Ve světě, kde každou sekundu vzniká nepředstavitelné množství dat, se jejich analyzování stává významnou konkurenční výhodou. Využití big dat umožňuje firmám nejen efektivněji se rozhodovat, ale také rychleji reagovat na změny, optimalizovat procesy a zlepšovat zákaznickou zkušenost. Jak různé organizace využívají big data?
Jedním ze způsobů využití big dat je prediktivní analytika. Organizace mohou analyzovat historická data a pomocí algoritmů strojového učení předpovídat budoucí trendy a chování. Třeba v maloobchodním sektoru lze big data využít k prognóze poptávky po výrobcích, optimalizovat díky tomu zásoby a tím minimalizovat ztráty.
Co jsou big data?
Termín se používá pro popis velkého objemu dat, která jsou tak rozsáhlá a složitá, že tradiční metody zpracování nejsou schopny je efektivně analyzovat. Big data se vyznačují třemi klíčovými charakteristikami známými jako 3V (česky 3R):
Rozsah (Volume): Množství generovaných dat je obrovské. Představte si například data ze sociálních sítí, webových stránek, transakčních záznamů a podobně.
Rychlost (Velocity): Data jsou generována velmi rychle. Rychlost, s jakou proudí do firem, je proto vysoká a vyžaduje pružné vyhodnocování a reakci.
Různorodost (Variety): Data přicházejí z různých zdrojů a v různých formátech – textové zprávy, obrázky, videa, zvukové záznamy a tak dále. Většinou se jedná o nestrukturované datové typy, a proto vyžadují předzpracování.
Jak podporují big data rozhodování ve firmě?
Organizace využívají big data k podpoře rozhodování v reálném čase hned několika způsoby:
Prediktivní analytika: Pomocí algoritmů strojového učení a analýzy historických dat mohou organizace předpovídat budoucí trendy a chování.
Personalizace zákaznické zkušenosti: Firmy mohou analyzovat data z chování zákazníků na webu a sociálních sítích, aby nabídly personalizované nabídky a reklamy v reálném čase.
Optimalizace provozu: V oblasti dopravy a logistiky mohou organizace sledovat a analyzovat data z různých zdrojů, jako jsou GPS signály, dopravní kamery a senzory, aby vyhledaly nejvhodnější trasy a snížily náklady na palivo.
Finanční služby: Banky a finanční instituce používají big data k detekci podvodů v reálném čase díky analýze transakčních dat a hledání anomálií.
Výzvy spojené s využíváním big dat
Zabezpečení a ochrana soukromí: S narůstajícím množstvím shromažďovaných dat roste i riziko úniku informací a zneužití. Firmy musí zajistit, aby jejich systémy byly dostatečně bezpečné a aby byly dodržovány zákony o ochraně osobních údajů.
Kvalita dat: Data musí být přesná, aktuální a úplná, aby byla využitelná pro analytické účely. Nekvalitní data mohou vést k chybným závěrům a špatným rozhodnutím.
Nedostatek odborníků: Analýza big dat vyžaduje určité dovednosti a znalosti. Organizace často čelí nedostatku odborníků v oblasti datové vědy a analytiky.
Příklad: 3 chytré způsoby, jak Amazon využívá big data
Amazon je jednou z nejvýznamnějších společností, která efektivně využívá big data k optimalizaci svého fungování a zlepšování svých služeb. Amazon je lídrem ve sběru, ukládání, zpracování a analýze informací od každého zákazníka*nice, aby zjistil, jak utrácejí své peníze. Podívejme se, co Amazon dělá.
Jedním z nejviditelnějších využití big dat je personalizované doporučování – na základě analyzovaných dat o chování nakupujících, jim Amazon nabízí produkty, které by je mohly zajímat, čímž zvyšuje pravděpodobnost nákupu. Personalizace nejenže zvyšuje prodeje, ale také zlepšuje celkovou zákaznickou zkušenost.
