Informacja ma kluczowe znaczenie nie tylko dla procesu zarządzania firmą, ale także dla budowania skutecznej oferty w coraz bardziej konkurencyjnym otoczeniu rynkowym. Truizmem będzie stwierdzenie, że do odniesienia sukcesu w biznesie konieczny jest klient. Jego zdobycie to oczywiście priorytet. Warto jednak zwrócić uwagę na fakt, że sam klient staje się coraz bardziej wymagający i świadomy swoich potrzeb jako konsument. Oznacza to, że firma musi sprostać jego oczekiwaniom. Jednocześnie jednak powinna zweryfikować jego wiarygodność, szczególnie gdy działa w tak wrażliwej branży, jak finansowa. Dlatego też różne serwisy pożyczkowe, takie jak np. zaimo, coraz częściej wykorzystują rozwiązania oparte o Big Data. Umożliwiają one skuteczne przetwarzanie ogromnych ilości danych z wielu różnych źródeł, na podstawie których dokonywany jest scoring klientów. Należy przy tym zauważyć, że w wielu przypadkach pozwala to osiągnąć przewagę nad konkurencją, ponieważ firma może błyskawicznie obsłużyć klienta. Wiele banków również inwestuje w nowoczesne technologie, a cały sektor finansowy postrzegany jest jako niezmiernie innowacyjny. Nic więc dziwnego, że coraz częściej wykorzystywana jest bankowość algorytmiczna. Nie tylko ogranicza ona ryzyko kredytowe, ale także wpływa na obniżenie kosztów poszczególnych usług.
Nowoczesne technologie, a wśród nich systemy spod znaku Big Data, także odgrywają coraz ważniejszą rolę w e-commerce. Warto również wspomnieć o tym, że polski e-handel należy do tych najszybciej rozwijających się w naszym regionie (w ubiegłym roku zanotowano wzrost o 21,7% w ujęciu rocznym) (źródło: Ecommerce Europe). Z jednej strony jest to spowodowane rosnącym zainteresowaniem Polaków zakupami online.Z drugiej jednak – lepiej przygotowaną ofertą i obsługą, ponieważ coraz więcej właścicieli sklepów internetowych wykorzystuje nowoczesne narzędzia i rozwiązania, które pozwalają na pozyskiwanie szczegółowych danych na temat klientów. Technologia oparta na Big Data pozwala sprzedawcom internetowym tworzyć spersonalizowaną ofertę dla konkretnego klienta. Jest to możliwe dzięki temu, że firmy otrzymują precyzyjne dane o tym, jak często odwiedza on sklep, jakich produktów przeważnie poszukuje, czym się interesuje, czy porzucił koszyk zakupowy.
Podobne informacje wykorzystuje branża reklamowa, coraz prężniej działająca w Internecie. Tutaj także przetwarzane są olbrzymie ilości danych, które w konsekwencji sprawiają, że konkretny odbiorca wyświetla przekaz reklamowy zgodny z jego starannie opracowanym profilem. Pozwala to optymalizować wydatki na kampanie reklamowe, jednocześnie podnosząc ich skuteczność. Reklamy nie są już wyświetlane każdemu, a odbiorca przestał być anonimowy. Odpowiednie algorytmy dobierają przekaz marketingowy w zależności od zainteresowań i preferencji konsumenta. Dodatkowo rozwiązania Big Data często łączone są również z retargetingiem. Na świecie już 25% kampanii reklamowych realizowanych jest właśnie w ten sposób.
Jednak nie tylko w Internecie wykorzystuje się nowoczesne narzędzia analityczne. Wiele firm, szczególnie tych największych, które funkcjonują biznesowo również poza siecią, przetwarza ogromne ilości danych, stosując m.in. analitykę predyktywną. Za przykład może posłużyć branża telekomunikacyjna, która dzięki analizie danych strukturalnych i wielostrukturalnych uzyskuje często bardzo dokładny obraz klientów. Dzięki temu może dobrze przewidywać ich potrzeby i ograniczać ich utratę na rzecz konkurencji. Podobnie jest z branżą transportową. Przykładowo, amerykańska UPS wykorzystuje dane pozyskane z sensorów zamontowanych w swoich pojazdach, by opracowywać najbardziej efektywne trasy przejazdowe i na bieżąco dostosowywać usługi do zmieniających się potrzeb swoich klientów.
Nowoczesne technologie i przetwarzane za ich pośrednictwem ogromne ilości danych nie przydadzą się jednak na zbyt wiele, jeśli wcześniej nie zdefiniuje się dokładnie celów biznesowych. To podstawa, od której należy rozpocząć. W przeciwnym razie może się zdarzyć, że firma zdobędzie wiele danych, których w ogóle nie wykorzysta, za to poniesie koszty związane z zakupem narzędzi analitycznych (źródło: Deloitte). Wtedy nowoczesne technologie, zamiast pomóc w biznesie i ułatwić poznanie klienta, staną się kosztownym obciążeniem.
