Post written by
Terence Mills
Terence Mills, CEO of AI.io, on tekoälyn edelläkävijä, ajatusjohtaja ja digitaalisen teknologian asiantuntija.
Getty
Kuluttajat hukkuvat päivittäin tuotteiden ja palveluiden mainoksiin. Vaihtoehtojen määrä on uuvuttava. Mikä saa kuluttajat pysähtymään ja kiinnittämään huomiota?
Kun brändit pyrkivät vastaamaan tähän kysymykseen, niistä tulee sen seurauksena luovempia. Itse asiassa monet sukeltavat big data -analytiikan hyötyihin. Esimerkiksi vuonna 2016 Starbucks alkoi käyttää tekoälyä lähettääkseen henkilökohtaisia tarjouksia asiakkailleen sähköpostitse. Sen lisäksi, että yritys räätälöi juomia henkilökohtaisen maun mukaan, se käyttää kanta-asiakaskorttiaan ja sovellustaan asiakastietojen keräämiseen ja analysoimiseen, mukaan lukien ostopaikat ja -ajankohdat.
Big data ei ole uusi termi. Se on käsite, joka on ollut olemassa jo vuosia – mutta ensimmäiset big data -analyytikot käyttivät taulukkolaskentataulukoita, jotka kirjoitettiin käsin ja analysoitiin sitten manuaalisesti. Voit kuvitella, kuinka kauan tämä prosessi ennen kesti.
Teknologian innovaatiot ovat muuttaneet sääntöjä big datan osalta. Kehittyneet ohjelmistojärjestelmät lyhentävät analyysiin kuluvaa aikaa huomattavasti, mikä antaa yrityksille mahdollisuuden tehdä nopeita päätöksiä, jotka auttavat lisäämään tuloja, vähentämään kustannuksia ja edistämään kasvua. Tämä tarjoaa kilpailuetua tuotemerkeille, jotka pystyvät työskentelemään nopeammin ja kohdentamaan kuluttajilleen tehokkaammin.
Jos olet tuotemerkki, joka harkitsee investoimista big data -analytiikkaan, tässä on muutamia tapoja, joilla voit hyötyä:
1. Asiakkaiden hankkiminen ja säilyttäminen
Erottuakseen joukosta, organisaatioilla on oltava ainutlaatuinen lähestymistapa tuotteidensa markkinointiin. Käyttämällä big dataa yritykset voivat paikantaa tarkalleen, mitä asiakkaat etsivät. Ne luovat vankan asiakaskunnan heti alkuunsa.
Uudet big data -prosessit tarkkailevat kuluttajien käyttäytymismalleja. Sitten ne käyttävät näitä malleja laukaistakseen brändiuskollisuutta keräämällä lisää dataa, jotta voidaan tunnistaa lisää trendejä ja tapoja tehdä asiakkaat tyytyväisiksi. Amazon hallitsee tämän tekniikan tarjoamalla yhden nykypäivän internetin yksilöllisimmistä ostokokemuksista. Ehdotukset eivät perustu ainoastaan aiempiin ostoksiin, vaan myös muiden asiakkaiden ostamiin tuotteisiin, selauskäyttäytymiseen ja moniin muihin tekijöihin.
2. Keskitetyt ja kohdennetut kampanjat
Yritykset voivat käyttää big dataa räätälöityjen tuotteiden toimittamiseen kohdemarkkinoilleen. Unohda rahan tuhlaaminen mainoskampanjoihin, jotka eivät toimi. Big data auttaa yrityksiä tekemään hienostuneen analyysin asiakastrendeistä. Tämä analyysi sisältää yleensä verkko-ostosten seurannan ja myyntipisteen tapahtumien tarkkailun.
Näiden oivallusten avulla yritykset voivat sitten luoda menestyksekkäitä, kohdennettuja ja kohdennettuja kampanjoita, jolloin yritykset voivat vastata asiakkaiden odotuksiin ja ylittää ne sekä rakentaa suurempaa brändiuskollisuutta.
