Fem fördelar med Big Data Analytics och hur företag kan komma igång

Getty

Konsumenter översvämmas varje dag av annonser för produkter och tjänster. Antalet alternativ är uttömmande. Vad är det som får konsumenterna att stanna upp och lyssna?

När varumärken arbetar för att besvara denna fråga blir de mer kreativa som ett resultat. Faktum är att många dyker ner i fördelarna med analys av stora datamängder. År 2016 började till exempel Starbucks använda AI för att skicka personliga erbjudanden till sina kunder via e-post. Förutom att anpassa drycker för att matcha den personliga smaken använder företaget sitt lojalitetskort och sin app för att samla in och analysera kunddata, inklusive var och när köp görs.

Big data är inte en ny term. Det är ett begrepp som har funnits i många år – men de första big data-analytikerna använde kalkylblad som skrevs in för hand och sedan analyserades manuellt. Du kan föreställa dig hur lång tid den processen brukade ta.

Innovationer inom tekniken har ändrat reglerna när det gäller stora data. Avancerade mjukvarusystem minskar analystiden avsevärt, vilket ger företag möjlighet att fatta snabba beslut som bidrar till att öka intäkterna, minska kostnaderna och stimulera tillväxten. Detta ger en konkurrensfördel till de varumärken som kan arbeta snabbare och rikta sig mer effektivt till sina konsumenter.

Om du är ett varumärke som överväger att investera i big data-analyser, är här några av de sätt som du kan dra nytta av:

1. Kundanskaffning och kundbevarande

För att sticka ut måste organisationer ha ett unikt tillvägagångssätt för att marknadsföra sina produkter. Genom att använda stora datamängder kan företag lokalisera exakt vad kunderna letar efter. De etablerar en solid kundbas redan från början.

Nya big data-processer observerar konsumenternas mönster. De använder sedan dessa mönster för att utlösa varumärkeslojalitet genom att samla in mer data för att identifiera fler trender och sätt att göra kunderna nöjda. Amazon har bemästrat denna teknik genom att erbjuda en av de mest personliga shoppingupplevelserna på internet i dag. Förslagen baseras inte bara på tidigare köp, utan även på varor som andra kunder har köpt, surfbeteende och många andra faktorer.

2. Fokuserade och riktade kampanjer

Företagen kan använda stora data för att leverera skräddarsydda produkter till sin målgrupp. Glöm att spendera pengar på reklamkampanjer som inte fungerar. Stora data hjälper företag att göra en sofistikerad analys av kundtrender. Denna analys omfattar vanligtvis övervakning av onlineköp och observation av transaktioner på försäljningsställen.

Dessa insikter gör det sedan möjligt för företag att skapa framgångsrika, fokuserade och målinriktade kampanjer, vilket gör det möjligt för företag att matcha och överträffa kundernas förväntningar och bygga upp en större varumärkeslojalitet.

3. Identifiering av potentiella risker

Här i dag blomstrar företag i högriskmiljöer, men dessa miljöer kräver riskhanteringsprocesser – och big data har spelat en viktig roll för att utveckla nya riskhanteringslösningar. Big data kan förbättra effektiviteten hos riskhanteringsmodellerna och skapa smartare strategier.

4. Innovativa produkter

Big data fortsätter att hjälpa företag att uppdatera befintliga produkter samtidigt som de innoverar nya. Genom att samla in stora mängder data kan företagen urskilja vad som passar deras kundbas.

Om ett företag vill förbli konkurrenskraftigt på dagens marknad kan det inte längre förlita sig på instinkt. Med så mycket data att utgå från kan företag nu införa processer för att spåra kundfeedback, produktframgångar och vad konkurrenterna gör.

5. Komplexa leverantörsnätverk

Med hjälp av stora datamängder kan företag erbjuda leverantörsnätverk, även kallade B2B-communities, med större precision och insikter. Leverantörerna kan undkomma begränsningar som de vanligtvis möter genom att tillämpa big data-analyser. Genom tillämpningen av stora data använder leverantörerna högre nivåer av kontextuell intelligens, vilket är nödvändigt för deras framgång.

Leverantörschefer inom försörjningskedjan ser nu på dataanalys som en omvälvande teknik genom att förändra grunden för leverantörsnätverken till att inkludera samarbete på hög nivå. Detta samarbete gör det möjligt för nätverken att tillämpa ny kunskap på befintliga problem eller andra scenarier.

Hur man börjar sätta Big Data i arbete

Om du är ett företag som har data, men du vet inte var du ska börja eller hur du ska använda dem, behöver du inte oroa dig. Du är inte ensam.

Först måste du bestämma vilket affärsproblem du ska försöka lösa med de data du har. Försöker du till exempel fastställa nivån på övergivna varukorgar och varför?

För det andra betyder det inte automatiskt att du kan använda dem för att lösa ditt problem bara för att du har data. De flesta organisationer har samlat in data i ett decennium eller mer. Ändå är den ostrukturerad och rörig – det som kallas ”smutsiga data”. Du måste städa upp den genom att lägga in den i ett strukturerat format innan du kan använda den.

För det tredje, om du bestämmer dig för att arbeta med ett företag, behöver du ett företag som kan göra mer än att bara visualisera data. Det måste vara ett företag som kan modellera data för att skapa insikter som hjälper dig att lösa ditt affärsproblem. Att modellera data är varken lätt eller billigt, så det är viktigt att ha en budget och en plan på plats innan du tar detta steg.

En viktig investering

De största företagen fortsätter att växa, tack vare big data-analyser. Utvecklingstekniken blir tillgänglig för fler organisationer än någonsin tidigare. När varumärken har data till sitt förfogande kan de implementera lämpliga analyssystem för att lösa många av sina problem.