Big Data Analytics innebär att man undersöker stora mängder data. Detta görs för att avslöja dolda mönster, korrelationer och även för att ge insikter så att man kan fatta korrekta affärsbeslut. I grund och botten har organisationer insett behovet av att utvecklas från en vetande organisation till en lärande organisation. I grund och botten vill företagen vara mer objektiva och datadrivna, och därför anammar de kraften i data och teknik.
Konceptet big data har funnits i många år. Årtionden innan big data för första gången nämndes tillämpade företag analyser på de data de samlade in för att få insikter och avslöja trender. Detta innebar att man fångade siffror på ett kalkylark och undersökte siffrorna manuellt.
Big data-analyser görs med hjälp av avancerade mjukvarusystem. Detta gör det möjligt för företag att minska analystiden för ett snabbt beslutsfattande. I grund och botten möjliggör de moderna systemen för big data-analys snabba och effektiva analysförfaranden. Denna förmåga att arbeta snabbare och uppnå smidighet ger företagen en konkurrensfördel. Samtidigt åtnjuter företagen lägre kostnader med hjälp av programvara för big data-analys.
Organisationer har investerat i big data-analys. Tänk på ett företag du känner som är beroende av snabba och smidiga beslut för att förbli konkurrenskraftigt. I den här artikeln ger vi fem verkliga exempel på hur stora varumärken använder big data analytics. Fortsätt läsa för att få fler insikter.
#1 Användning av Big Data Analytics för att öka kundanskaffning och kundbevarande
Kunden är den viktigaste tillgången som alla företag är beroende av. Det finns inget företag som kan göra anspråk på framgång utan att först ha etablerat en solid kundbas. Men även med en kundbas har ett företag inte råd att bortse från den höga konkurrensen som det möter. Om ett företag är långsamt med att lära sig vad kunderna letar efter är det mycket lätt att börja erbjuda produkter av dålig kvalitet. I slutändan kommer det att leda till förlust av kundkretsar, vilket skapar en negativ övergripande effekt på företagets framgång.
Användningen av stora datamängder gör det möjligt för företag att observera olika kundrelaterade mönster och trender. Att observera kundernas beteende är viktigt för att utlösa lojalitet. Teoretiskt sett kan ett företag identifiera fler mönster och trender ju mer data det samlar in. I den moderna affärsvärlden och den nuvarande teknikåldern kan ett företag enkelt samla in alla kunddata som det behöver. Detta innebär att det är mycket lätt att förstå den moderna kunden. I grund och botten är allt som behövs att ha en strategi för big data-analys för att maximera de data som står till ditt förfogande. Med en ordentlig mekanism för analys av kunddata på plats kommer ett företag att ha möjlighet att få fram kritiska beteendeinsikter som det måste agera på för att behålla kundbasen.
En förståelse för kundinsikterna kommer att göra det möjligt för ditt företag att kunna leverera det som kunderna vill ha av dig. Detta är det mest grundläggande steget för att uppnå hög kundrelation.
Exempel på ett företag som använder Big Data för kundanskaffning och kundrelation
Ett verkligt exempel på ett företag som använder sig av Big Data-analyser för att driva kundrelation är Coca-Cola. År 2015 lyckades Coca-Cola stärka sin datastrategi genom att bygga upp ett digitalt styrt lojalitetsprogram. Coca-Colas chef för datastrategi intervjuades av ADMA:s chefredaktör. Intervjun klargjorde att big data analytics ligger starkt bakom kundbevarandet hos Coca-Cola. Nedan följer en sammanfattning av hela intervjun om vad Coca-Cola hade att säga om big datas roll för att uppnå kundbevarande.
Hur stor roll spelar data för att Coca-Cola ska förbli relevant och hålla kontakten med sina konsumenter i den digitala omvandlingens tidevarv? Hur är det med data och produktutveckling?
