ビッグデータ解析の5つのメリットと企業が始める方法

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Terence Mills

Terence Mills, CEO of AI.ioは、AIのパイオニア、ソートリーダー、デジタルテクノロジーの専門家です。

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消費者は毎日商品やサービスの広告であふれかえっている。 選択肢の多さに疲弊しているのです。 何が消費者を立ち止まらせ、注目させるのか。

ブランドはこの問いに答えようと努力し、その結果、よりクリエイティブになっています。 実際、多くの企業がビッグデータ解析のメリットに飛び込んでいます。 たとえば、2016 年にスターバックスは、AI を使用して、パーソナライズされた献立を電子メールで顧客に送信することを開始しました。 個人の好みに合わせて飲み物をカスタマイズするだけでなく、同社はポイントカードとアプリを使用して、いつどこで購入したかなどの顧客データを収集し、分析しています

ビッグデータは新しい用語ではありません。 しかし、最初のビッグデータ・アナリストは、手書きで入力したスプレッドシートを使い、手作業で分析していました。 このプロセスにどれほどの時間がかかっていたかは、想像に難くありません。 先進的なソフトウェアシステムは分析時間を大幅に短縮し、企業に、収益の増加、コストの削減、成長の刺激につながるスピーディな意思決定を可能にします。

このように、ビッグデータ解析への投資を検討しているブランドには、以下のような利点があります。 顧客獲得と維持

目立つために、組織は製品を販売するための独自のアプローチを持つ必要があります。 ビッグデータを使用することで、企業は顧客が求めているものを正確に特定することができます。 新しいビッグデータ・プロセスは、消費者のパターンを観察します。 そして、そのパターンを利用して、より多くのデータを収集し、より多くのトレンドと顧客を満足させる方法を特定することで、ブランド・ロイヤルティを誘発するのである。 アマゾンは、今日のインターネット上で最もパーソナライズされたショッピング体験を提供することで、この技術をマスターしています。 過去に購入した商品だけでなく、他の顧客が購入した商品、閲覧行動、その他多くの要因に基づいて提案されるのです。 2. フォーカスとターゲットキャンペーン

企業は、ビッグデータを使用して、ターゲットとする市場に合わせた製品を提供することができます。 効果のない広告キャンペーンにお金を費やすのは忘れてください。 ビッグデータは、企業が顧客動向の高度な分析を行うのに役立ちます。 この分析には通常、オンライン購入の監視や販売時点取引の観察が含まれます。

これらの洞察により、企業は成功した、焦点を絞った、的を絞ったキャンペーンを作成できるようになり、顧客の期待に応え、それを上回ることができ、より高いブランドロイヤルティを築くことができます。 ビッグデータは、リスク管理モデルの有効性を向上させ、よりスマートな戦略を生み出すことができます。 大量のデータを収集することで、企業は何が顧客ベースに合っているかを区別することができます。

企業が今日の市場で競争力を維持したい場合、もはや直感に頼ることはできません。 多くのデータを活用することで、企業は顧客からのフィードバック、製品の成功、競合他社の動向を追跡するプロセスを導入できるようになりました。 複雑なサプライヤー ネットワーク

ビッグ データを使用することにより、企業は、サプライヤー ネットワーク (B2B コミュニティとして知られている) をより正確に、より深く理解できるようにします。 サプライヤーは、ビッグデータ分析を適用することで、通常直面する制約から逃れることができます。 ビッグデータの適用により、サプライヤーは成功に必要な、より高いレベルの文脈的インテリジェンスを使用します。

サプライチェーンの経営者は現在、サプライヤー ネットワークの基盤を変えて、ハイレベルなコラボレーションを含む破壊的テクノロジーとしてデータ アナリティクスに注目をしています。 このコラボレーションにより、ネットワークは新しい知識を既存の問題や他のシナリオに適用することができます。

How To Beginting Putting Big Data To Work

データを持っているが、どこから始めればよいか、どのように使えばよいかわからないという企業もご安心ください。 まず、持っているデータでどのようなビジネス上の問題を解決しようとしているのかを判断する必要があります。 たとえば、ショッピング カートの放棄のレベルとその理由を判断しようとしているのでしょうか。

次に、データを持っているからといって、それを問題解決に自動的に使えるとは限りません。 ほとんどの組織では、10年以上にわたってデータを収集しています。 しかし、それは構造化されておらず、乱雑なデータ、いわゆる “ダーティデータ “です。

第三に、もしあなたが会社と仕事をすることを決めたら、単にデータを視覚化する以上のことができる会社が必要でしょう。 ビジネス上の問題を解決するための洞察を得るために、データをモデル化できる企業である必要があります。 データのモデリングは簡単でも安価でもないので、このステップに進む前に予算と計画を立てることが重要です。

重要な投資

最大のビジネスは、ビッグデータ分析のおかげで、成長を続けています。 開発中のテクノロジーは、これまで以上に多くの組織が利用できるようになりつつあります。 ブランドが自由に使えるデータを手に入れたら、適切な分析システムを導入して、多くの問題を解決することができます。

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