Wbrew temu, co wielu może sądzić, MŚP mają przewagę nad dużymi firmami, a mianowicie reaktywność. Ze względu na uproszczony przepływ informacji, który jest jednocześnie szybki i elastyczny, małej lub średniej firmie łatwiej jest skonfigurować i efektywnie wykorzystywać Big Data.
Ponadto nie jest konieczne posiadanie dostępu do ogromnych zasobów finansowych, aby wdrożyć Big Data w małej lub średniej firmie.
Drogie serwery i bazy danych należą już do przeszłości. Big Data jest teraz znacznie bardziej dostępna dzięki narzędziom zaprojektowanym na skalę MŚP. Możesz wykorzystać dane już obecne w prowadzeniu Twojej firmy: jej sieci społecznościowe, jej stronę internetową, jej CRM, dane z działów HR itp.
Bardzo cenne mogą być także dane pochodzące od osób trzecich: różne bazy danych, reklamy Google i Facebook, strony rekrutacyjne itp. Wszystkie te dane, sprawnie przeanalizowane, stanowią solidną podstawę do odpowiedzi na większość problemów firmy.
Wreszcie tajemnica powodzenia takiej operacji leży także i przede wszystkim w rygorze, z jakim jest ona przeprowadzana. Wdrożenie Big Data w MŚP wymaga uwzględnienia trzech zasadniczych punktów:
- Określ precyzyjny cel, w przeciwnym razie projekt Big Data może nie przynieść efektów. Dlatego przed przejściem dalej należy zadać sobie pytanie, w jakim celu zamierzasz go używać.
- Otaczaj się ludźmi kompetentnymi do realizacji i zarządzania projektem. Analityk danych może pomóc Ci w tym procesie. Możesz go zrekrutować lub skorzystać z firmy specjalizującej się w Big Data.
- Daj wystarczająco dużo czasu na skonfigurowanie eksploracji danych, aby była ona istotna. Rzeczywiście projekty Big Data są dość czasochłonne i zespoły muszą mieć wystarczająco dużo czasu na ich realizację.
Przykłady wykorzystania Big Data w biznesie
1) Wykorzystanie Big Data w rekrutacji.
Big Data w szczególności umożliwiła rozwój metod optymalizacji rekrutacji. Dzięki Big Data Analytics działy HR łatwiej orientują się w kierunku najlepszych kandydatów w celu optymalizacji selekcji.
W ten sposób koszty i czas rekrutacji ulegają znacznemu skróceniu, a nawet można przewidzieć przyszłe potrzeby rekrutacyjne.
2) Pomoc w utrzymaniu predykcyjnym w sektorze lotniczym.
Choć brzmi to szalenie, Big Data może zapewnić bezpieczeństwo także podczas podróży samolotem. Rzeczywiście, dzięki algorytmom potrafiącym przewidzieć datę uszkodzenia części, biorąc pod uwagę takie czynniki, jak czas, wywierane naprężenia czy częstotliwość użytkowania, wdrażana jest konserwacja zapobiegawcza.
W ten sposób unika się potencjalnych wypadków, a przemysł lotniczy zyskuje na inwestycjach na wczesnym etapie łańcucha dostaw w procesy konserwacji.
3) Eksploracja danych, technika lojalnościowa dla banków i firm ubezpieczeniowych
Po fali niezadowolenia klientów z usług oferowanych przez banki i firmy ubezpieczeniowe, te ostatnie zwróciły się ku big data, aby odkryć ich źródło.
Główną obserwacją, jaką poczyniono, jest znaczenie usług mobilnych i ich poziom personalizacji. Okazało się, że odegrały one bardzo dużą rolę w docenieniu przez klientów jakości obsługi.
Aby zbudować trwałą i adekwatną relację z klientem, podjęto zatem działania polegające na analizie danych, którymi większość tych banków i firm ubezpieczeniowych już dysponowała.
Dzięki temu mogli rozwijać swoją ofertę mobilną na odpowiednich kanałach i zrozumieli, że innowacyjność idzie w parze z oczekiwaniami klientów.
4) Wykorzystaj Big Data, aby spersonalizować swoje doświadczenia w witrynach e-commerce
W obliczu konkurencyjności sektora e-commerce i zmienności konsumentów (średni czas przeglądania serwisu e-commerce spadł do poniżej 5 minut) poczyniono jedną obserwację: masowy dyskurs i zbyt szeroka kategoryzacja nie są już odpowiadają obecnemu rynkowi.
Szybko wybrano personalizację nawigacji, jako najlepszy sposób na przyciągnięcie uwagi celu. W szczególności dzięki spersonalizowanym sugestiom produktów, które są możliwe dzięki Big Data.
Po tej analizie wiele witryn e-commerce oferuje płynną nawigację, doskonale dostosowaną do potrzeb odwiedzających.
Na przykład Amazon personalizuje stronę główną swojej witryny na podstawie Twoich upodobań, zainteresowań, wcześniejszych badań i eksploracji danych.
Z drugiej strony Netflixowi udaje się wygenerować ponad 33 miliony różnych stron głównych, aby oferować użytkownikom treści, które im się podobają.
5) Dzięki Big Data japońska marka kosmetyków odkrywa nowy cel
Próbując wykorzystać ślady pozostawione przez użytkowników w sieci do „generowania biznesu”, duża marka kosmetyków odkryła niestosowny cel!
Rzeczywiście, patrząc na wyniki projektu Big Data, marka zdała sobie sprawę, że filtry przeciwsłoneczne cieszą się dużą popularnością wśród mężczyzn, w przeciwieństwie do pozostałych produktów.
Po dokładniejszej analizie danych tych klientów okazało się, że większość z nich to entuzjaści golfa i dlatego produkt w naturalny sposób ich zainteresował.
Marka uwzględniła zatem tę specyfikę i zrewidowała swój marketing zgodnie z nowym celem.
6) Pozwól swojej firmie być ultrawidoczną dzięki retargetingowi
Retargeting: za tym barbarzyńskim słowem kryje się technika, którą dobrze znasz. Polega to na oferowaniu reklam ukierunkowanych na użytkownika podczas jego przyszłych wizyt na innych stronach.
Opierając się na danych behawioralnych z historii przeglądania, możliwe jest zatem „śledzenie” potencjalnych nabywców, nawet jeśli nie są już na Twojej stronie. Dzięki agencjom reklamowym – których celem jest uzyskanie maksymalnej ilości powierzchni reklamowej – dane te gromadzone są i umożliwiają ukierunkowane wyświetlanie banerów promocyjnych.
Dzięki widoczności sprawia to, że internauta ponownie (lub częściej) powróci na Twoją stronę, aż do potencjalnego zakupu.
7) Linie lotnicze i dynamiczne ceny
Linie lotnicze wykorzystują duże zbiory danych w szczególności do dostosowywania cen biletów w oparciu o trendy, profile i zwyczaje podróżne klientów. Zasada jest prosta: firma najpierw identyfikuje osobę poszukującą lotu, a następnie wykorzystuje jej dane (częściowo dzięki kontu klienta i historii), aby różnicować cenę biletu.
W ten sposób współczynnik konwersji znacznie wzrasta, oferując tańsze taryfy nowym klientom i droższe bilety osobom podróżującym „biznesowo”, których dodatkowe koszty z mniejszym prawdopodobieństwem zniechęcają.
Bio Autor:
Jestem Bhavesh Parmar. Jako zawodowy menedżer ds. marketingu cyfrowego w HData Systems. Lubię słuchać muzyki i surfować po Internecie.