Data spelar en allt viktigare roll inom marknadsföring och produktutveckling. Konsumenterna gör ett bra jobb med att dela sina åsikter med oss – antingen via telefon, e-post eller sociala nätverk – som gör att vi kan höra deras röst och justera vårt tillvägagångssätt. Vi talar ofta om varför vi har två öron och en mun – det är bättre att lyssna mer än att tala. Detta gäller även för vårt sätt att hantera konsumenternas synpunkter. Data hjälper oss också att skapa mer relevant innehåll för olika målgrupper. Vi vill fokusera på att skapa reklaminnehåll som talar på olika sätt till olika målgrupper. Vissa människor älskar musik. Andra tittar på alla sporter oavsett årstid. Våra varumärken är redan synliga i dessa utrymmen, och vi arbetar hårt för att använda data för att skapa varumärkesinnehåll som är i linje med människors passioner.
#2 Användning av Big Data Analytics för att lösa annonsörernas problem och erbjuda marknadsföringsinsikter
Big Data Analytics kan bidra till att förändra all affärsverksamhet. Detta inkluderar förmågan att matcha kundernas förväntningar, ändra företagets produktsortiment och naturligtvis se till att marknadsföringskampanjerna är kraftfulla. Låt oss inse den nakna sanningen här. Företag har förlorat miljoner som spenderats på att köra annonser som inte är fruktbara. Varför händer detta? Det finns en stor möjlighet att de hoppade över forskningsfasen.
Efter år av försiktig entusiasm kan marknadsförings- och reklamtekniksektorn nu omfamna big data på ett stort sätt (Medal, 2017). Marknadsförings- och reklamsektorn kan göra en mer sofistikerad analys. Det handlar om att observera onlineaktiviteten, övervaka transaktioner på försäljningsställen och säkerställa on the fly-detektion av dynamiska förändringar i kundtrender. För att få insikter om kundernas beteende krävs det att man samlar in och analyserar kundernas data. Detta görs med hjälp av en liknande metod som marknadsförare och annonsörer använder sig av, vilket illustreras nedan. Detta resulterar i förmågan att åstadkomma fokuserade och riktade kampanjer.
En mer riktad och personlig kampanj innebär att företag kan spara pengar och säkerställa effektivitet. Detta beror på att de riktar sig till högpotentiella kunder med rätt produkter. Big data-analys är bra för annonsörer eftersom företagen kan använda dessa data för att förstå kundernas köpbeteende. Vi kan inte ignorera det enorma problemet med annonsbedrägerier. Genom prediktiv analys är det möjligt för organisationerna att definiera sina målkunder. Därför kan företagen ha en lämplig och effektiv räckvidd och undvika de enorma förluster som uppstår till följd av annonsbedrägeri.
Exempel på ett varumärke som använder Big Data för riktade annonser
Netflix är ett bra exempel på ett stort varumärke som använder Big Data-analys för riktad annonsering. Med över 100 miljoner abonnenter samlar företaget in enorma data, vilket är nyckeln till att uppnå den branschstatus som Netflix lyfter fram. Om du är prenumerant är du bekant med hur de skickar dig förslag på nästa film du bör titta på. I princip görs detta med hjälp av dina tidigare sök- och tittaruppgifter. Dessa uppgifter används för att ge dem insikter om vad som intresserar abonnenten mest. Se skärmdumpen nedan som visar hur Netflix samlar in stora data.
#3 Big Data Analytics for Risk Management
De aldrig tidigare skådade tiderna och den mycket riskfyllda affärsmiljön kräver bättre riskhanteringsprocesser. I grund och botten är en riskhanteringsplan en kritisk investering för alla företag oavsett sektor. Att kunna förutse en potentiell risk och minska den innan den inträffar är avgörande om verksamheten ska förbli lönsam. Företagskonsulter kommer att rekommendera att en företagsriskhantering omfattar mycket mer än att se till att företaget har rätt försäkringar.
