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大數據怎么解決大問(wèn)題
如今,大數據已成為一項業(yè)務(wù)上優(yōu)先考慮的工作任務(wù),因為它能夠對全球整合經(jīng)濟時(shí)代的商務(wù)產(chǎn)生深遠的影響。下面是小編分享的，歡迎大家閱讀!
【大數據怎么解決大問(wèn)題】
研究表明,72%的企業(yè)首選大數據應用需求是基于客 戶(hù)行為分析的大數據營(yíng)銷(xiāo),其次產(chǎn)品創(chuàng )新、風(fēng)險預測、供應鏈管理、客戶(hù)服 務(wù)等也是企業(yè)優(yōu)先考慮的大數據應用。
提升客戶(hù)洞察力
傳統的拍腦袋的決策方式和營(yíng)銷(xiāo)手段,對大數據時(shí)代消費模式的戰略決策 已經(jīng)不再那么適用,尤其是越到后來(lái),市場(chǎng)、媒體、渠道成本就越高,企業(yè)所 換取的收益越來(lái)越少。那么,如何才能在新時(shí)代里,尋找到投資和回報的平衡 點(diǎn),就需要利用大數據去預測消費者的行為,提高其購買(mǎi)力,從而獲得利益。
大數據的核心就是預測,大數據能夠預測體現在很多方面。大數據不是 要教機器像人一樣思考,相反,它是把數學(xué)算法運用到海量的數據上來(lái)預測 事情發(fā)生的可能性。正因為在大數據規律面前,每個(gè)人的行為都跟別人一 樣,沒(méi)有本質(zhì)變化,所以商家會(huì )比消費者更了消費者的行為。
沃爾瑪是數據挖掘分析領(lǐng)域的先行者,建立了全新超大數據中心,利用 大數據技術(shù)和方法使得自己可以更好地優(yōu)化物流、商品陳列和價(jià)格,還能夠 對客戶(hù)行為做出預測,巧妙利用顧客數據實(shí)現盈利增長(cháng)的有效經(jīng)驗,推出有 前瞻性的促銷(xiāo)。相類(lèi)似的是,銀行業(yè)、航空業(yè)、汽車(chē)業(yè)而今也在使用大數據 技術(shù)和方法來(lái)推進(jìn)營(yíng)銷(xiāo)預測,這些行業(yè)中也不存在所謂線(xiàn)上渠道和線(xiàn)下渠道 之爭,企業(yè)可以根據規劃需要靈活投入,并捕捉實(shí)時(shí)數據進(jìn)行動(dòng)態(tài)調整。
《大數據變革:讓客戶(hù)數據驅動(dòng)利潤奔跑》一書(shū)的作者指出,包括已知行 為動(dòng)機和必要的實(shí)際客戶(hù)行為數據的細�；袌�(chǎng)圖景,可以為企業(yè)提供更廣泛 且有數據支持的客戶(hù)價(jià)值理解,企業(yè)將可能因此實(shí)現恰當的、有針對性的向上 和交叉銷(xiāo)售,促成替代效應,縮短客戶(hù)數據反饋至研發(fā)和制造等環(huán)節的周期。 客戶(hù)數據帶來(lái)更多的客戶(hù)價(jià)值,指的是數據能夠幫助企業(yè)較為精準地找到單個(gè) 客戶(hù)層級所處的市場(chǎng),留住客戶(hù),促進(jìn)客戶(hù)的推薦,降低營(yíng)銷(xiāo)成本。
Automercados Plaza’s是委內瑞拉的一個(gè)家族式食品連鎖店,擁有超過(guò)6TB 產(chǎn)品和客戶(hù)數據,分布在不同系統和數據庫中。因此,公司難以輕松地評估每個(gè)商店的運行情況,而且高管 知道他們需要從數據中獲得 寶貴的洞察力。
Automercados Plaza’s公 司CIO Jesus Romero說(shuō):“在 定價(jià)、庫存、銷(xiāo)售、配送和 銷(xiāo)售方面,我們面臨著(zhù)嚴重 的混亂。我們擁有近2000萬(wàn)美 元的庫存,而且我們追蹤不 同系統中的相關(guān)信息,并且 手動(dòng)進(jìn)行編輯。我們需要一 個(gè)整合的視圖,以確切地了 解我們擁有什么�！�
