Важность аналитики больших данных для бизнеса беспрецедентна, учитывая быстрое развитие технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Это стало основной частью предприятий, малых и крупных, для информирования их бизнес-решений и стратегий.

Ожидается, что глобальные расходы на решения для анализа больших данных (BDA) будут расти быстрыми темпами. среднегодовой темп роста 12,8% на 2021-2025 годы. По прогнозам, к 2029 году рынок достигнет ошеломляющие 655,53 миллиарда долларов США.

Компании быстро расширяют использование методов анализа больших данных, чтобы они могли управлять большими наборами данных и анализировать их в режиме реального времени. Используя эти идеи, они могут понять закономерности, ассоциации и тенденции, связанные с поведением и взаимодействием потребителей. Эта информация может быть дополнительно использована для получения информации об их целевом рынке, понимания идеального сегмента аудитории и улучшения качества обслуживания клиентов.

Чтобы лучше понять, как помогает аналитика больших данных, давайте рассмотрим реальные примеры того, как бренды используют аналитику больших данных.

1. Амазонка

Источник

Amazon — ведущий бренд электронной коммерции, занявший второе место Компания из списка Fortune 500 в США. Основным фактором, способствующим быстрому росту компании, является ее база данных.

Компания собирает, хранит, обрабатывает и анализирует информацию о клиентах для принятия более эффективных решений. Amazon также отслеживает, какие товары были куплены, просмотрены, адрес доставки и отзывы.

Вот несколько способов, которыми Amazon полагается на большие данные:

• При использовании больших данных цены устанавливаются в соответствии с активностью на веб-сайте, наличием продуктов, моделями покупок, предпочтениями товаров и другими факторами. Цены на продукты меняются каждые 10 минут по мере анализа и обновления больших данных. Итак, следуя моделям аналитики больших данных, Amazon предлагает клиентам конкурентоспособные цены.
• Amazon фокусируется на каждом действии пользователя, от покупки до добавления продуктов в список желаний или даже их просмотра. Эта информация затем используется, чтобы рекомендовать им тот же или похожий продукт, когда они возвращаются в магазин. Таким образом, они используют большие данные для поощрения покупок и улучшения покупательского опыта.
• Лицензированная модель упреждающей доставки Amazon использует большие объемы информации для прогнозирования товаров, которые человек, вероятно, купит, даты их доставки и места доставки. Продукция отгружается с основного склада, чтобы обеспечить быструю транспортировку по запросу клиента.

2. Нетфликс

Источник

Netflix стал одной из крупнейших онлайн-платформ для потоковой передачи телешоу и фильмов с использованием аналитики больших данных. С более 232,5 миллиона подписчиковкомпания собирает огромные объемы данных, что играет ключевую роль в позиционировании стримингового сервиса как лидера отрасли.

Компания собирает взаимодействие с клиентами и ответы на телешоу. Например, Netflix может найти дату и время, когда пользователь смотрел шоу, если оно было приостановлено и возобновлено, или если люди вообще закончили весь эпизод. В них могут храниться скриншоты сцен, которые люди просматривали неоднократно, присвоенный рейтинг, количество поисков и поисковые запросы.

С помощью этой информации Netflix принимает все возможные решения, от прогнозирования того, что пользователи хотят видеть дальше, до разработки их оригинального контента.

Netflix даже использует большие данные для проведения индивидуального маркетинга. Они понимают, что зритель хотел бы видеть, и разрабатывают кампании с маркетинговыми материалами, которые показывают им именно это. Более того, Netflix применяет тот же подход к обложке своего телешоу, отображая разные изображения в зависимости от предпочтений подписчиков, собранных с помощью больших данных.

3. Яблоко

Источник

Список того, как бренды используют аналитику больших данных, был бы неполным без упоминания крупнейшей в мире технологической компании. Apple всегда опережает свое время в области технологий, поэтому очевидно, что она в значительной степени полагается на большие данные.

Используя большие данные, компания узнает, как потребители используют приложения в реальной жизни, и меняет будущий дизайн, чтобы удовлетворить потребности клиентов.

Кроме того, Apple использует большие данные со своей носимой технологией — часами Apple — для лучшего сбора информации о потребителях в рекордно короткие сроки для измерения состояния здоровья и улучшения образа жизни. Эта информация будет использоваться для предотвращения быстрого роста заболеваний, лечения медицинских расстройств и даже для улучшения защиты от болезней. Apple, по сути, связалась с IBM, чтобы использовать цифровую медицинскую информацию, собранную с помощью Apple Watch.

Партнерство между Apple и IBM также направлено на развертывание больших данных для разработки приложений, связанных со здоровьем, которые можно использовать с устройствами Apple.