Hittills har big data-analysen bidragit starkt till utvecklingen av riskhanteringslösningar. De tillgängliga verktygen gör det möjligt för företagen att kvantifiera och modellera risker som de möter varje dag. Med tanke på den ökande tillgängligheten och mångfalden av statistik har big data-analysen en enorm potential för att förbättra kvaliteten på riskhanteringsmodellerna. Därför kan ett företag kunna uppnå smartare strategier för riskminimering och fatta strategiska beslut.
Organisationer måste dock kunna genomföra en strukturerad evolutionär så att de kan tillgodose den breda omfattningen av stora datamängder. För att uppnå detta samlar organisationerna först in de interna uppgifterna för att få tydliga insikter som kommer att gynna dem. Viktigare är den integrerade analysprocess som ett företag använder. Ett korrekt system för big data-analys hjälper till att se till att områden med svagheter eller potentiella risker identifieras.
Exempel på varumärke som använder big data-analys för riskhantering
UOB-banken från Singapore är ett exempel på ett varumärke som använder big data för att driva riskhantering. Eftersom det är ett finansiellt institut finns det en enorm potential för att drabbas av förluster om riskhanteringen inte är väl genomtänkt. UOB bank testade nyligen ett riskhanteringssystem som bygger på big data. Riskhanteringssystemet med stora data gör det möjligt för banken att minska beräkningstiden för riskvärdet. Från början tog det cirka 18 timmar, men med riskhanteringssystemet som använder big data tar det bara några minuter. Genom detta initiativ kommer banken eventuellt att kunna utföra riskanalyser i realtid inom en snar framtid (Andreas, 2014).
#4 Big Data Analytics As a Driver of Innovations and Product Development
En annan stor fördel med big data är förmågan att hjälpa företag att innovera och omutveckla sina produkter. I grund och botten har stora data blivit en väg för att skapa ytterligare intäktsströmmar genom att möjliggöra innovationer och produktförbättringar. Organisationer börjar med att korrigera så mycket data som skulle vara tekniskt möjligt innan de utformar nya produktlinjer och omformar befintliga produkter.
Alla designprocesser måste börja med att fastställa vad som exakt passar kunderna. Det finns olika kanaler genom vilka en organisation kan studera kundernas behov. Sedan kan företaget identifiera det bästa tillvägagångssättet för att kapitalisera det behovet baserat på big data-analyser.
”Borta är de dagar då du kunde gå på din magkänsla” (Rampton, 2017). För att förbättra kvaliteten och effektivisera din tillverkningsprestanda måste du samla in stora mängder data. Magkänsla är i princip inte längre tillförlitlig om en organisation vill konkurrera på 2000-talet. Detta innebär att dessa organisationer måste hitta på metoder för att spåra sina produkter, konkurrenter och kundernas feedback.
När data finns tillgängliga genomförs sedan en analys för att säkerställa att logiska resonemang tillämpas innan en handlingsplan utformas. Lyckligtvis har produkttillverkare av alla storlekar en unik fördel när det gäller att samla in och utnyttja stora data. Detta innebär därför att dessa organisationer enkelt kan förbättra sitt produktsortiment genom att producera innovativa produkter.
Exempel på användning av Big Data för att driva innovationer
Du har förmodligen hört talas om Amazon Fresh och Whole Foods. Detta är ett perfekt exempel på hur big data kan bidra till att förbättra innovation och produktutveckling. Amazon utnyttjar big data-analyser för att ta sig in på en stor marknad. Den datadrivna logistiken ger Amazon den expertis som krävs för att möjliggöra skapande och uppnående av större värde. Genom att fokusera på big data-analyser kan Amazon whole foods förstå hur kunderna köper matvaror och hur leverantörerna interagerar med matvaruhandlaren. Dessa data ger insikter närhelst det finns behov av att genomföra ytterligare förändringar.