通過(guò)整合企業(yè)內的信息,這家食品連鎖店的收入增加了近30%,年利 潤提高了700萬(wàn)美元。Romero先生將這些成績(jì)歸功于更好的庫存管理以及更 快適應不斷變化的市場(chǎng)形勢的能力。例如,公司避免了大約35%的產(chǎn)品的損 失,因為公司能夠提前安排降價(jià),在食物變質(zhì)前將其銷(xiāo)售出去。
重構商業(yè)模式
一些成熟的企業(yè)可能會(huì )發(fā)現他們很難擺脫根深蒂固的做事方式,而初創(chuàng ) 企業(yè)卻有能力創(chuàng )造新的商業(yè)模式。
免費數據收集器和聚合器:社交數據流服務(wù)提供商Gnip公司,通過(guò) 各種渠道收集數據,大部分都是免費的,然后對數據進(jìn)行過(guò)濾和完善,并根 據客戶(hù)需要的格式向他們提供數據。
數據分析服務(wù):這些公司通常為客戶(hù)提供分析數據的服務(wù),這些數 據通常是由客戶(hù)提供的。例如Sendify公司,為企業(yè)提供實(shí)時(shí)的調用者情報, 所以當有電話(huà)打進(jìn)時(shí)他們看到打電話(huà)的人的很多相關(guān)的附加信息,這會(huì )幫助 企業(yè)增加他們的銷(xiāo)售機會(huì )。
數據生成和分析:公司通過(guò)眾包、智能手機或其他傳感器生成自己的數 據,他們也提供分析服務(wù)。這個(gè)例子包括GoSquared Mixpanel和Spinnakr公司, 他們通過(guò)使用一個(gè)跟蹤代碼在他們客戶(hù)的'網(wǎng)站上收集數據,分析數據并使用web界面提供報告。
免費數據知識發(fā)現:這個(gè)模式是免費提供數據和分析。例如,Gild公司通過(guò)自動(dòng)評估應聘者發(fā)布的代碼并進(jìn)行打分,來(lái)幫助企業(yè)招聘開(kāi)發(fā)人員。
數據集成服務(wù):這些公司從多個(gè)內部源獲取數據并對數據進(jìn)行匯總, 然后通過(guò)一系列用戶(hù)友好、通常是可視化界面,將結果反饋給用戶(hù)。在教育領(lǐng)域,從多個(gè)教育項目和網(wǎng)站匯總的數據時(shí)刻幫助教師監控學(xué)生的表現。
多源數據混聚和分析:這些公司將客戶(hù)提供的數據進(jìn)行匯總,大多是 免費的數據源,并對客戶(hù)數據進(jìn)行分析,以豐富或基準數據。例如welovroi是 一個(gè)基于網(wǎng)絡(luò )的數字營(yíng)銷(xiāo)公司,監控和分析工具能夠使企業(yè)跟蹤大量不同指標。它還能集成外部數據,并保證營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的成功的基準測試數據。
助力精細化運營(yíng)
好產(chǎn)品是運營(yíng)出來(lái)的,互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品需要不斷運營(yíng)、持續打磨。產(chǎn)品運營(yíng) 的目的是為了擴大用戶(hù)群、提高用戶(hù)活躍度、尋找合適的商業(yè)模式并增加收 入。成功的互聯(lián)網(wǎng)運營(yíng)要做到精細化運營(yíng),成功的精細化運營(yíng)需要大數據支 撐。大數據和互聯(lián)網(wǎng)思維在此方面關(guān)聯(lián)度最高。所以,企業(yè)在大數據的應用 場(chǎng)景上,一定是要優(yōu)先考慮如何通過(guò)大數據進(jìn)行精細化運營(yíng),以驅動(dòng)更好的 運營(yíng)效率和效果的提升。
欺詐是全球各地的保險公司面臨的一個(gè)切實(shí)挑戰。無(wú)論是大規模欺詐, 例如縱火,或者涉及到較小金額的索賠,例如虛報價(jià)格的汽車(chē)修理賬單,欺 詐索賠每年可使企業(yè)支付數百萬(wàn)美元的費用,而且成本會(huì )以更高保費的形式轉嫁給客戶(hù)。保險公司不斷應對欺詐,但法律訴訟和私人調查等傳統方法不 僅費時(shí),而且要支付高昂的費用。