4. Гугл

Источник

Еще одно ключевое имя, которое следует упомянуть в том, как компании используют аналитику больших данных, — это Google. Популярная поисковая система разработала различные методы и инструменты с открытым исходным кодом в экосистеме больших данных. Благодаря этому они могут просматривать миллионы веб-сайтов и получать пользователям нужную информацию за считанные секунды.

Как именно происходит весь этот процесс?

• Во-первых, Google использует аналитику больших данных, чтобы понять требования пользователей на основе нескольких параметров, таких как история поиска, тенденции, местоположение и многое другое.
• Затем он проходит алгоритм, в котором выполняются сложные вычисления. Он намеревается сопоставить введенные вопросники со всеми имеющимися данными.
• Затем алгоритм Google определяет, ищет ли пользователь людей, факты, новости или статистику, и извлекает необходимые данные из соответствующей ленты.
• В конечном итоге поисковая система показывает ранжированные или отсортированные результаты поиска по авторитетности и релевантности, разработанные в соответствии с требованиями пользователя.

5. Американ Экспресс

Источник

Аналитика больших данных находится в центре принятия решений American Express. Он точно развернут в двух ключевых областях: обнаружение мошенничества и возможного оттока.

Компания использует огромное количество данных, которые она собирает у продавцов и держателей карт, чтобы за считанные секунды оценить мошенничество. Эти данные включают в себя информацию о членстве держателя карты, сведения о продавце и тенденциях расходов, чтобы отслеживать, является ли транзакция законной.

Понимая, что традиционной бизнес-модели уже недостаточно для обработки больших данных и анализа, компания перешла к эпохе больших данных. Он развернул базы данных NoSQL для поддержки крупномасштабных приложений машинного обучения.

Amex или American Express использовали машинное обучение в различных случаях, включая прогнозирование оттока клиентов. Анализируя исторические транзакции и более 100 переменных (определяющих поведение клиентов), Amex разработала модель машинного обучения для определения потенциального оттока и лояльности клиентов к их услугам.

6. Старбакс

Источник

Starbucks — это глобальный бренд с сетью кофеен и обжарочных цехов, использующий аналитику больших данных для поддержки персонализации и повышения качества обслуживания клиентов.

Их мобильное приложение и программы вознаграждения позволяют им собирать данные о клиентах, дополнительно информируя их об их покупательских привычках. Затем Starbucks использует эти данные, чтобы рекомендовать продукты своим постоянным клиентам, разрабатывать лучшие маркетинговые стратегии и изменять меню и предложения продуктов в соответствии с предпочтениями клиентов.

С помощью аналитики больших данных они также предлагают клиентам продукты, основанные на погоде, времени года и даже их текущем местоположении. Это также позволяет им отправлять персонализированные электронные письма с предложениями покупателям, которые не посещали их магазины в течение нескольких дней, чтобы повторно привлечь их.

Примечательно, что аналитика больших данных играет решающую роль в обеспечении успеха их магазинов. Кофейный бегемот использует данные, чтобы определить потенциальный результат открытия магазинов в новых местах, учитывая посещаемость, демографию и поведение клиентов. С помощью этой оценки Starbucks может точно оценить уровень успеха и выбрать места, которые указывают на рост.

7. Спотифай

Источник

Spotify — это растущий поставщик услуг потокового аудио и мультимедиа, который углубился в методы и инструменты анализа больших данных. Компания потоковой передачи музыки с гордостью обслуживает 210 миллионов пользователей и имеет много данных для использования и анализа. Они собирают данные о времени воспроизведения музыки, устройствах, используемых для воспроизведения, а также региональные и демографические данные.

Имея всю эту информацию, Spotify может предоставить убедительную информацию, чтобы улучшить впечатления слушателей и увеличить доход.

Spotify запустил приложение «Spotify for Artists», которое использует аналитику данных для предоставления ценной информации об их аудитории. Артисты могут понять поведение и предпочтения своих слушателей, в том числе основные города, в которых их музыка сохраняется или транслируется. Это позволяет им принимать обоснованные решения при планировании туров в зависимости от того, где у них больше всего поклонников.

Подводя итоги

Мы рассмотрели, как бренды используют аналитику больших данных для улучшения своих маркетинговых стратегий. Ведущие бренды варьируются от громких имен в электронной коммерции до музыкальной индустрии, финансового бизнеса, продуктов питания, напитков и развлечений, что доказывает, что большие данные играют ключевую роль повсюду.

Сегодня, чтобы обеспечить рост и доход, компании должны прислушиваться к болевым точкам своих потребителей и собирать соответствующие данные, чтобы помочь решить эти проблемы. А благодаря достижениям в области технологий и быстрому развитию машинного обучения и искусственного интеллекта организации могут легко получить доступ к большим данным, которые они могут использовать в своих интересах.