El valor comercial del big data para la industria minorista
En el trasfondo de la revolución empresarial impulsada por el big data, uno debe aprender a utilizar el apalancamiento del big data para crear valor comercial o ser eliminado por el Nueva generación de panorama empresarial impulsado por big data.
La primera historia sobre big data ocurrió en Target, el segundo supermercado más grande de Estados Unidos. Las mujeres embarazadas son un valioso grupo de clientes para los minoristas. Pero suelen acudir a tiendas especializadas en maternidad en lugar de comprar productos para el embarazo en Target. Cuando las personas mencionan Target, a menudo piensan en las necesidades diarias como artículos de limpieza, calcetines, papel higiénico, etc., pero ignoran que Target tiene todo lo que una mujer embarazada necesita. Entonces, ¿qué puede hacer Target para interceptar a estos clientes en las tiendas de productos de maternidad?
Para hacer esto, los especialistas en marketing de Target recurrieron a Andrew Pole, gerente senior de servicios de análisis y datos de huéspedes de Target, y le pidieron que construyera un modelo para identificar a las segundas mujeres embarazadas. En los Estados Unidos, los registros de nacimiento son. público Tan pronto como nazca el bebé, la nueva madre estará rodeada de anuncios de ofertas de productos. Para entonces, será demasiado tarde para que Target actúe, por lo que deberá hacerlo durante el segundo embarazo. La clienta estaba embarazada antes que todos los minoristas, el departamento de marketing podía enviarles anuncios de descuentos por maternidad personalizados con anticipación e identificar recursos valiosos para el cliente con anticipación.
Sin embargo, el embarazo es información privada. ¿Embarazada? Andrew Ball pensó que Target tenía registros para baby showers. Andrew Ball comenzó a modelar y analizar los datos de consumo de los clientes en estos registros y pronto descubrió muchos patrones de datos muy útiles. Por ejemplo, el modelo encontró que muchas mujeres embarazadas compran un. muchos paquetes grandes de crema de manos sin perfume en las primeras etapas de su segundo embarazo; en las primeras 20 semanas de embarazo, compran grandes cantidades de pastillas de alta calidad que complementan el calcio, el magnesio y el zinc. Finalmente, Andrew Ball seleccionó el consumo. datos de 25 productos típicos y construyó un "índice de predicción de embarazo". A través de este índice, Target puede predecir el estado de embarazo de los clientes dentro de un pequeño rango de error, por lo que Target puede enviar anuncios de ofertas de maternidad a los clientes con anticipación. p>Entonces, ¿los clientes se sentirán intimidados por anuncios como este? Target evita esto hábilmente anunciando productos de maternidad. Se mezclaron una gran cantidad de anuncios promocionales de otros productos no relacionados con el embarazo, lo que hizo que los clientes no se dieran cuenta de que Target sabía que estaba embarazada. Los anuncios permitieron indirectamente a un padre que estaba en la oscuridad descubrir accidentalmente que su hija, estudiante de secundaria, estaba embarazada. Bueno, esto es un secreto, e incluso el New York Times informó sobre el enorme poder de. Los big data dirigidos conmocionaron al país
Según el modelo de big data de Andrew Pole, Tower Pole formuló un nuevo plan de publicidad y marketing y, como resultado, las ventas de productos para el embarazo de Target experimentaron un crecimiento explosivo. La tecnología de análisis se ha extendido a otros segmentos de clientes desde que Andrew Pole se unió a Target en 2002. En 2010, las ventas de Target aumentaron de 44 mil millones de dólares a 67 mil millones de dólares.
Es concebible que muchas mujeres embarazadas se hayan convertido en leales a Target. Los clientes sin saberlo, y muchos productos de maternidad están disponibles La tienda quebró sin saberlo. En el contexto del olvido, el big data está impulsando una poderosa revolución empresarial. Una pregunta a la que los empresarios deben enfrentarse tarde o temprano es: aumento involuntario o. muerte involuntaria.
¿Quién es el big data?
El big data es muy popular, pero no mucha gente puede explicar claramente qué es el big data. Para entender realmente qué es el big data, debemos hacerlo. Primero mire Target.
