Как компании используют аналитику больших данных в реальном мире?

Самое ценное в современной компании - это данные! Компании могут работать намного эффективнее, анализируя большие объемы данных и принимая на их основе бизнес-решения. Это означает, что аналитика больших данных - это текущий путь к прибыли! Неудивительно ли, что все больше и больше компаний постепенно переходят к бизнес-модели, основанной на данных?

Аналитика больших данных намного более объективна, чем старые методы, и компании могут принимать правильные бизнес-решения, используя анализ данных. Было время, когда компании могли взаимодействовать со своими покупателями только на одном месте в магазине. И не было возможности узнать, чего хотят отдельные клиенты в крупном масштабе. Но все изменилось с появлением аналитики больших данных. Теперь компании могут напрямую взаимодействовать с каждым клиентом онлайн лично и знать, чего они хотят!

Итак, давайте посмотрим, как компании могут использовать аналитику больших данных в реальном мире, чтобы улучшить свою производительность и со временем стать еще более успешными (и богатыми!).

1. Компании используют аналитику больших данных для увеличения удержания клиентов

Ни одна компания не может существовать без клиентов! Поэтому для компании необходимо привлечение клиентов и, что еще более важно, их удержание. И аналитика больших данных, безусловно, может помочь в этом! Аналитика больших данных позволяет компании наблюдать за тенденциями клиентов, а затем продавать свои продукты, не забывая о своих клиентах. И чем больше у компании данных о своей клиентской базе, тем точнее они могут наблюдать тенденции и закономерности клиентов, что гарантирует, что компания сможет предоставлять именно то, что хотят ее клиенты. И это лучший способ увеличить удержание клиентов. В конце концов, счастливые клиенты - это постоянные клиенты!

Примером компании, которая использует аналитику больших данных для увеличения удержания клиентов, является Amazon . Amazon собирает все данные о своих клиентах, такие как их имена, адреса, история поиска, платежи и т. Д., Чтобы обеспечить действительно персонализированный опыт. Это означает, что Amazon знает, кто вы, как только вы входите в систему! Он также предоставляет вам рекомендации по продуктам на основе вашей истории, чтобы у вас было больше шансов купить что-то. А если вы купите много вещей на Amazon, у вас меньше шансов покинуть Amazon!

2. Компании используют аналитику больших данных для создания маркетинговых кампаний.

Как компании привлечь новых клиентов? Маркетинговые кампании! Однако, если хорошая маркетинговая кампания может привлечь клиентов для компании, плохая маркетинговая кампания может заставить компанию потерять даже своих существующих клиентов. Поэтому аналитика больших данных необходима для анализа клиентской базы и понимания того, чего хотят люди, чтобы маркетинговая кампания привела к успешной конверсии большего числа людей. Это можно сделать, отслеживая текущие онлайн-тенденции, изучая поведение клиентов на рынке, а затем используя это для создания успешной маркетинговой кампании.

Примером компании, которая использует аналитику больших данных для создания маркетинговых кампаний, является Netflix . Вы заметили, что, как только вы открываете Netflix, у них есть фильмы и сериалы, которые продаются специально для вас? Для этого они собирают данные о ваших привычках просмотра и истории поиска, а затем предоставляют целевую рекламу. Так что, если вы недавно смотрели детективные фильмы, вам будут рекомендовать это и в будущем!

3. Компании используют аналитику больших данных для управления рисками.

Компания не может поддерживать себя, если у нее нет успешного плана управления рисками. В конце концов, как должна функционировать большая компания, если она даже не может заранее обнаружить риски, а затем работать над их минимизацией в максимально возможной степени? И здесь на помощь приходит аналитика больших данных! Его можно использовать для сбора и анализа обширных внутренних данных, имеющихся в архивах компании, которые могут помочь в разработке как краткосрочных, так и долгосрочных моделей управления рисками. Используя их, компания может определять будущие риски и принимать гораздо более стратегические бизнес-решения. Это означает гораздо больше денег в будущем !!!

Примером компании, которая использует аналитику больших данных для управления рисками, является Starbucks . Знаете ли вы, что у Starbucks может быть несколько магазинов на одной улице, и все они успешны? Это потому, что Starbucks отлично анализирует риски и предлагает отличный кофе! Они собирают данные, такие как данные о местоположении, демографические данные, предпочтения клиентов, уровень трафика и т. Д., О любом месте, где они планируют открыть магазин, и делают это только в том случае, если шансы на успех высоки, а связанный с этим риск минимален. Таким образом, они могут даже выбирать места, расположенные близко друг к другу, при условии, что там больше прибыли и меньше риска.

4. Компании используют аналитику больших данных для управления цепочкой поставок.

Цепочка поставок начинается с создания сырья и заканчивается готовой продукцией в руках клиентов. А крупным компаниям очень сложно справиться с этой цепочкой поставок. В конце концов, он может содержать тысячи людей и продуктов, которые перемещаются от места производства к месту потребления! Таким образом, компании могут использовать Big Data Analytics для анализа своего сырья, продуктов на своих складах и данных о своих розничных продавцах, чтобы понять свои потребности в производстве и отгрузке. Это значительно упростит управление цепочкой поставок, что приведет к меньшему количеству ошибок и, как следствие, меньшим потерям для компании.

Примером компании, которая использует аналитику больших данных для управления цепочкой поставок, является PepsiCo . Хотя самая популярная вещь, продаваемая PepsiCo, конечно же, Pepsi, знаете ли вы, что они продают много других вещей, таких как Mountain Dew, Lays, 7Up, Doritos и т. Д. По всему миру! И очень сложно управлять цепочкой поставок такого количества вещей без использования аналитики больших данных. Таким образом, PepsiCo использует данные для расчета количества и типа продуктов, которые нужны розничным продавцам, без потерь.

5. Компании используют аналитику больших данных для создания продуктов.

Все компании стараются создавать продукты, которые нужны их клиентам. Что, если бы компании могли сначала понять, чего хотят их клиенты, а затем создавать продукты? Они обязательно добьются успеха! Именно на это и направлена аналитика больших данных для создания продуктов. Компании могут использовать такие данные, как предыдущий ответ о продукте, формы обратной связи с клиентами, успехи конкурентов и т. Д., Чтобы понять, какие типы продуктов хотят клиенты, а затем работать над этим. Таким образом, компании могут создавать новые продукты, а также улучшать свои предыдущие продукты в соответствии с рыночным спросом и становиться намного более успешными и популярными.

Примером компании, которая использует аналитику больших данных для создания продуктов, является Burberry , британский дом моды класса люкс. Они обеспечивают роскошь с помощью технологий! Это достигается путем нацеливания на клиентов на индивидуальном уровне, чтобы узнать, какие продукты они хотят, и сосредоточения внимания на них. Сотрудники магазина Burberry также могут просмотреть историю ваших покупок и предпочтения в Интернете и порекомендовать аксессуары, сочетающиеся с вашей одеждой. И это позволяет получить по-настоящему персонализированный опыт работы с продуктом, который возможен только с помощью Big Data Analytics.