大数据利用的六大现实商业案例_数据分析师考试
大数据正在改变市场的竞争格局。而那些能够充分利用大数据分析的企业往往能够更快地向市场提供产品和服务,更好地保持与顾客需求和欲望的一致性。2014年,调研公司Gartner的调查发现,73%的受访企业在大数据方面进行了投资,或者计划在接下来的24个月内投资大数据项目;而2013年的这一数据比例则为64%。改善客户体验和流程效率被受访者排在最高的优先级。
客户体验的改善不管是在线上或线下都在发生着的,数据从智能手机、移动应用程序、POS系统和电子商务网站等等渠道进行收集。随着企业比以往任何时候都能够收集和分析更多的、且类型丰富的数据信息,企业现如今所进行哪些相关工作,以及为什么要进行都需要进行数据量化。而且,那是最灵活的调整自己的经营策略,以提高或维持市场份额的手段。在执行过程中,客户体验的改善有助于提高客户的忠诚度和企业营收的增长。另一方面,如果公司选择无视相关的数据,他们很可能会失去客户和交易,而将其拱手让给那些对于数据分析反应更敏捷,更精明的竞争对手。
企业流程的改进继续专注于提高效率,节约成本,以及提高产品或服务的质量。大数据可以提供比传统系统更深入的见解,因为其有更多的数据点和数据来源分析作为支撑。
无论企业的目标是为了促进营收增长、或是加快产品服务的上市速度、优化劳动力,或是实现其他操作方面的改进,其核心都在与变得更加积极主动,减少被动反应,这就意味着需要使用预测分析,以缩短学习曲线。
有许多使用大数据来提升和改善企业运营的方法,下面将为大家介绍六个典型的案例。
缩短上市时间
推出新的产品或服务涉及多个生命周期阶段,其中一些比另一些更容易加速。在过去的几十年中,药品制造商已经使用临床试验模拟学习速度,降低成本,并减少了参与试验患者的不必要的负担。借助云计算和大数据,临床试验的模拟可以变得更加有利于制造商和患者。
百时美施贵宝公司(bristol-myers squibb) 通过将其内部托管网格环境扩展到AWS云,减少了98%的临床试验模拟时间。该公司还进一步优化了剂量水平,使得药物产品更安全,并只需要较少的临床试验患者的血液样本。
由于临床试验对于数据是高度敏感的,百时美施贵宝公司建立了一个专门的,加密的VPN隧道链接亚马逊网关,并配置了虚拟私有云,以便使得其运行环境能够与公众客户进行隔离。
在迁入云中之前,科学家们使用一个共享的内部环境,所以运行大约数百个项目需要花费60小时。现在,每个科学家都有一个专门的环境,2000个项目大约在1.2小时内就能够处理完毕,而且不会引起影响到团队的其他成员。
迁移到AWS云之后,百时美施贵宝公司得以能够减少儿科研究临床试验受试者的人数,从60减少到40人,同时还缩短了一年多的学习研究时间。
优化劳动力
一些企业的人力资源部门正在使用人才分析和大数据来降低成本,进而有效管理人力资源相关的问题。大数据帮助他们能够有效的选择能够更好的适应企业的新员工,降低员工离职率,了解技能和现有市场劳动力的输出状况,并确定公司前向发展所需要的人才。
施乐公司使用大数据将其呼叫中心的人员流失率降低了20%。要做到这一点,就必须了解是什么原因导致了员工的离职,并确定如何改善员工的敬业度。
改善财务绩效
企业的财务部门已经不仅仅只是进行定期的报告和BI工作了,他们已经在开始利用大数据来降低风险和成本,寻找机会提高预测的准确性。具体地说,他们使用的数据来识别高风险客户和供应商,以阻止欺诈,找准收入泄漏,并发掘新的或更有效的商业模式。
最近,天气预测公司The Weather Company与IBM之间的合作将使企业用户得以更好地管理天气状况对于企业绩效的影响。据The Weather Company介绍,每年,仅在美国天气因素就会造成价值五千亿美元的经济影响。
这些气象数据是来自超过10万台的气象传感器和飞机,以及数以百万计的智能手机、建筑和路上奔跑的车辆。这些数据与其他22亿个独特的预测点的数据来源相结合,平均每天进行100多亿次的实时天气预报。例如,零售商可以使用这些数据信息来调整人员配置和供应链策略。而能源公司将能够借助这些天气数据信息改善供应和预测需求。保险公司将能够向其投保人警告恶劣天气条件,这样他们就可以减少在冰雹灾害天气发生汽车损坏的可能性。
智能化的销售
稍微修改一下企业的销售和营销策略就可能会对您企业的销售业绩产生深远的影响,特别是当通过大数据分析之后进行的有规划的修改。
想象一下,一个为期六周的直邮营销活动票面收益率的超过了70%。而根据直销协会的介绍,平均直邮回报率仅为3.7%。而杂货连锁店Kroger公司是如何做到的呢?一方面,他们根据客户个人的购物历史记录采用个性化的直接邮寄方式。
Kroger公司的客户会员卡计划,被食品行业评为第一。超过90%的客户使用会员卡购买产品。虽然也有其他因素的共同作用,使得Kroger公司的财务绩效如此骄人,但其连续45个季度的持续增长至少部分要归因于其客户忠诚计划。
最大限度地减少设备和资产故障
企业希望避免不必要的业务中断干扰和客户的焦虑。现在,传感器已经被嵌入到一切设备,企业可以使用这些数据信息,以确定何时需要对飞机,火车,汽车,及其它电器设备进行维修。理想情况下,当问题已经出现的时候,企业要了解这个问题是什么原因造成的,以及其如何能得到解决,最好有一个专业的维修队伍。
Pratt &Whitney公司是美国联合技术公司(United Technologies Corp.)下属的一个单位,该公司试图减少意外的飞机发动机维修。据Airinsight.com介绍,今天的发动机能够在飞机飞行过程中从多个快照收集约100个参数。相比之下,新一代的引擎能够收集关于连续飞行的5000个参数。这一过程中产生约2千兆字节的数据。使用这些数据信息,Pratt &Whitney公司及其合作伙伴IBM得以进行主动的维修。
利用客户的终身价值
如今的授权客户比以往任何时候都更加苛刻和善变。企业为了保持或增加市场份额,需要尽可能多地了解自己的客户,不断改善自己的产品和服务,并愿意调整自己的商业模式,以反映其客户的实际需求。
美国汽车租赁公司AvisBudget就一直致力于这方面。他们通过实施整合战略增加了市场份额,并取得了数亿美元的额外收入。主动参与确定客户价值细分,提供分层激励,提高客户的忠诚度。该公司的IT合作伙伴CSC公司采用模型预测AvisBudget客户数据库的终身价值,并验证了其使用多通道的营销活动和相应的分析。
现在的客户评估数据结合了其他数据,包括客户的租赁历史,服务问题,服务地区的人口统计,企业隶属关系和客户反馈等等。Avis Budget也收集和分析社交媒体数据。该公司有一个社交媒体专家团队专门进行品牌营销。该公司最近还更新了网站,以进一步改善客户体验,并且他们正在使用大数据预测区域性的车队配售和定价服务需求。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21