Siempre que sea posible, el sistema de big data de Target le dará a cada cliente un número de identificación. Usted desliza su tarjeta de crédito, usa cupones, completa cuestionarios, envía formularios de devolución, llama al servicio de atención al cliente, abre correos electrónicos publicitarios y visita el sitio web oficial, todo lo cual quedará registrado en su número de identificación.
Y este número de identificación también registrará tu información demográfica: edad, si estás casado, si tienes hijos, ciudad de residencia, distancia en automóvil desde tu dirección hasta tu objetivo, salario, si te has mudado recientemente. , tarjetas de crédito en su billetera, sitios web visitados con frecuencia, etc. Target también puede comprar otra información sobre usted de otras agencias relevantes: raza, historial laboral, revistas favoritas, registros de quiebras, antecedentes matrimoniales, registros de compra de viviendas, registros escolares, hábitos de lectura, etc. A primera vista, puede pensar que estos datos no tienen sentido, pero en manos de Andrew Pole y el departamento de análisis de datos de clientes, estos datos aparentemente inútiles estallan con el poderoso poder antes mencionado.
En el mundo empresarial, big data son cantidades masivas de datos relevantes sobre el comportamiento del consumidor recopilados por empresas como Target. Estos datos exceden el alcance funcional de los métodos de almacenamiento tradicionales y las herramientas de administración de bases de datos, y requieren el uso de tecnologías de almacenamiento, búsqueda, análisis y visualización de big data (como la computación en la nube) para extraer un enorme valor comercial.
El valor comercial del big data
El big data es tan popular que mucha gente sigue la tendencia y lo llama big data. Sin embargo, mucha gente no sólo no entiende qué es el big data. son los datos, pero tampoco sé qué es el big data, dónde se puede encontrar un gran valor empresarial. El seguimiento de esta tendencia por parte de este ciego está condenado a terminar en un fracaso desastroso, al igual que la prisa por seguir las redes sociales y las compras grupales en aquel entonces. Entonces, ¿dónde pueden los big data desbloquear un enorme valor empresarial? Según el resumen de los resultados de la investigación de big data de IDC y McKinsey, big data puede extraer un enorme valor comercial principalmente en los siguientes cuatro aspectos: segmentar grupos de clientes y luego tomar acciones únicas para cada grupo utilizando big data para simular situaciones reales y descubrir nuevas necesidades; , mejor retorno de la inversión; mejor intercambio de resultados de big data entre los departamentos relevantes, mejor retorno de la inversión en toda la cadena de gestión y cadena industrial en modelos comerciales, productos y servicios; Los autores los llaman las cuatro palancas de valor empresarial del big data. Antes de que las empresas inviertan mucho en big data, deben analizar la situación real y la fortaleza de estas cuatro palancas.
1. Segmente los grupos de clientes y luego realice acciones únicas para cada grupo. La historia de Target al principio de este artículo es un ejemplo de esta influencia. Dirigir el marketing y los servicios a grupos de clientes específicos siempre ha sido el objetivo de los comerciantes. Los datos masivos almacenados en la nube y la tecnología de análisis de big data permiten segmentar a los consumidores en tiempo real y con un alto rendimiento en costes. Por ejemplo, antes de la era del big data, descubrir el estado de embarazo de un gran número de clientes requería una inversión asombrosa de mano de obra, recursos materiales y recursos financieros, lo que hacía que este tipo de segmentación careciera de sentido.
2. Utilizar big data para simular situaciones reales, descubrir nuevas necesidades y mejorar el retorno de la inversión. Hoy en día, cada vez más productos están equipados con sensores y la proliferación de automóviles y teléfonos inteligentes ha provocado una explosión en la cantidad de datos que se pueden recopilar. Las redes sociales como blogs, Twitter, Facebook y Weibo también generan enormes cantidades de datos. Las tecnologías de computación en la nube y análisis de big data permiten a las empresas almacenar y analizar estos datos, así como datos de comportamiento de transacciones, en tiempo real y de manera rentable. Los procesos de transacciones, el uso de productos y el comportamiento humano se pueden digitalizar. La tecnología de big data puede integrar estos datos para la extracción de datos, de modo que, en algunos casos, se pueden utilizar simulaciones de modelos para determinar qué programa tiene el mayor retorno de la inversión bajo diferentes variables (como diferentes programas de promoción en diferentes regiones).
