Digital Transformation 101: Marketing Technology & Big Data

Kто знает ответ на вопрос какие технологии нужно изучать завтра, чтобы «быть на коне» через пять лет? Слишком быстро меняется мир. Но очевидно, что сейчас мы вступили в новую фазу — эпоху Данных, в которой появились инструменты, позволяющие находить в них ценные бриллианты.

Развитие технологий хранения и обработки Больших Данных (Big Data), развитие Науки о Данных (Data Science) не было бы столь стремительным, если бы не происходили тектонические сдвиги в поведении людей, повальной мобилизации, перемещения в социальные миры, облака и огромного потока цифровых данных экспоненциально растущих с каждым днем. Бизнес реагирует соответствующим образом, запуская глобальные процессы Цифровой Трансформации (Digital Transformation). Как удержаться на волне в этом бурном потоке изменений?

10 Data Историй — Big Predictive Data

Mного кейсов не бывает. Тем более когда ими делятся такие компании, как Blue Yonder. Одна из компаний, отмеченных Gartner как Cool Vendor in Data Science в 2015 году опубликовала свои собственные кейсы по прогнозной аналитике и большим данным.

big predictive data stories

Кейсы на любой вкус (даже есть с графиками и цифрами).

  1. Кому из покупателей лучше предложить новый каталог товаров, и с меньшими затратами увеличить продажи?
  2. Как оптимизировать цепочку поставок продукции объединив данные магазинов с данными о погоде, туристических потоках и сократить расходы на планирование поставок?
  3. Как предсказать выход из строя уличного освещения, используя данные с сенсоров, историю поломок и прогнозы поведения людей на улицах, тем самым существенно сократить расходы на поддержание работы сети освещения на улице ?
  4. Как выстроить работу «сети булочной» и всегда радовать посетителей горячей выпечкой, учитывая историю посещений, календарные праздники и каникулы, время дня и продажу сопутствующих товаров?
  5. Как можно динамически устанавливать оптимальную цену в зависимости от погоды?
  6. Как правильно скомпоновать набор из разных суши, чтобы увеличить продажи, с учетом истории покупок и корреляций между разными блюдами?
  7. Как оптимизировать работу колл-центра, понимая поведение людей даже только на основании истории работы и звонков?

и еще несколько неплохих примеров и выводов. Документ доступен по ссылке.

С каждым днем кейсов по прогнозному анализу и применению больших данных (я публиковал ранее кейсы, в B2B продажах,  в маркетинге, энергетике, Starbucks и Verizon, и многие другие) становится все больше.

И каждый день компании, специализирующиеся на монетизации больших данных, становятся как минимум на один кейс умнее!

Big Predictive Data Analytics!