1. Každý zákazník je unikát
Amazon používá prediktivní analytiku k předpovídání nákupních zvyklostí svého zákaznictva. Analyzuje vzorce chování nakupujících podle dříve zakoupeného zboží, položek v nákupním košíku a na seznamu přání, dále podle jimi recenzovaných a hodnocených produktů a také podle nejvyhledávanějších výrobků.
Tyto informace jsou využívány k doporučení dalších produktů, které si ostatní nakupující přidali do košíku při nákupu stejných položek. Například pokud někdo přidá mobilní telefon do svého nákupního košíku, jsou jim doporučeny k nákupu pouzdra na mobil.
Amazon tím, že nakupujícím doporučuje relevantní produkty na základě jejich minulých aktivit, podněcuje impulzivní nákupy a také zlepšuje celkový zážitek z nakupování. Zdá se, že tento přístup, zvaný Collaborative Filtering Engine (CFE), je velmi účinný, protože generuje přibližně 35 % ročních tržeb Amazonu.
2. Optimalizace zásobovacího řetězce
Dalším způsobem, jakým Amazon implementuje big data, je zefektivnění dopravy, využití skladů a zajištění brzkého doručení. Amazon usiluje o rychlé vyřizování objednávek a k dosažení svého cíle spolupracuje s výrobci a sleduje jejich zásoby.
Big data společnosti Amazon analyzují dostupné možnosti a lokalizují nejbližší sklady směrem k nakupujícím. Navíc pomáhají při rozhodování o nejlepším dodacím harmonogramu, trase a skupinách produktů, což dále snižuje náklady na dopravu.
Amazon optimalizuje svůj zásobovací řetězec pomocí analýzy dat o inventáři, lokalitách zákazníků*nic a dalších faktorech. Tato data pomáhají určit, které zboží by mělo být uloženo ve kterém skladu, aby se minimalizovaly náklady na dopravu a zkrátily dodací lhůty.
Veškerý obsah v užitečném formátu. Rozhovory, články, life hacky a tipy ze světa businessu i korporátů na našem LinkedIn profilu.
Pojďte se připojit!
3. Promyšlená úprava cen
Big data jsou využívána také k úpravě cen produktů, aby přilákaly více nakupujících a zvýšily čistý zisk firmy. Dříve zůstávaly ceny produktů stejné bez ohledu na aktivitu zákazníků*nic na webu. Nyní se ceny často mění, protože big data umožňují vyhodnocovat ochotu lidí k nakupování.
Ceny jsou stanoveny podle aktivity nakupujících na webu, cen konkurence, dostupnosti produktu, preference položek, historie objednávek, očekávané marže a dalších faktorů. Ceny produktů se obecně mění každých 10 minut, jak jsou velká data aktualizována a analyzována.
Výsledkem je, že Amazon nabízí slevy na nejprodávanější položky a získává větší zisky na méně oblíbených položkách. Big data pomohla společnosti zvýšit její roční příjmy o 143 % v letech 2016 až 2019, což vedlo k analýzám dynamické cenotvorby a „amazoního“ efektu.
Velká data = velké příležitosti
Big data přinášejí firmám značné možnosti pro inovace a zlepšení rozhodovacích procesů. Nicméně, aby byly tyto výhody plně využity, je potřeba překonat několik výzev, včetně zajištění bezpečnosti dat, zajištění jejich kvality, integrace různorodých datových zdrojů a investic do potřebné infrastruktury a odborníků*nic. Big data mohou při správném využití výrazně přispět k efektivnějšímu a informovanějšímu rozhodování v reálném čase.
Firmy mohou analyzovat data z chování zákazníků na webu a sociálních sítích, aby nabídly personalizované nabídky a reklamy v reálném čase, což zvyšuje pravděpodobnost nákupu. Amazon je gigant v oblasti e-commerce i díky využívání technologií a kvalitní analýze velkých dat. Organizace, které se dokážou přizpůsobit a efektivně využít big data, získají významnou konkurenční výhodu a budou lépe připraveny čelit budoucím výzvám.
Chcete se přihlásit k odběru novinek?
