Skąd to wiemy? Ponieważ wszystkie branże i sektory gospodarki oczekują dostępu do analizy otaczających ich zjawisk w czasie rzeczywistym. Tak jak obsługa klienta ewoluowała i stała się dostępna całą dobę, siedem dni w tygodniu, tak oczekuje się, że analiza danych, pozwalająca nam dostrzegać możliwości i wykrywać nietypowe zdarzenia, będzie odbywała się w czasie rzeczywistym.
- Przykładowo, czy w handlu detalicznym nie spodziewamy się, że Allegro, Amazon i inni sprzedawcy internetowi, zarekomendują nam kolejne produkty bazując na naszych nawykach zakupowych? Co ciekawe, Amazon twierdzi, że 30% transakcji zakupowych wygenerowanych jest jako rezultat rekomendacji produktów: „użytkownicy, którzy kupili tą książkę, kupili również…”
Maksimum korzyści
Branże i sektory, mające łatwy dostęp do danych klientów indywidualnych lub korporacyjnych, które mogą być porównywane, powinny korzystać z tych możliwości. W obecnych czasach porównywanie kosztów i elastyczne oraz efektywne działanie jest bardzo istotne, a wszystkie firmy powinny poszukiwać możliwości dalszego rozwoju działalności i czerpania zysków. Wiele z nich robi to już dzisiaj.
Wspomniany wcześniej sektor detaliczny dobrze sobie radzi z analizą wzorów zachowań klienta, dzięki czemu jest w stanie niemal w czasie rzeczywistym zaoferować mu specjalne zniżki. Najlepszym przykładem służą nam tu brytyjskie sklepy EAT i ogromny Sainsbury’s. Używając business intelligence, aby połączyć ze sobą dane dotyczące kupowanych produktów, pogody, odwiedzin w sklepie czy zatrudnienia, firma EAT ma możliwość dokonywania zakupów zgodnie z sezonowością i planowania zatrudnienia zgodnie z popytem. Sainsbury’s z kolei wykorzystuje Big Data do ustalenia cen, niemal w czasie rzeczywistym, a także w celu zarządzania zapasami, poprzez obdarowywanie lojalnych klientów zindywidualizowanymi kuponami.
Polacy nie gęsi…
W polskich warunkach analogicznym przykładem może być Vistula Group. Dział analiz na bieżąco przetwarza w różnych ujęciach uzyskane informacje. Ważna jest nie tylko tzw. geografia sprzedaży czyli regiony, miasta i kategorie sklepów, lecz także statystyki sprzedaży, marż, rabatów oraz, co niemniej ważne, perspektywa pracowników, którzy są najbliżej klientów. Informacje o zainteresowaniu akcjami promocyjnymi czy programami rabatowymi przyczyniły się do podjęcia przez zarząd odpowiednich decyzji strategicznych, co bezpośrednio przełożyło się na wyniki finansowe spółki. Branża modowa nie znosi nudy, a kolekcje muszą być przygotowane z dużym wyprzedzeniem, zgodnie z oczekiwaniami rynku. Dzięki rozwiązaniom BI analiza sprzedażowa dostarcza informacji, jakie wzory czy kolory cieszą się największym zainteresowaniem, a nawet do jakich typów sylwetek dociera aktualna oferta salonów. Te dane pozwalają przewidywać co będzie królowało na ulicach, nie tylko na podstawie wizji projektanta, lecz również dzięki konkretnym danym liczbowym, przekładającym się na potencjalne zyski. Jest to pomocne zwłaszcza w momencie wprowadzania promocji oraz zniżek dla klientów.
Morze możliwości
Możemy dostrzec podobieństwa pomiędzy handlem detalicznym, telekomunikacją i branżą technologii mobilnych. Jednym z nich jest dostęp do danych użytkowników i konsumentów. Dzięki (zazwyczaj) trwałej relacji z klientem, billingi mogą dostarczyć sporo informacji o nim i jego przyzwyczajeniach. Te informacje są tak wartościowe, że europejski gigant telefonii komórkowej – Telefonica, w ubiegłym roku stworzył globalną jednostkę biznesową, zajmującą się Big Data. Jej celem było sprzedawanie pozyskiwanych w ten sposób informacji o klientach. Korzyści płynące z tej oferty okazały się zgodne z zainteresowaniami między innymi samorządów lokalnych, które chcą zmierzyć ile osób odwiedza główną ulicę w mieście po wprowadzeniu 3 inicjatyw: zniesieniu opłat za parkowanie, wydaniu pozwoleń na utworzenie targowiska i otwarcie sklepów w godzinach nocnych
Z jednej więc strony mamy duże możliwości analizy dostepnych danych o klientach, z drugiej są jednak obawy konsumentów o ich prywatność, a wiele firm przyznaje się do tego, że odsprzedaje analizowane dane. Bardzo często firmy, nie chcą ryzykować swoich dobrych relacji z klientami w zamian za lepszą wiedzę i partnerstwo z innymi podmiotami, które mogłyby poprawić ich usługi lub jakość obsługi klienta.
Big Data jest dla ludzi
Handel detaliczny i telekomunikacja nie są jedynymi branżami, w których możemy korzystać z potencjału Big Data. Ogromne możliwości istnieją również w bankowości i finansach. Asymetria informacji doprowadziła w latach dziewięćdziesiątych do wejścia na rynek usług finansowych wielu detalistów i firm użyteczności publicznej. Swoją decyzję argumentowali faktem, że posiadali więcej informacji o klientach banków, niż banki same wiedziały o swoich klientach. Obecnie zarówno Vodafone jak i Apple rozważają lub rozważali wejście na rynek usług bankowych, lecz jeszcze to nie nastąpiło.
Powyższe przykłady dowodzą, że sektor prywatny intensywnie wykorzystuje analizę zachowań użytkowników, aby lepiej dostosować i spersonalizować usługi, ale administracja i sektor publiczny również nie pozwalają na przejście im koło nosa szansy związanej z Big Data. Policja używa skomputeryzowanego mapowania i analizy różnych danych takich jak aresztowania w przeszłości, dni wypłat, wydarzenia sportowe, opady deszczu i święta. Dane te pozwalają im przewidzieć „potencjalnie najaktywniejsze” miejsca pod względem przestępczości i wysłanie w nie większej liczby patroli, właśnie dzięki analizie Big Data. Od Sztokholmu, przez Wielką Brytanię i Izrael po Stany Zjednoczone, jednostki policyjne odnoszą już spore sukcesy operacyjne dzięki zarządzaniu danymi.
Sprowadza nas to do postawienia pytania, czym jest Big Data i gdzie znajduje się odpowiedzialność za jego wykorzystanie? Jedną z rzeczy, które odradzają firmy zajmujące się Big Data, jest traktowanie tych zbiorów jako problemu działu IT. Podczas gdy dział IT i tzw. eksperci zarządzający danymi, odgrywają ważną rolę w zapewnieniu dostępu do danych i wizualizowaniu ich analiz, to do użytkowników biznesowych należy odkrywanie nietypowych wydarzeń i szans, które z nich płyną. Im częściej możemy się odwoływać do Big Data jako dostępnych informacji, w tym lepszej sytuacji będziemy w wykorzystaniu szans, które za sobą niosą.
autor: Marcin Mazur, Dyrektor Regionalny QlikView
