«Большие» данные и большой бизнес

Представитель IBM Колин Шеарер отмечает, что данные и информация стали важным конкурентным требованием для современных предпринимателей.

«Все компании стараются добиться высоких показателей: например, улучшить продажи, сделать операции более эффективными, улучшить отношения с потребителями.  Для того чтобы иметь высокие результаты, необходимо предпринимать правильные действия и выносить правильные решения. Бизнес-лидер может принимать хорошие решения только на основании аналитики текущей информации и прогнозов на будущее. Для получения такой аналитики необходимо использовать те информационные активы, которыми обладает фирма», - говорит К.Шеарер.            

По его словам, качественная прогнозная аналитика особенно важна, так как она предоставляет информацию о будущем. Эта информация необходима на уровне индивидуальных решений по отдельным вопросам: какова вероятность, что конкретный потребитель воспримет позитивно промо-акцию для конкретного товара? Сколько конкретных единиц товара мы продадим в нашем центральном магазине в Мельбурне в этом июне? И бесчисленное множество других вопросов.

 «Предприниматели розничной торговли всегда обладали большим количеством данных, так как сама природа их бизнеса предполагает большое количество трансакций. Такие аспекты розничных операций, как прогнозирование спроса и планирование ассортимента естественным образом требуют прогнозной аналитики», - продолжает К. Шеарер.

«В последнее время аналитика стала особенно актуальной для ритейлеров, так как многие из них стремятся привязать одну продажу к другой – через карты постоянных клиентов, онлайн регистрации и прочее.  У предпринимателей имеются фантастические возможности для создания новой бизнес-ценности своих предложений с помощью соотнесения данных о трансакциях и данных о клиентах. Постепенно ритейлеры все ближе и ближе движутся к индивидуальным отношениям с потребителями».

Например, Эли Тахари, владелица интернет-бутика женской одежды, способна предсказать спрос на конкретные товары с 97% точностью и с прогнозным горизонтом в 4 месяца.

«Ритейлеры, ориентированные на постоянных клиентов, могут почувствовать огромную выгоду от применения прогнозной аналитики. Например, до 40-50 процентов купонов по акции будут выкуплены, если они будут выпущены с учетом прогноза реакции целевой аудитории на предложение» - отмечает К.Шеарер.

Как правило, доступ к подобной информации не является проблемой для крупных компаний, но более скромные по размеру организации могут встретить на своем пути препятствия. Это происходит потому, что малые компании не тратят так много на IT и маркетинг. Вообще до настоящего момента аналитика данных была чем-то вроде роскоши для немногих, но текущие тренды меняют ситуацию.

Проблемой для малых компаний является не только технологический барьер, но и навыки специалистов, умеющих управляться с большим объемом информации. Такие специалисты не только редки на рынке, они еще и недешево стоят, что ставит компании малого размера в затруднительную ситуацию.

Чтобы расширить применение аналитики малыми и средними компаниями, «IBM» разработала технологию «Analytics Answers» («Ответы аналитики»). Эта программа базируется на технологии  «SPSS» - аналитическом решении, поддерживаемым через «облако» и оплачиваемым по подписке. Использование программы не требует особенных технических навыков и способно обеспечить ритейлеров аналитикой, основываясь на текущих данных, поступающих от точек продаж. Эта технология может успешно использоваться для расширения доли рынка и увеличения выручки.  

«Мы понимаем, что для небольших организаций становится барьером высокий уровень первоначальных инвестиций в аналитические технологии, а также затраты времени. Поэтому мы создали «IBM Analytic Answers». Технология оплачивается по подписке, то есть не требует сверхзатрат. Она поддерживается через «облачную» технологию, поэтому не требуется интегрировать ее в текущую IT инфраструктуру компании. К тому же, она нацелена на конечный результат – «ответы» на непосредственно волнующие бизнес задачи, поэтому она не требует интенсивной экспертной поддержки», - говорит Шеарер.

Он отмечает, что IBM предоставляет эту программу вместе с портфолио пакетных решений, которые  подбираются под нужды каждого конкретного потребителя. Первоначальная конфигурация, основывающаяся на шаблонах и знаниях IBM, используется для создания прогнозных моделей, анализирующих данные о потребителях. В результате минимизируется время на оценку итоговых данных и обеспечивается быстрое реагирование на вызовы рынка».  

Материал подготовлен на основе: http://www.retailbiz.com.au/2013/03/11/article/Big-data-means-big-business/EVICLALXCP