Im więcej wiesz o kliencie, tym lepiej go obsłużysz

Wraz z postępem technologicznym i cyfryzacją gospodarki coraz większą wartość ma informacja. To ona jest niematerialnym kapitałem, który daje podstawy do generowania realnego zysku. Żyjemy w erze analizy wielkich zasobów danych – Big Data, które wykorzystywane są przez instytucje i firmy do optymalizacji i zwiększenia skuteczności swoich działań.

Big Data – wielkie zasoby danych

Analizy przeprowadzone przez IBM w 2015r. wykazały, że 90% wszystkich danych, które powstały kiedykolwiek, zostało wytworzone tylko w ciągu dwóch poprzednich lat. Byliśmy świadkiem czegoś, co nazywane jest przez ekspertów „wielkim wybuchem danych”. Na rok 2020 szacowano wygenerowanie danych cyfrowych w liczbie 44 zettabajtów. Wielkie zasoby danych służą podmiotom, które konstruktywnie analizują ich potencjał informacyjny. Przykładem zastosowania analiz Big Data w sektorze publicznym są dane z czytników biletowych, które pomagają w optymalizacji funkcjonowania publicznego transportu.

Datafikacja i ruchy klientów

W ostatnich latach mamy do czynienia ze zjawiskiem określanym jako „datafikacja”. Sposób, w jaki używamy technologi i funkcjonujemy w przestrzeni wirtualnej pozostawia po nas cyfrowy ślad w postaci danych. Nawet małe dzieci otoczone są przez urządzenia, które służą ich rodzicom do zapewnienia lepszej opieki i pomocy przy zabawie. Osoby dorosłe używając smartfonów, kart płatniczych, portali społecznościowych czy inteligentnych samochodów pozostawiają po sobie bardzo wyraźny cyfrowy rys. Na jego podstawie można stworzyć nieprzebrane ilości profili konsumenckich, które określają codzienne aktywności, ulubione miejsca na zakupy, kupowane produkty i wiele innych informacji użytecznych dla budowania strategii sprzedażowych.

Decyzje konsumenta pod lupą

Firmy posługujące się analizami Big Data skupiają się na procesie decyzyjnym grupy konsumentów w wybranych obszarach. Amerykańska badaczka Shoshana Zuboff zwraca uwagę na wykorzystywanie przez sektor handlowy wielkich zbiorów „danych behawioralnych”. Mamy tu do czynienia z budowaniem statystyk najczęściej wybieranych opcji zakupowych przez wybrane grupy klientów. Natomiast Financial Times wyróżnia pięć kategorii aktywności konsumenta, które analizowane są holistycznie. Należą do nich dane demograficzne i rodzinne oraz informacje dotyczące stanu posiadania, aktywności sportowej i konsumenckiej. 

Technologia i analiza danych 

Nowoczesny samochód może być wyposażony nawet w dwieście czujników. Z perspektywy  kierowcy ich rolą jest zapewnienie mu komfortu i bezpieczeństwa jazdy. Z perspektywy analityka zachowań konsumenckich będzie to nawet 1 terabajt danych dziennie, które mówią o preferencjach,  aktywności, a nawet charakterze użytkownika. To tylko jeden przykład produktu wyposażonego w sensory, który współtworzy tzw. „internet rzeczy”, czyli obszar ściśle związany ze sztuczną inteligencją. Liczbę urządzeń będących obecnie w użyciu i generujących dane szacuje na przedział 25-50 miliardów!

Współczesnego klienta przestaje dziwić, że smartfon podsuwa mu reklamy produktów, o których być może jedynie pomyślał. Możliwości analizy Big Data rosną w błyskawicznym tempie. Narzędzia do ich porządkowania ściśle opierają się o sztuczną inteligencję, ponieważ tak wielkie zasoby wiedzy są niemożliwe do przetworzenia metodami tradycyjnymi. Mówi się, że człowieka ogranicza jedynie wyobraźnia. Z pewnością czas pokaże, czy cokolwiek ogranicza sztuczną inteligencję.



Total
0
Shares
Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *

Artykuły na pokrewne tematy
więcej

Rynek data science w UE za dwa lata osiągnie wartość 2 bln Euro

Do 2020 roku wartość cyfrowych profili wszystkich internautów z Unii Europejskiej wyniesie niemal bilion euro. Wraz ze wzrostem korzystania z internetu pojawił się problem nadmiernej liczby danych, które dziś nazywane są big data. Analiza tych zbiorów pozwala znacznie lepiej przewidywać nastroje społeczne czy zapotrzebowanie konsumentów. Eksperci zauważają, że data science, czyli analiza zbiorów danych, może być odpowiedzią na główny problem biznesu – sprzedaż jedynie tych produktów, na które jest popyt, bez ryzyka strat. Polska w tej dziedzinie może się stać liderem.
więcej

Jak zaspokoić potrzeby związane z inteligentnym zarządzaniem danymi w 2019 roku?

Dane diametralnie zmieniły nasz świat. Każdy proces – zarówno zewnętrzna interakcja z klientem, jak i wewnętrzne zadanie realizowane przez pracownika – zostawia po sobie ślad w postaci cyfrowych informacji. Ilość cyfrowych zasobów generowanych przez ludzi i maszyny rośnie dziś dziesięciokrotnie szybciejniż ilość tradycyjnych danych biznesowych. Co więcej, w przypadku danych generowanych przez maszyny mamy do czynienia z tempem pięćdziesięciokrotnie wyższym.