Da li vam se nekada učinilo kako se u biznisu mnogo toga svodi na nagađanje? Nagađate po kojoj ceni bi trebalo da prodate određeni artikal, koji je najbolji način da pristupite problemu, koju količinu određenog artikla bi trebalo da naručite ili šta uzrokuje greške u vašoj kompaniji. Danas je, međutim, sve to relikvija prošlih vremena.
Big data analitika po mnogima je blagodet modernog doba, jer predstavlja način da sagledate svaki aspekt vašeg poslovanja i pronađete najbolji način da stvari funkcionišu. Može vam pomoći da optimizujete sve, od vaših programa za sprečavanje gubitaka do procesa inovacije proizvoda. Upravo taj aspekt pomoći u poslovanju je glavni uzrok njene favorizacije, iako ona ima i svojih nedostataka, prevashodno u pogledu bezbednosti i zloupotrebe ovih podataka od strane trećeg lica.
Kako funkcioniše Big Data analitika?
Najprostije rečeno, Big Data analitika je proces sagledavanja i analize ogromne količine informacija kako bi se pronašli obrasci za bolje poslovanje. Ti obrasci mogu, primera radi, imati veze sa tim koliko ljudi kupuje hamburgere utorkom u odnosu na subotu, ili se mogu fokusirati na to koliko ljudi kupuje pomfrit uz hamburger. Takvi uvidi pomažu kompanijama da optimizuju svoje procese i povećaju prihod.
U stara vremena, analiza velikih podataka radila se na tabelama pomoću olovaka i papira. Danas se taj proces u potpunosti obavlja na računaru, od prikupljanja podataka do pokretanja izveštaja za njihovo tumačenje, pri čemu se u njega sve više uključuju mašinsko učenje i veštačka inteligencija. To je pogotovu prisutno u oblasti medija monitoringa koji je odavno postao BigData industrija s obzirom na količinu podataka koju obradimo na dnevnom nivou. S tim što je u našoj industriji još uvek uticaj čoveka ostao presudan kada je u pitanju obrada te velike količine podataka.
Ono što je bitno jeste da gotovo svaka industrija može imati koristi od Big Data analitike, pa je s tim u vezi koriste svi od maloprodaje, bankarstva i proizvodnje do prirodnih nauka, zdravstvene zaštite i vlade. Primera radi, zdravstvena zaštita može da je koristi kako za upravljanje stvarima poput kartona pacijenata i potraživanja od osiguranja, tako i za poboljšanje dijagnoza i opcija lečenja.
Bolji odgovor kupcima
Jedan od najvećih izazova maloprodaje jeste pokušaj da se dokuči šta je potencijalnom kupcu potrebno – čak i pre nego što on to sam shvati. U tome je Big Data analitika neprikosnovena. Koristeći informacije prikupljene sa društvenih medija i analizirane pomoću poslovne inteligencije, kompanije mogu da dobiju predstavu o tome šta potrošači vole i ne vole, kao i da li su kupili njihove proizvode. Izračunavanjem obima prodaje za određeni proizvod na određenom tržištu, mogu se steći i dublji uvidi neophodni za unapređenje poslovanja jedne kompanije.
Veliki igrači poput Volmarta i Amazona odavno koriste poslovnu inteligenciju i Big Data analitiku kako bi unapredili svoje maloprodajne rezultate. Ipak, njihova korist nije ograničena isključivo na krupne kompanije: srednja i mala preduzeća takođe mogu da ostvare veliku vrednost integracijom ovog sistema u svoje poslovne operacije. Big Data analitika, primera radi, može pomoći u sagledavanju zašto su kupci otišli ranije sa nekog prodajnog sajta ili šta ih je navelo da se vrate i potroše više novca, što je veoma bitno ako se ima u vidu da zadržavanje samo 5 odsto više klijenata može povećati profit za čak 25 do 125 odsto.
Rast prihoda zasnovanog na mašinskom učenju
Jedna od najvećih prednosti mašinskog učenja je ta što čini mnogo bržim i lakšim analiziranje više uključenih skupova podataka. Računar može da obavi čak dve milijarde operacija u sekundi. To znači da za nekoliko minuta može da se kreće kroz skupove podataka za koje bi ljudskom analitičaru bila potrebna godina i da, pritom, donese bitne zaključke za dalje poslovanje.
Na primer, lanac brze hrane može da iskoristi mašinsko učenje kako bi shvatio da njegova reklama na nekoj društvenoj mreži u četvrtak popodne donosi porast u prodaji za pola procenta. To povećanje od pola procenta moglo bi značiti ogroman skok prihoda iz godine u godinu, a bez mašinskog učenja ta kompanija nikada ne bi mogla da uoči ovaj rast.
