Příspěvek napsal
Terence Mills
Terence Mills, generální ředitel společnosti AI.io, je průkopníkem umělé inteligence, myšlenkovým lídrem a specialistou na digitální technologie.
Getty
Spotřebitelé jsou denně zaplavováni reklamami na produkty a služby. Množství možností je vyčerpávající. Co přiměje spotřebitele zastavit se a věnovat pozornost?“
Když se značky snaží odpovědět na tuto otázku, stávají se díky tomu kreativnějšími. Mnohé z nich se totiž noří do výhod analýzy velkých dat. Například společnost Starbucks začala v roce 2016 využívat umělou inteligenci k zasílání personalizovaných nabídek svým zákazníkům prostřednictvím e-mailu. Kromě přizpůsobování nápojů osobním chutím společnost využívá svou věrnostní kartu a aplikaci ke shromažďování a analýze údajů o zákaznících, včetně toho, kde a kdy nakupují.
Velká data nejsou novým pojmem. Je to koncept, který existuje již mnoho let – ale první analytici velkých dat používali tabulky, které se psaly ručně a pak ručně analyzovaly. Dovedete si představit, jak dlouho tento proces dříve trval.
Inovace v oblasti technologií změnily pravidla, pokud jde o big data. Pokročilé softwarové systémy výrazně zkracují dobu analýzy a dávají firmám možnost přijímat rychlá rozhodnutí, která pomáhají zvyšovat příjmy, snižovat náklady a stimulovat růst. To nabízí konkurenční výhodu značkám, které jsou schopny pracovat rychleji a efektivněji se zaměřit na své spotřebitele.
Pokud jste značkou, která zvažuje investici do analýzy velkých objemů dat, zde jsou některé ze způsobů, které vám mohou přinést výhody:
1. Zjistěte, zda je pro vás analýza velkých objemů dat výhodná. Získávání a udržení zákazníků
Chce-li organizace vyniknout, musí mít jedinečný přístup k prodeji svých produktů. Pomocí velkých dat mohou společnosti přesně určit, co zákazníci hledají. Vytvoří si tak pevnou zákaznickou základnu hned na začátku.
Nové procesy big data sledují vzorce chování spotřebitelů. Tyto vzorce pak využívají k vyvolání věrnosti značce tím, že sbírají další data, aby zjistily další trendy a způsoby, jak udělat zákazníky spokojenými. Společnost Amazon tuto techniku zvládla tím, že poskytuje jeden z nejpersonalizovanějších nákupních zážitků na současném internetu. Návrhy jsou založeny nejen na předchozích nákupech, ale také na zboží, které si koupili jiní zákazníci, na chování při prohlížení a na mnoha dalších faktorech.
2. Nabídky pro zákazníky, kteří si koupili zboží v minulosti. Zaměřené a cílené kampaně
Podniky mohou využívat big data k tomu, aby cílovému trhu dodávaly produkty na míru. Zapomeňte na utrácení peněz za reklamní kampaně, které nefungují. Velká data pomáhají firmám provádět sofistikovanou analýzu trendů zákazníků. Tato analýza obvykle zahrnuje sledování online nákupů a pozorování transakcí v místech prodeje.
Tyto poznatky pak umožňují společnostem vytvářet úspěšné, cílené a zaměřené kampaně, čímž se společnosti vyrovnávají a překonávají očekávání zákazníků a budují si větší loajalitu ke značce.
3. Identifikace potenciálních rizik
V dnešní době se podnikům daří ve vysoce rizikových prostředích, ale tato prostředí vyžadují procesy řízení rizik – a big data se podílejí na vývoji nových řešení řízení rizik. Velká data mohou zlepšit účinnost modelů řízení rizik a vytvořit chytřejší strategie.
4. Inovativní produkty
Velká data nadále pomáhají společnostem aktualizovat stávající produkty a zároveň inovovat nové. Díky shromažďování velkého množství dat jsou společnosti schopny rozlišit, co vyhovuje jejich zákaznické základně.
Pokud si chce společnost udržet konkurenceschopnost na dnešním trhu, nemůže se již spoléhat na instinkt. S takovým množstvím dat, na jejichž základě mohou organizace pracovat, mohou nyní zavést procesy pro sledování zpětné vazby svých zákazníků, úspěšnosti produktů a toho, co dělají jejich konkurenti.
5. Jaké jsou výsledky? Komplexní dodavatelské sítě
Pomocí velkých dat nabízejí společnosti dodavatelským sítím, jinak známým jako B2B komunity, větší přesnost a přehled. Dodavatelé jsou schopni uniknout omezením, kterým obvykle čelí, použitím analýzy velkých dat. Prostřednictvím aplikace big dat dodavatelé využívají vyšší úroveň kontextuální inteligence, která je nezbytná pro jejich úspěch.
Ředitelé dodavatelských řetězců se nyní dívají na analýzu dat jako na převratnou technologii tím, že mění základy dodavatelských sítí tak, aby zahrnovaly spolupráci na vysoké úrovni. Tato spolupráce umožňuje sítím aplikovat nové znalosti na stávající problémy nebo jiné scénáře.
Jak začít využívat velká data k práci
Pokud jste podnik, který má data, ale nevíte, kde začít nebo jak je využít, nezoufejte. Nejste v tom sami.
Nejprve musíte určit, jaký obchodní problém se budete snažit pomocí dat, která máte, vyřešit. Snažíte se například zjistit míru opuštění nákupního košíku a proč?“
Druhé, to, že máte data, automaticky neznamená, že je můžete využít k řešení svého problému. Většina organizací shromažďuje data již deset nebo více let. Přesto jsou nestrukturovaná a neuspořádaná – takzvaná „špinavá data“. Než je budete moci využít, budete je muset vyčistit tím, že je převedete do strukturovaného formátu.
Zatřetí, pokud se rozhodnete spolupracovat s firmou, budete potřebovat takovou, která umí víc než jen vizualizovat data. Bude to muset být firma, která dokáže data modelovat tak, aby z nich vyplynuly poznatky, které vám pomohou vyřešit váš obchodní problém. Modelování dat není snadné ani levné, proto je důležité mít před tímto krokem připravený rozpočet a plán.
Důležitá investice
Největší firmy díky analýze velkých dat stále rostou. Rozvíjející se technologie se stává dostupnou pro více organizací než kdykoli předtím. Jakmile mají značky k dispozici data, mohou implementovat vhodné analytické systémy, které vyřeší mnoho jejich problémů.
.