Продвинутая аналитика

Сегодня бизнес-аналитика (BI) тесно связана с большими данными и технологиями искусственного интеллекта. Это сочетание позволяет не только глубже понять проблемы и вызовы, стоящие перед компанией, но и наметить наиболее эффективные пути их решения, выявить скрытые тенденции. Тем более, данных сегодня становится настолько много, что традиционные методы работы с ними, вскоре, могут утратить актуальность и на первый план выйдет продвинутая аналитика на основе моделей ИИ. «Большие данные в значительной мере повлияли на дальнейшее развитие аналитических инструментов и, в частности, ИИ-технологий. Благодаря возможности быстро анализировать массивы данных, выросла точность прогнозов и принимаемых на их основе решений. Появились принципиально новые задачи, а ранее существовавшие стали решаться намного быстрее и с более высоким качеством», — комментирует Александр Тихонов, генеральный директор SAS Россия/СНГ.

Повышение качества обслуживания клиентов

Основная задача любого бизнеса — удовлетворить потребности и запросы клиентов. Компании, использующие большие данные, имеют эксклюзивную возможность посмотреть на свой бизнес в самых разных разрезах. Можно получить ценную информацию о клиентах, выявить их предпочтения, потребности и желания, еще до того, как они сами их осознают. В свою очередь, такое проактивное удовлетворение запросов повышает вовлеченность клиентов.

Современные системы клиентской аналитики, которые задействуют большие данные и искусственный интеллект, дают возможность тестировать массу гипотез и вариантов клиентского пути. Если 10 лет назад решение задач управления отношениями с клиентами (CRM) требовало больших усилий и внимания, а какие-то принципы казались теорией, то сейчас речь уже идет не столько о том, чтобы в принципе реализовать, например, процессы удержания клиентов или выбора наилучшего предложения, сколько о том, чтобы сделать механики более разнообразными, чтобы дать маркетологам больше самостоятельности или учитывать в отчетности, например, как клиенты влияют на решения друг друга», — говорит Александр Тихонов.

Сокращение издержек

Компании, активно использующие большие данные, могут значительно сократить расходы за счет использования аналитических платформ, которые помогают изучать рынок, его тенденции и прогнозировать развитие событий. Осведомленность о том, что может с большой вероятностью произойти в ближайшем будущем, повышает эффективность бизнес-планирования. Специалисты компании с помощью больших данных могут изучить поведение отрасли и выработать на основе полученной информации оптимальную стратегию продвижения товаров и услуг — с минимальными издержками и максимальной прибылью.

Снижение риска мошенничества

Большие данные также могут повысить уровень безопасности. Тщательный и глубокий анализ рынка даст возможность своевременно выявить потенциальных мошенников и ненадежных контрагентов, что в итоге позволит избежать потенциальных неприятностей, финансового и репутационного ущерба.

Эффективное управление запасами

До того, как большие данные вышли на рынок, людям приходилось тратить гораздо больше времени на изучение рынка, анализ текущих тенденций и прогнозирование возможных продаж. Однако, с ростом популярности больших данных у предпринимателей появилась возможность улучшить подходы к управлению запасами, что в конечном счете повышает эффективность бизнеса и позволяет сократить издержки.