作為南非最大的短期保險提供商,Santam切實(shí)感到保險欺詐的嚴重性。 欺詐損失占Santam客戶(hù)每年保費的6%至10%。欺詐還有另外一個(gè)后果——運 行效率低下。由于代理必須處理并調查高風(fēng)險和低風(fēng)險索賠,所有索賠至少 需要三天才能解決,而且Santam開(kāi)始感覺(jué)到,公司在客戶(hù)服務(wù)方面的良好聲 譽(yù)在客戶(hù)希望快速獲得結果的時(shí)代受到了損害。
通過(guò)采用先進(jìn)的分析解決方案從收到的索賠中獲取數據,Santam有能力 及早發(fā)現欺詐,根據已經(jīng)確定的風(fēng)險因素評估每個(gè)索賠,并且將索賠劃分為 五個(gè)風(fēng)險類(lèi)別,并將可能的欺詐索賠和更高風(fēng)險與低風(fēng)險案例區分開(kāi)。借助 新系統,公司不僅節省了數百萬(wàn)元的保險欺詐損失,而且顯著(zhù)縮短了低風(fēng)險 索賠的處理時(shí)間,最終使某些客戶(hù)的處理在不到一個(gè)小時(shí)內即可完成。在實(shí) 施后的前幾個(gè)月內,Santam還發(fā)現了一個(gè)著(zhù)名的汽車(chē)保險欺詐團伙。大數 據、預測分析和風(fēng)險劃分幫助公司識別出了導致欺詐監測的模式。
企業(yè)如何推動(dòng)大數據采用
受應對業(yè)務(wù)挑戰這一需求的推動(dòng),并且根據不斷進(jìn)步的技術(shù)和數據不斷變化的特點(diǎn),企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始更深入地考察大數據的潛在收益。為了從大數據中獲取更多價(jià)值,IBM商業(yè)價(jià)值研究院為企業(yè)實(shí)施大數據舉措提供了如下的建議。
以客戶(hù)為中心推動(dòng)初始舉措
最初的大數據舉措必須注重能夠為企業(yè)提供最大價(jià)值的領(lǐng)域,這一點(diǎn)勢 在必行。對許多行業(yè)來(lái)說(shuō),這意味著(zhù)從客戶(hù)分析開(kāi)始,通過(guò)真正了解客戶(hù)需 求,并預測未來(lái)行為,從而為客戶(hù)提供更好的服務(wù)。
全面數字化是有助于帶來(lái)大數據迅猛發(fā)展的一個(gè)推動(dòng)力,已經(jīng)改變了個(gè) 人和組織之間的力量平衡。如果企業(yè)希望了解并向有能力的客戶(hù)和市民提供 價(jià)值,他們必須集中精力將客戶(hù)作為個(gè)體進(jìn)行了解。企業(yè)還需要向新技術(shù)和 高級分析能力投資,以更好地了解各個(gè)客戶(hù)的交互和偏好。
但是,當今的客戶(hù) ——包括最終消費者或者企業(yè)對企業(yè)客戶(hù),需要的不 僅僅是了解。要想有效地培養與客戶(hù)之間有意義的關(guān)系,企業(yè)必須以客戶(hù)認 為有價(jià)值的方式與客戶(hù)聯(lián)系。
價(jià)值可能來(lái)自更及時(shí)、更明智或者更相關(guān)的交互;也可能來(lái)自于企業(yè)通 過(guò)改進(jìn)底層運作而增強交互的整體體驗。無(wú)論來(lái)自何處,分析都有助于從大 數據中獲得洞察力,這對于在這些關(guān)系中達到這一深度日益重要。
制定整個(gè)企業(yè)的大數藍圖
藍圖包含企業(yè)內的大數據愿景、戰略和要求,對于在業(yè)務(wù)用戶(hù)的需求與 IT實(shí)施路線(xiàn)圖之間做到協(xié)調非常關(guān)鍵。它實(shí)現了關(guān)于企業(yè)如何利用數據改進(jìn) 業(yè)務(wù)目標的一致理解。