3. Mejorar el intercambio de resultados de big data entre departamentos relevantes y mejorar el retorno de la inversión de toda la cadena de gestión y la cadena industrial. Los departamentos con sólidas capacidades de big data pueden compartir resultados de big data con departamentos con capacidades débiles de big data a través de la computación en la nube, Internet y motores de búsqueda internos, ayudándolos a crear valor comercial con big data. Este caso de apalancamiento es una historia sobre Walmart.
Wal-Mart ha desarrollado una herramienta de big data llamada Retail Link. A través de esta herramienta, los proveedores pueden comprender el estado de las ventas y el inventario de cada tienda con anticipación para que puedan reponer los productos ellos mismos antes de que Walmart emita instrucciones, lo que puede reducir en gran medida las situaciones de falta de existencias y el nivel general de inventario de la cadena de suministro. En este proceso, los proveedores pueden tener más control sobre la exhibición de productos en la tienda y mejorar su conocimiento del producto a través de un mayor contacto con el personal de la tienda. Walmart puede reducir los costos de inventario, disfrutar de los resultados de un mejor conocimiento del producto por parte de los empleados y reducir la cantidad de productos; en la tienda. Mostrar inversión.
En conjunto, toda la cadena de suministro puede mejorar la calidad del servicio a costos más bajos, y también se mejora el valor de marca de los proveedores y de Walmart. Al compartir tecnología de big data en toda su cadena de suministro, Walmart está revolucionando la productividad minorista.
4. Innovar modelos de negocio, productos y servicios. La tecnología de big data permite a las empresas mejorar los productos y servicios existentes, crear otros nuevos e incluso crear nuevos modelos de negocio. Esta palanca citaría a Tesco como ejemplo. Tesco ha recopilado cantidades masivas de datos de clientes. Al analizar los datos masivos de cada cliente, Tesco llevará a cabo una evaluación extremadamente precisa de la solvencia crediticia de cada cliente y los riesgos relacionados. Sobre esta base, Tesco ha lanzado su propia tarjeta de crédito. En el futuro, Tesco tiene la ambición de lanzar su propio servicio de depósito.
La revolución empresarial del big data
A través de las cuatro palancas anteriores, el big data puede generar un enorme valor empresarial. No es de extrañar que McKinsey dijera que big data será el quinto factor de producción principal después de los cuatro factores de producción principales tradicionales. Los macrodatos tendrán un enorme impacto en la cuota de mercado, el control de costes, el retorno de la inversión y la experiencia del usuario. Las ventajas de los macrodatos se convertirán en la ventaja competitiva comparativa más valiosa para las empresas. Según las estimaciones de McKinsey, si los minoristas pueden aprovechar al máximo las ventajas del big data, sus márgenes de beneficio operativo tendrán espacio para un crecimiento anual promedio del 60% y la eficiencia de la producción alcanzará una tasa de crecimiento anual promedio de 0,5-1. Ahora que el concepto de big data está de moda, la gente ha descubierto que gigantes empresariales como Walmart, Target, Amazon y Tesco han estado utilizando silenciosamente la tecnología de big data durante muchos años, utilizando big data para impulsar el marketing, el control de costos, los productos y servicios. Innovación, Impulsar la innovación en la gestión y toma de decisiones, e Impulsar la innovación en los modelos de negocio. Muchos empresarios lamentan la feroz competencia, pero el misterio de Target finalmente se ha resuelto.
En el trasfondo de la revolución empresarial impulsada por el big data, mantenerse al día no es solo una batalla artística: aprender a utilizar el big data para crear valor empresarial o una nueva generación. impulsado por big data eliminados por el panorama empresarial. Esta es una oportunidad dada por Dios y también es una batalla de vida o muerte. El ganador será el protagonista de la mejora de la cadena industrial de China, mientras que el perdedor sólo se arrepentirá.
Lo anterior es el contenido compartido por el editor sobre el valor comercial que aporta el big data a la industria minorista. Para obtener más información, puede seguir a Global Ivy para compartir más información detallada.