Prevencija krađe i gubitka
Sprečavanje gubitaka je jedan od najvećih i najvažnijih izazova u biznisu, pogotovu za trgovce na malo, a Big Data analitika je i tu od ogromne pomoći. Jednostavnom analizom ona može da ustanovi kada i gde stvari nestaju, kao i da li postoje određene oblasti u prodavnici u kojima više artikala nestaje ili da li artikle određene veličine ili boje treba pažljivije posmatrati. Takođe može sagledati prodavnice koje imaju bolje rezultate u prevenciji gubitaka i otkriti zašto je njihov pristup najefikasniji.
Sa druge strane, krađa samih podataka je jedan od najvećih izazova sa kojim se sve korporacije koje imaju ovakve baze danas bore, pa čak i vlade pojedinih zemalja. Kako su na meti i državne i baze podataka preduzeća, tako svi podjednako ulažu napore da pronađu rešenje za taj problem i obezbede maksimalnu bezbednost podataka. Ipak, kako se oni i dalje zloupotrebljavaju i „cure“ treba biti obazriv sa tim kome ih i pod kojim uslovima ostavljamo.
Bolje cene i inovacije proizvoda
Određivanje cena proizvoda može da bude veoma komplikovano, jer treba pronaći savršenu ravnotežu između pobede nad konkurencijom i daljeg ostvarivanja maksimalnog mogućeg profita. Big Data analitika pomaže i tu, jer može da pogleda sve cene za artikal u industriji i uporedi koje od njih ostvaruju najveću prodaju. U zavisnosti od podataka koje imate na raspolaganju, možda ćete čak moći da pogledate i koliki je profit određena kompanija ostvarila na tom proizvodu. Koristeći te informacije možete da pronađete cenu koja će najbolje odgovarati i vama i vašim klijentima.
Inovacija proizvoda takođe je rizičan posao – sa premalo inovacija zaostajete, a sa previše inovacija možete da izgubite puno novca. Big Data analitika može vam biti od velike koristi u tome, jer može predvideti kako će proizvod biti primljen pre nego što započnete razvoj, kao i sagledati potrebe vaših klijenata. Možda ćete moći da analizirate prethodne kupovine koje su vaši kupci obavili i tako otkrijete koje druge vrste proizvoda bi mogle da im zatrebaju u životu.
Bolje upravljanje narudžbinama i bolja unakrsna prodaja
Kada naručite artikle za svoju prodavnicu, uvek postoji dilema da li ste naručili dovoljnu količinu. Svakako ne želite da ostanete bez robe, niti da se nosite sa kašnjenjima, zaostalim porudžbinama i izgubljenim prihodima, ali takođe ne želite ni da na kraju sezone ostanete zatrpani neprodatom robom. Big Data analitika pomaže da optimizujete upravljanje porudžbinama kroz sagledavanje prodaje prethodne sezone, kao i njenog porasta iz godine u godinu. Takođe, možete da pogledate koliko dobro se taj određeni proizvod prodaje u celoj industriji.
Big Data analitika od velikog je značaja i za povećanje unakrsne prodaje, jer otkriva koje stavke se najčešće prodaju zajedno, kao i koje artikle su vaši kupci prethodno kupili od vas i shvatiti koje bi nove trebalo da im ponudite.
Efikasnije oglašavanje
Oglašavanje je nekada imalo za cilj samo da se dođe do što većeg broja ljudi, bez provere da li je imalo i kakvog dodatnog efekta. Međutim, uspon integrisanih marketinških komunikacija odveo nas je do efikasnijeg sistema oglašavanja. S tim u vezi, Big Data analitika pokazuje gde su tačno vaši klijenti i kako najbolje možete da ih dosegnete, kao i da procenite precizan učinak svake reklamne kampanje. To vam pomaže da svoje marketinške napore usmerite na ljude za koje je verovatno da će postati vaši kupci i da ih ne trošite na ljude izvan vaše ciljne demografske grupe.
Pitanje etike
Ipak, kada je reč o Big Data analitici, treba imati u vidu da ona nije baš sasvim savršena kakvom je mnogi smatraju. Ona jeste nepogrešiva u mnogim stvarima i od ogromne je koristi u marketingu i prodaji, ali ne smemo iz vida gubiti i njenu neetičnost. Ljudi se targetiraju sa svih strana i prodaje im se sve i svašta, što često može biti vrlo iritantno i sa tim u vezi treba biti obazriv, kako vam se upotreba ove analitike ne bi obila o glavu poput bumeranga.
