Никой не може да отрече силата на големите масиви от данни. Това е толкова ценен инструмент за бизнеса, че водещи специалисти вече го наричат „Новият петрол“.

Много компании обаче трудно успяват да се възполват напълно от стойността и от начините, по които “големите данни” могат да се използват за подобряване на бизнеса. Това води до редица пропуснати възможности за спечелването на конкурентно предимство. В тази статия очертаваме няколко ползи от големите масиви данни за управлението на по-ефективен и ефикасен бизнес.

Пазарен анализ

Големите данни са термин, използван за описване на големи набори сурови данни, които, когато бъдат анализирани, могат да доведат до безценни познания за бизнеса.

Това позволява на компанията да придобие по-добро разбиране за пазара, конкуренцията и клиентската база. Разбира се, ползите са безброй и зависят от креативността на екипа, който превръща суровите данни в полезни изводи. Например може да се наблюдава начинът, по който клиентите си взаимодействат с продукта или услугата, да се следят пазарните тенденции, да се оптимизират цените, и т.н.

В идеалния случай бизнесите би следвало да третират големите масиви данни като конкурентно предимство, което да бъде ефективно употребено. Всяка компания разполага с уникален набор от данни, които могат да бъдат ключа към скока, или поне крачката, напред пред конкуренцията.

Всичко, което изисква добрата практика за умело използване на големи масиви данни, е те да се събират по систематичен и логичен начин. След това те по-лесно биха могли да се използват за изграждане на разбираеми модели и отчети за мястото на бизнеса на съответния пазар.

Клиентско сегментиране

Сегментирането на клиентите е процес на групиране на клиенти въз основа на техните характеристики и поведение. Те се използват за създаване на групи клиенти, които имат сходни нужди и желания. Целта на сегментирането на е да се разбере по-добре потребителското поведение, което позволява на бизнеса да развива по-подходящи и ефективни решения за своите клиенти, както и да създава по-добри маркетингови планове.

За разлика от традиционните демографски данни (възраст, пол, семейно положение, професия и т.н.), които се основават на информация, въвеждана от самия потребител, сегментацията на клиентите с помощта на големите масиви данни използва по-обширна информация. Това включва демографски данни, история на покупките и лоялността, поведенчески данни и настроенията на клиента към бизнеса. Това е един от най-мощните и в същото време недостатъчно използвани употреби на големите масиви данни.

Прогнозен анализ

Прогнозният е важен инструмент за измерване и разбиране на поведението на клиентите. Тези данни могат да помогнат в предсказването на това какво ще направи потребителя, преди още да е предприел съответното действие. Прогнозният анализ се използва в много отрасли и ние като потребители често се възползваме от него без дори да подозираме.

Amazon използва прогнозни анализи, за да осигури персонализирано изживяване за своите клиенти, например като им предлага допълнителни продукти, които биха им се харесали базирано на тяхната потребителска история. PokerStars, който е дом на най-голямата общност от онлайн покер играчи, използва прогнозни анализи, за да следи за интегритета и безопасността на играта, като анализира поведението на играчите. Предсказуемият анализ е част и от един от най-умелите изкуствени интелекти-Watson на IBM. Той е използван в много индустрии, включително в медицината, където чрез ранно откриване на симптомите може да предскаже потенциални усложнения при пациентите.

Прогнозният анализ е чудесен начин за бизнеса да използва информацията, която има за клиентите си, за да намери начини да ги задържи и да привлече нови такива.

“Пътят” на клиента

Компаниите, които умело използват големите масиви данни, намират полза от тях и за да предскажат рискове и уязвимости в бизнес модела, а и по време на “пътя на клиента”. Последното обозначава всичките точки на взаимодействие между клиента и бизнеса.

Например чрез големите масиви данни може да се определи как хората използват дадения продукт или услуга. Ако бизнесът забележи, че определени потребители не преминават през потребителския път, така както се очаква, то той може да се коригира така че да отговаря по-добре на очакванията на тези клиенти.

Умелото разглеждане на големите масиви данни и какво “говорят” те за потенциалните пропуски и уязвимости в продукт или услуга може да спести на бизнеса негативна клиентска реакция преди тя да се е превърнала в ПР криза.

Ако бизнесът предлага сложен продукт или услуга, то тогава чрез големите масиви данни може да се открият значителни разминавания между очаквания потребителски път и реалният такъв. Впоследствие, чрез анализа на данните може да се вземат решения за евентуално улесняване на продукта/услугата. Ако това не е приложимо, алтернатива е да да  се използват видеоклипове, графики и друг вид комуникационни материали, които да помогнат на потребителите при тяхното взаимодействие с бизнеса.