3. Mahdollisten riskien tunnistaminen
Tänä päivänä yritykset kukoistavat riskialttiissa ympäristöissä, mutta nämä ympäristöt vaativat riskienhallintaprosesseja – ja big data on ollut keskeisessä roolissa kehiteltäessä uudenlaista riskienhallintaratkaisua. Big data voi parantaa riskienhallintamallien tehokkuutta ja luoda älykkäämpiä strategioita.
4. Innovatiiviset tuotteet
Big data auttaa yrityksiä edelleen päivittämään nykyisiä tuotteita ja innovoimaan uusia. Keräämällä suuria tietomääriä yritykset pystyvät erottamaan, mikä sopii niiden asiakaskunnalle.
Jos yritys haluaa pysyä kilpailukykyisenä nykypäivän markkinoilla, se ei voi enää luottaa vaistoon. Kun käytettävissä on niin paljon dataa, yritykset voivat nyt ottaa käyttöön prosesseja, joiden avulla ne voivat seurata asiakaspalautettaan, tuotteidensa menestystä ja sitä, mitä niiden kilpailijat tekevät.
5. Monimutkaiset toimittajaverkostot
Käyttämällä big dataa yritykset tarjoavat toimittajaverkostoille, joita muuten kutsutaan B2B-yhteisöiksi, enemmän tarkkuutta ja näkemystä. Toimittajat pystyvät pääsemään eroon rajoituksista, joita ne yleensä kohtaavat soveltamalla big data -analytiikkaa. Big datan soveltamisen kautta toimittajat käyttävät suurempaa kontekstuaalista älykkyyttä, joka on välttämätöntä niiden menestykselle.
Toimitusketjujen johtajat tarkastelevat data-analytiikkaa nyt mullistavana teknologiana muuttamalla toimittajaverkostojen perustan siten, että se sisältää korkean tason yhteistyötä. Tämän yhteistyön avulla verkostot voivat soveltaa uutta tietoa olemassa oleviin ongelmiin tai muihin skenaarioihin.
How To Begin Putting Big Data To Work
Jos olet yritys, jolla on dataa, mutta et tiedä, mistä aloittaa tai miten käyttää sitä, älä huoli. Et ole yksin.
Ensin on määriteltävä, mitä liiketoimintaongelmaa yrität ratkaista käytössäsi olevalla datalla. Yritätkö esimerkiksi määrittää ostoskorin hylkäämisen tason ja miksi?
Toiseksi, se, että sinulla on tietoja, ei automaattisesti tarkoita, että voit käyttää niitä ongelmasi ratkaisemiseen. Useimmat organisaatiot ovat keränneet tietoja vuosikymmenen ajan tai kauemmin. Silti se on jäsentymätöntä ja sotkuista – niin sanottua ”likaista dataa”. Sinun on siivottava se laittamalla se jäsenneltyyn muotoon, ennen kuin voit käyttää sitä.
Kolmanneksi, jos päätät työskennellä yrityksen kanssa, tarvitset sellaisen, joka osaa tehdä muutakin kuin vain visualisoida datan. Sen on oltava yritys, joka pystyy mallintamaan datan niin, että se tuottaa oivalluksia, jotka auttavat sinua ratkaisemaan liiketoimintaongelmasi. Datan mallintaminen ei ole helppoa tai edullista, joten on tärkeää, että sinulla on budjetti ja suunnitelma valmiina ennen kuin otat tämän askeleen.
Tärkeä investointi
Suurimmat yritykset jatkavat kasvuaan big data -analytiikan ansiosta. Kehittyvä teknologia on tulossa useampien organisaatioiden saataville kuin koskaan aiemmin. Kun brändeillä on dataa käytössään, ne voivat ottaa käyttöön sopivia analyysijärjestelmiä monien ongelmiensa ratkaisemiseksi.