplat prin utilizarea sistemelor tradiționale de gestionare a întreprinderii și a sistemelor de gestionare a lanțului de aprovizionare. Aceste aplicații tradiționale nu valorificau analiza big data și, prin urmare, furnizorii înregistrau pierderi uriașe și erau predispuși să facă erori. Cu toate acestea, prin abordări moderne bazate pe big data, furnizorii pot fi capabili să valorifice niveluri mai ridicate de inteligență contextuală, ceea ce este necesar pentru succesul lanțului de aprovizionare.
Sistemele moderne ale lanțului de aprovizionare bazate pe big data permit rețele de furnizori mai complexe. Acestea sunt construite pe baza schimbului de cunoștințe și a colaborării la nivel înalt pentru a obține inteligență contextuală. De asemenea, este esențial de remarcat faptul că directorii din lanțul de aprovizionare consideră analiza big data ca fiind o tehnologie disruptivă. Acest lucru se bazează pe ideea că va pune bazele unui management al schimbării în cadrul organizațiilor.
Exemplu de marcă care utilizează Big Data pentru eficiența lanțului de aprovizionare
PepsiCo este o companie de bunuri de consum ambalate care se bazează pe volume uriașe de date pentru un management eficient al lanțului de aprovizionare. Compania se angajează să se asigure că reaprovizionează rafturile comercianților cu amănuntul cu volume și tipuri de produse adecvate. Clienții companiei furnizează companiei rapoarte care includ inventarul de la depozit și inventarul de la punctul de vânzare, iar aceste date sunt folosite pentru a reconcilia și a prognoza nevoile de producție și expediere. În acest fel, compania se asigură că retailerii au produsele potrivite, în volumele potrivite și la momentul potrivit. Ascultați acest webinar în care analistul lanțului de aprovizionare a clienților companiei vorbește despre importanța analizei big data în lanțul de aprovizionare al PepsiCo.
Key Takeaway
Analiza big data este o investiție importantă pentru o afacere în creștere. Prin implementarea big data analytics afacerile pot obține un avantaj competitiv, pot reduce costurile de operare și pot stimula retenția clienților. Există diverse surse de date despre clienți pe care întreprinderile le pot valorifica. Pe măsură ce progresele tehnologice continuă, datele devin ușor accesibile tuturor organizațiilor.
Tehnic vorbind, este destul de corect să spunem că organizațiile au deja date la dispoziția lor. Depinde de fiecare organizație în parte să se asigure că implementează sisteme adecvate de analiză a datelor care pot gestiona aceste date uriașe. Are afacerea dvs. un mecanism de analiză a datelor mari în vigoare? Învățați din exemplele de mai sus ale brandurilor de succes și implementați unul astăzi.
Colectați date despre brandul dvs. de pe Web și din Social Media?
Dacă nu, o puteți face instantaneu cu Mentionlytics. Doar mergeți la https://www.mentionlytics.com/free-brand-monitoring/ și introduceți numele brandului dvs. pentru a începe gratuit. Veți fi uimit de ceea ce ați putea afla despre brandul dvs. despre care nu știați că există.
Vederea acestor date este posibilă prin efectuarea unei căutări simple pe Google sau în Social Media, dar este foarte greu să le dai un sens, privindu-le cu moderație în acest mod. Aici intră în joc instrumentele de monitorizare a rețelelor sociale. Puteți folosi un astfel de instrument pentru a aduna automat toate aceste date pentru dvs. în fiecare zi, pentru a le analiza și pentru a vă oferi informații utile care vă pot fi extrem de utile pentru brandul dvs.
În plus, puteți avea acces la aceleași date și pentru concurenții dvs. De asemenea, puteți monitoriza cuvintele cheie și frazele legate de industria dvs. și, în acest fel, puteți obține informații foarte utile despre consumatori în timp real. Aceste informații ar putea costa sute de dolari pentru a le obține de la o agenție de cercetare.