Компаниите зависят от данните, за да подобрят взаимоотношенията с клиентите и да намалят рисковете, които застрашават бизнес операциите.

Чрез анализ на големи данни организациите могат да предвидят нововъзникващи тенденции и да открият ценни прозрения, които да им помогнат да вземат стратегически решения, пише businesstocommunity.com.

Едно от най-големите предимства на ефективното използване на данни за организациите е способността им помогнат за намаляване на разходите. От маркетингови стратегии до обслужване на клиенти, правилното използване на анализи и масиви от данни може да помогне на организациите да получат по-добри прозрения, за да намалят оперативните разходи и да увеличат приходите.

Медията обобщава шест начина, по които организациите могат да използват големи данни за намаляване на разходите.

Целеви възможности за маркетингови кампании

Данните винаги са безценен компонент на ефективните маркетингови кампании. Големите данни помогнаха на бизнеса да се отдалечи от масовите маркетингови кампании, за да се съсредоточи върху по-целенасочени и персонализирани стратегии.

Бизнесът вече може да улавя данни от всяка точка на допир с клиента, което подобрява разбирането за поведението на клиентите и техните намерения. Чрез оценка на поведението на клиентите компаниите могат да създават стратегически маркетингови планове, насочени към определена клиентска група, например като предлагат персонализирани препоръки въз основа на предишни покупки или активност в социалните медии.

При пърформанс маркетинга рекламните разходи се таксуват, когато целевият онлайн потребител извърши определено действие, като щракване върху платена реклама. Като използва данни от клиенти, които са предприели подобни действия, анализът на големи данни може да идентифицира променливите, които е най-вероятно да повлияят върху кликването на клиента. По този начин анализът на големи данни води до по-малко загуби, което прави рекламата по-подходяща и по-евтина.

Според проучване на Forrester 37% от търговците губят ненужни бюджети поради лошо качество на данните. Като използват данни за потребителския профил, компаниите могат да идентифицират маркетинговите канали, които е по-вероятно да насочат клиентите към реализации или продажби. Това позволява по-стратегическо разгръщане на бюджета и по-добро насочване на кампанията.

Дигитализация на веригата на доставки за прозрения и устойчивост

Според данни на IBM 84% от главните ръководители на веригата на доставки липсата на видимост по веригата е най-голямото предизвикателство, пред което са изправени. Цифровизацията на веригата на доставки подобрява традиционните системи за управлението ѝ чрез интегриране на нови технологии, като се комбинират местоположение в реално време и бизнес данни от цялата верига в единен централен източник на информация. Това създава видимост от край до край. В резултат на това организациите могат да подобрят ефективността, да предотвратят смущения и да останат конкурентоспособни на своите пазари.

Веригите на доставки генерират огромни количества данни, включително вътрешни исторически данни за продажбите, записи за ефективността на доставчиците, данни за потребителите в точката на продажба и данни за разходите.

Чрез дигитализация компаниите могат да събират и анализират тези данни, за да идентифицират модели на проблеми и други възможности за намаляване на разходите.

Пъргавостта също е жизненоважна при управлението на веригата за доставки. Решенията често трябва да се вземат бързо и могат да имат значително финансово въздействие. С дигитализирана верига на доставки организациите могат да съберат ценни прозрения, на базата на които да вземат решения по-бързо и да идентифицират по-точно пропуски, възможности за повишаване на производителността и оптимизиране на връзките с клиенти и доставчици.

Идентифициране на измами и предотвратяване на загуби

Измамата може да струва скъпо на бизнеса от всяка индустрия. Данните и анализите могат да помогнат на организациите да открият тенденции, които сочат към подозрителна дейност, така че да се намалят измамите и да се осуетят престъпления.

Големите данни могат да помогнат на търговците на дребно да изградят профили и да зададат прагове за нормално поведение на клиентите по отношение на покупката на конкретен продукт за определен период от време. С установената базова линия търговците на дребно могат да идентифицират клиенти, чието поведение показва, че може да извършват измами при връщане на стоките. След това търговците на дребно могат да направят черен списък на тези клиенти или да предприемат други действия, за да предотвратят измами при връщане.

Втора част на публикацията можете да прочетете тук!