Nikoho dnes už asi nepřekvapí tvrzení, že firmy sice shromažďují ohromná množství dat, ale ta mnohdy nedokážou plně využít. Těm úspěšnějším sice už slouží třeba jako základ pro kontextový marketing – realizovaný nejrůznějšími kanály, ale ty méně úspěšné zatím stále hledají způsob, jak s daty nakládat. Prostě: Velké objemy dat samy o sobě nejsou k ničemu.
Foto: PixabayAnalytici Forresteru uvádějí příklad jedné globálně působící banky, která sice disponuje množstvím dat o klientech i řadou nástrojů pro jejich analýzu, přesto se v nich doslova „topí“ a stále znovu a znovu se snaží najít způsob, jak ze všech těch dat získat smysluplné informace. A zmínění analytici dodávají, že jde o poměrně běžnou situaci.
Analytici Gartneru pak upozorňují, že mnohé organizace nejsou schopny spravovat digitální data jako cenný majetek a jejich finanční hodnotu často ignorují. „Roste bohatství informací – ze sociálních médií, mobilních zařízení – schopných dodat i informace o poloze, internetu věcí – a jsme tak schopni výrazně rozšířit naše znalosti o profilech klientů," říká Douglas Laney, vicepresident Gartneru. A společně s kolegy doporučuje zacházet s těmito daty jako s jakýmkoli jiným cenným majetkem firmy, který také nenecháme ležet někde v koutě bez užitku.
Jedním z příkladů využití cenných informací o klientech mohou být aktivity bank v oblasti takzvaných PIVAS - payment information value-added services. V jejich rámci ve spolupráci s obchodníky poskytují jim – i koncovým zákazníkům – služby navíc. Příklad? Díky znalosti zvyklostí zákazníků platících platebními kartami jim mohou učinit cílené nabídky produktů třetích stran, v optimálním případě vhodně časované a za výhodných podmínek. Výsledek? Spokojenější zákazníci a vyšší provize od prodejců, kteří jsou pochopitelně za zrealizovaný obchod ochotni zaplatit výrazně více, než za samotnou platbu kartou.
Je samozřejmě nutné řídit se příslušnou legislativou na ochranu dat a zacházet s informacemi o klientech tak, aby výsledkem nebyl naštvaný zákazník. Totéž platí i v případě, kdy banky poskytují obchodníkům analýzy chování svých klientů, kde je ovšem výhodou použití anonymizovaných dat.
Významnou výhodu mohou cenné informace získané z množství dat znamenat i pro řadu dalších odvětví, mezi kterými nelze pominout pojišťovny. Analytici Gartneru dělali letos průzkum mezi těmi ze Severní Ameriky zjistil, že za třetí nejvýraznější trend zástupci těch nejdůležitějších pojišťovacích firem považují právě schopnost analyticky zpracovávat velké objemy dat (big data). (Prvním trendem byl prodej formou e-komerce, druhým zabezpečení dat.) Většina firem podle průzkumu na nadcházející změny ale není dostatečně připravena.
Na nedávném Gartner Symposiu v americkém Orlandu Peter Sondergaard, senior vicepresident Gartneru, upozornil, že vzhledem k elektronické povaze dat, bude byznys stále závislejší na algoritmech. Za nějakých pět let bude podle jeho analytiků připojován každou hodinu k internetu jeden milion nových zařízení; budou vznikat miliardy nových propojení a výsledná struktura bude definována jak daty, tak právě algoritmy.
Správné algoritmy budou schopny radit zákazníkům, co by si ještě mohli koupit – jako například ten od Amazonu, který neopomíná návštěvníkům sdělit, že další zákazníci, kteří si koupili právě prohlížené zboží, si koupili rovněž něco dalšího. Sugerujíc jim, že by o tom měli uvažovat také. Fungovat to ovšem může jedině tehdy, pokud jsou algoritmy postaveny správně.
Další příkladem může být podle Sondergaarda Netflix, který udrží diváky u televizních (nebo počítačových či mobilních, ovšem) obrazovek – a u svých služeb, samozřejmě, nabídkou těch nejvhodnějších pořadů podle profilu každého jednotlivce. Algoritmus Waze zase směruje tisíce nezávislých aut na silnicích. Dnes prostě podle Sondergaarda prostě už nejde o to jen data hromadit, ale především o nasazení inteligentních algoritmů, které jsou schopny data využít a přinést díky tomu užitek jejich vlastníkům.
Analytici Forresteru k tématu inteligentního zpracování dat pak dodávají, že dnes nasazené BI (business intelligence ) nástroje pro analýzu dat jsou mnohdy značně neefektivní – dovolují podnikům využít pouze 40 % jejich strukturovaných a 31 % nestrukturovaných dat k získání užitečných informací. Vedoucí firmy na trhu tak podle nich aplikují nové přístupy, včetně využití agilních BI a Big data. Jako příklad úspěchu udávají systém online prodejce Stitch Fix, který podle nich díky systému pro analýzu dat o zákaznících po pouhých čtyřech letech v byznysu dosáhne letos obratu přes 200 milionů amerických dolarů.
Jaká k tomu může vést cesta? Zřejmě přes několik kroků, které zahrnují analýzu stávajících zákazníků a definování profilu optimálního zákazníka, stanovení hypotéz, jak se k optimálnímu klientovi propracovat a jejich testování. Získané výsledky by měly vést ke schopnosti diferencovaného oslovování klientů. A nutno dodat, že jde o nikdy nekončící proces...
Moderní datové centrum by se mělo z hlediska uživatelů chovat jako samostatná továrna, možná i do jisté míry laboratoř. Musí...