有效的藍圖通過(guò)確定大數據適用的關(guān)鍵業(yè)務(wù)挑戰、規定如何使用大數據 的業(yè)務(wù)流程要求,以及包含實(shí)現該藍圖所需數據、工具和硬件的架構,從而 定義了企業(yè)內大數據的范圍。這是為指導企業(yè)以實(shí)用的方式,并以創(chuàng )造可持 續的商業(yè)價(jià)值為出發(fā)點(diǎn),開(kāi)發(fā)并實(shí)施大數據解決方案而制定藍圖的基礎。
從現有數據開(kāi)始,實(shí)現近期目標
要實(shí)現近期目標,同時(shí)為持續開(kāi)展大數據項目創(chuàng )造發(fā)展動(dòng)力和專(zhuān)業(yè)知 識,企業(yè)必須采取實(shí)用的方法。我們的調研表明,要開(kāi)始尋求新的洞察力, 最具邏輯性和性?xún)r(jià)比的地點(diǎn)就是企業(yè)內部。
從內部著(zhù)眼允許企業(yè)利用現有數據、軟件和技能,提供近期業(yè)務(wù)價(jià)值, 并且在考慮提升現有的能力而處理更復雜的數據來(lái)源和類(lèi)型之前積累重要的 經(jīng)驗。大多數企業(yè)希望通過(guò)這樣做而充分利用現有存儲庫中的信息,同時(shí)擴 展其數據倉庫,以處理更大數量和更多類(lèi)型的數據。
受應對業(yè)務(wù)挑戰這一需求的推動(dòng)，并且根據不斷進(jìn)步的技術(shù)和數據不斷變化的特點(diǎn)，企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始更深入地考察大數據的潛在收益
根據業(yè)務(wù)優(yōu)先級逐步建立分析能力
在世界范圍內,越來(lái)越多的分析工具使企業(yè)目不暇接,同時(shí)企業(yè)也面臨著(zhù)分析技能的嚴重缺乏。大數據效率取決于消除這一巨大差距。簡(jiǎn)言之,企 業(yè)必須獲取工具和技能。在這個(gè)過(guò)程中,隨著(zhù)分析、功能和IT技能的完美平 衡,預計新角色和事業(yè)模式將會(huì )出現。
關(guān)注內部分析人員的專(zhuān)業(yè)發(fā)展和事業(yè)進(jìn)步,他們已經(jīng)熟悉企業(yè)獨特的業(yè) 務(wù)流程和挑戰,這應是業(yè)務(wù)高管的首要任務(wù)。同時(shí),大學(xué)和個(gè)人自身(無(wú)論什 么背景或專(zhuān)業(yè))都有義務(wù)培養強大的分析技能。
基于可衡量的指標制定投資回報分析
制定綜合且可行的大數據戰略以及后續的路線(xiàn)圖需要可靠且可量化的投 資回報分析。因此,一位或多位業(yè)務(wù)高管積極參與并支持這一流程非常重 要。要實(shí)現長(cháng)期的成功,強大、持續的業(yè)務(wù)和IT的協(xié)作同樣重要。
許多企業(yè)的投資回報分析基于以下可從大數據獲得的益處:
更聰明的決策-利用新的數據源提高決策質(zhì)量;
更快的決策-實(shí)現更實(shí)時(shí)的數據獲取與分析,支持在“影響點(diǎn)”做出決策,例如在客戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)您的網(wǎng)站或者與客戶(hù)服務(wù)代表通電話(huà)時(shí);
創(chuàng )造奇跡的決策-使大數據舉措注重于那些能夠提供真正差異化的領(lǐng)域。
這些建議中有一個(gè)基本原則:業(yè)務(wù)和IT專(zhuān)業(yè)人員必須在整個(gè)大數據實(shí)施過(guò)程中通力合作。最有效的大數據解決方案首先確定業(yè)務(wù)要求,然后定制基 礎設施、數據源和量化分析,以支持該業(yè)務(wù)機會(huì )。
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