Five Benefits Of Big Data Analytics And How Companies Can Get Started

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I consumatori sono sommersi ogni giorno da pubblicità di prodotti e servizi. Il numero di opzioni è estenuante. Cosa spinge i consumatori a fermarsi e prestare attenzione?

Quando i marchi lavorano per rispondere a questa domanda, diventano più creativi di conseguenza. Infatti, molti si stanno immergendo nei benefici della big data analytics. Per esempio, nel 2016 Starbucks ha iniziato a utilizzare l’AI per inviare offerte personalizzate ai suoi clienti via e-mail. Oltre a personalizzare le bevande per soddisfare i gusti personali, l’azienda utilizza la sua carta fedeltà e l’app per raccogliere e analizzare i dati dei clienti, tra cui dove e quando vengono effettuati gli acquisti.

I big data non sono un termine nuovo. È un concetto che esiste da molti anni – ma i primi analisti di big data usavano fogli di calcolo che venivano digitati a mano e poi analizzati manualmente. Potete immaginare quanto tempo impiegava questo processo.

Le innovazioni tecnologiche hanno cambiato le regole quando si tratta di big data. I sistemi software avanzati riducono notevolmente il tempo di analisi, dando alle aziende la possibilità di prendere decisioni veloci che aiutano ad aumentare le entrate, ridurre i costi e stimolare la crescita. Questo offre un vantaggio competitivo ai marchi che sono in grado di lavorare più velocemente e indirizzare i loro consumatori in modo più efficace.

Se sei un marchio che sta considerando di investire in big data analytics, ecco alcuni dei modi in cui potresti trarne vantaggio:

1. Acquisizione e conservazione dei clienti

Per distinguersi, le organizzazioni devono avere un approccio unico per commercializzare i loro prodotti. Usando i big data, le aziende possono individuare esattamente ciò che i clienti stanno cercando. Stabiliscono una solida base di clienti fin dall’inizio.

I nuovi processi di big data osservano i modelli dei consumatori. Poi usano questi modelli per innescare la fedeltà al marchio, raccogliendo più dati per identificare altre tendenze e modi per rendere i clienti felici. Amazon ha padroneggiato questa tecnica fornendo una delle esperienze di shopping più personalizzate su internet oggi. I suggerimenti sono basati non solo sugli acquisti passati, ma anche sugli articoli che altri clienti hanno comprato, sul comportamento di navigazione e su molti altri fattori.

2. Campagne focalizzate e mirate Campagne focalizzate e mirate

Le aziende possono usare i big data per fornire prodotti su misura al loro mercato mirato. Dimenticatevi di spendere soldi in campagne pubblicitarie che non funzionano. I big data aiutano le aziende a fare un’analisi sofisticata delle tendenze dei clienti. Questa analisi di solito include il monitoraggio degli acquisti online e l’osservazione delle transazioni nei punti vendita.

Queste intuizioni permettono poi alle aziende di creare campagne mirate e di successo, permettendo così alle aziende di soddisfare e superare le aspettative dei clienti e costruire una maggiore fedeltà al marchio.

3. Identificazione dei potenziali rischi

Al giorno d’oggi le aziende prosperano in ambienti ad alto rischio, ma questi ambienti richiedono processi di gestione del rischio – e i big data sono stati determinanti nello sviluppo di nuove soluzioni di gestione del rischio. I big data possono migliorare l’efficacia dei modelli di gestione del rischio e creare strategie più intelligenti.

4. Prodotti innovativi

I big data continuano ad aiutare le aziende ad aggiornare i prodotti esistenti mentre ne innovano di nuovi. Raccogliendo grandi quantità di dati, le aziende sono in grado di distinguere ciò che si adatta alla loro base di clienti.

Se un’azienda vuole rimanere competitiva nel mercato di oggi, non può più fare affidamento sull’istinto. Con così tanti dati su cui lavorare, le organizzazioni possono ora implementare processi per tracciare il feedback dei loro clienti, il successo dei prodotti e quello che stanno facendo i loro concorrenti.

5. Reti di fornitori complesse Reti di fornitori complesse

Utilizzando i big data, le aziende offrono alle reti di fornitori, altrimenti note come comunità B2B, una maggiore precisione e comprensione. I fornitori sono in grado di sfuggire ai vincoli che tipicamente affrontano applicando l’analisi dei big data. Attraverso l’applicazione dei big data, i fornitori utilizzano livelli più alti di intelligenza contestuale, che è necessaria per il loro successo.

I dirigenti della supply chain stanno ora guardando all’analitica dei dati come a una tecnologia dirompente, cambiando le basi delle reti di fornitori per includere una collaborazione di alto livello. Questa collaborazione permette alle reti di applicare nuove conoscenze ai problemi esistenti o ad altri scenari.

Come iniziare a mettere Big Data al lavoro

Se sei un’azienda che ha dati, ma non sai da dove iniziare o come usarli, non preoccuparti. Non siete soli.

Prima di tutto, dovete determinare quale problema aziendale cercherete di risolvere con i dati che avete. Per esempio, state cercando di determinare il livello di abbandono del carrello e perché?

In secondo luogo, solo perché avete i dati non significa automaticamente che potete utilizzarli per risolvere il vostro problema. La maggior parte delle organizzazioni ha raccolto dati per un decennio o più. Eppure, sono non strutturati e disordinati – ciò che è noto come “dati sporchi”. Dovrete ripulirli mettendoli in un formato strutturato prima di poterli utilizzare.

In terzo luogo, se decidete di lavorare con un’azienda, avrete bisogno di un’azienda che possa fare più che visualizzare i dati. Dovrà essere un’azienda in grado di modellare i dati per ottenere intuizioni che vi aiuteranno a risolvere il vostro problema aziendale. Modellare i dati non è facile o poco costoso, quindi è importante avere un budget e un piano in atto prima di fare questo passo.

Un investimento importante

Le più grandi aziende continuano a crescere, grazie ai big data analytics. Lo sviluppo della tecnologia sta diventando disponibile per più organizzazioni che mai. Una volta che i marchi hanno a disposizione i dati, possono implementare i sistemi di analisi appropriati per risolvere molti dei loro problemi.