#5 Användning av Big Data i Supply Chain Management
Big data erbjuder leverantörsnätverk större noggrannhet, tydlighet och insikter. Genom tillämpning av big data-analyser uppnår leverantörerna kontextuell intelligens i hela försörjningskedjan. I grund och botten kan leverantörerna genom big data-analyser undkomma de begränsningar som de tidigare ställts inför.
Detta skedde genom användning av de traditionella företagshanteringssystemen och systemen för hantering av leveranskedjan. Dessa äldre tillämpningar utnyttjade inte big data-analyser, och därför ådrog sig leverantörerna stora förluster och var benägna att göra fel. Men genom moderna tillvägagångssätt som bygger på big data kan leverantörerna utnyttja högre nivåer av kontextuell intelligens, vilket är nödvändigt för att lyckas med försörjningskedjan.
Moderna system för försörjningskedjan som bygger på big data möjliggör mer komplexa leverantörsnätverk. Dessa bygger på kunskapsdelning och samarbete på hög nivå för att uppnå kontextuell intelligens. Det är också viktigt att notera att chefer inom försörjningskedjan betraktar big data-analysen som en störande teknik. Detta bygger på tanken att den kommer att lägga grunden för förändringshantering i organisationerna.
Exempel på ett varumärke som använder Big Data för effektiv försörjningskedja
PepsiCo är ett företag för konsumentförpackade varor som förlitar sig på enorma datamängder för en effektiv hantering av försörjningskedjan. Företaget har åtagit sig att se till att de fyller återförsäljarnas hyllor med lämpliga volymer och typer av produkter. Företagets kunder tillhandahåller rapporter som inkluderar deras lagerinventering och POS-inventering till företaget, och dessa data används för att stämma av och prognostisera produktions- och leveransbehov. På så sätt ser företaget till att detaljisterna får rätt produkter i rätt volymer och vid rätt tidpunkt. Lyssna på det här webbseminariet där företagets Customer Supply Chain Analyst talar om vikten av big data-analyser i PepsiCo Supply chain.
Key Takeaway
Big data-analyser är en viktig investering för ett växande företag. Genom att implementera big data analytics kan företag uppnå konkurrensfördelar, minska driftskostnaderna och driva på kundbevarandet. Det finns olika källor till kunddata som företag kan utnyttja. I takt med de tekniska framstegen blir data lätt tillgängliga för alla organisationer.
Tekniskt sett är det rimligt att säga att organisationer redan har data till sitt förfogande. Det är upp till de enskilda organisationerna att se till att de implementerar lämpliga dataanalyssystem som kan hantera de enorma uppgifterna. Har ditt företag en mekanism för analys av stora data på plats? Lär dig av ovanstående exempel på framgångsrika varumärken och implementera en sådan redan idag.
Samlar du in data om ditt varumärke från webben och sociala medier?
Om inte, kan du göra det direkt med Mentionlytics. Gå bara till https://www.mentionlytics.com/free-brand-monitoring/ och ange ditt varumärkesnamn för att komma igång gratis. Du kommer att bli förvånad över vad du kan få reda på om ditt varumärke som du inte visste att det fanns.
Det är möjligt att se dessa uppgifter genom att utföra enkla sökningar på Google eller sociala medier, men det är verkligen svårt att förstå dem, genom att titta sparsamt på det här sättet. Det är här verktygen för övervakning av sociala medier kommer in i bilden. Du kan använda ett sådant verktyg för att automatiskt samla in all denna data för dig varje dag, analysera den och ge dig användbara insikter som kan vara till stor nytta för ditt varumärke.
Vad mer är, du kan också få tillgång till samma data för dina konkurrenter. Dessutom kan du övervaka nyckelord och fraser som är relaterade till din bransch, och på så sätt kan du få mycket användbara konsumentinsikter i realtid. Dessa insikter kan kosta hundratals dollar att skaffa från ett undersökningsföretag.