Insights on Marketing & Technology

Fra Big Data til bundlinje

Hvor meget kan du optimere din virksomhed og dine marketingprocesser, hvis du kan gå fra dage til minutter eller fra timer til sekunder, når du analyserer dine kunders adfærd? Big Data indeholder et kæmpe potentiale for ny og mere fintmasket kundeindsigt, men der skal ’big analytics’ til for at høste den forretningsmæssige værdi.

  • By: Bo Sannung
  • Published: 24-04-2013

Med Big Data kan du træffe ’big decisions’ uden at vente timer, dage eller uger på svar fra analyseafdelingen. At opnå fordelene kræver analytisk motorkraft og en bevidst beslutning om at indsamle og analysere data om dine kunders adfærd. Men allerførst kræver det en definition af, hvad Big Data er.
    Der er en tendens til at sidestille Big Data med petabyte, som det er uoverskueligt – hvis ikke umuligt – at strukturere og finde indhold i. Mængden af data har selvfølgelig en betydning, men er ikke i sig selv afgørende for, om du kan analysere dem. Hvis du har 60 mio. data i snorlige rækker, er det forholdsvis enkelt at analysere dem.

De 3 V’er i Big Data
Tre aspekter spiller ifølge analysefirmaet IDC ind på Big Data: Volumen, Velocity og Variety.
    Volumen refererer selvfølgelig til, at der er mange, mens velocity er hastigheden, hvormed data kører frem og tilbage. Tænk på de mange data, der strømmer af sted, når kunderne surfer på et website, skriver eller ’synes godt om‘ noget på Facebook eller andre sociale medier – eller ringer ind til callcentret. Dette hastige flow af data skal kunne behandles i realtid. Variety henviser til, at der er tale om en blanding af strukturerede og ustrukturerede data. Alle de førnævnte data fra web og telefonopkald er ustrukturerede og skal gøres klar, før de kan samkøres med de strukturerede kundedata fra virksomhedssystemerne og analyseres.
    Alle tre V’er behøver ikke nødvendigvis være til stede for, at man taler om Big Data. Velocity og variety kan sagtens skabe Big Data, selvom volumen ikke er stor. Kompleksiteten og hastigheden alene skaber Big Data, selv om vi ikke kan få overblik over data.

Bedre service på alle platforme
Kombinerer du den viden, du allerede har om dine kunder, med viden om deres adfærd i realtid, har du alle tiders chance for at yde personlig og relevant service på alle platforme. I det øjeblik en kunde ringer til callcentret, skal medarbejderen ved telefonen præsenteres for et overblik over, hvad kunden har skrevet om virksomheden på Facebook, konklusionerne fra relevante mail-korrespondancer med andre i virksomheden, relevant adfærd på virksomhedens website osv.
    Vi kan allerede i dag analysere på optagede telefonsamtaler, og vi kan følge den enkelte kundes færden, når hun surfer rundt på websitet, så vi ved, hvilke formularer hun udfylder, og hvilke links hun klikker på. Den store udfordring er, at mængden af data konstant stiger. Vi risikerer så at sige at drukne i informationer, hvis alt ukritisk analyseres. Derfor skal der indgå en prioritering i analyseprocessen. Dette er en ganske kompleks opgave, som den menneskelige hjerne ikke kan overskue i realtid, så man er nødt til at understøtte den med software.

Bro over siloerne
En anden udfordring er, at de forskellige data ligger i forskellige siloer. Transaktioner fra websitet ligger i én database, opkald til callcentret i en anden, mail i en tredje osv. Og de skal oven i købet kombineres med data fra fx CRM- og økonomisystemet, hvis de skal komme medarbejderen i callcentret til gode og dermed skabe værdi for kunden.
    Informationen på medarbejderens skærm består ikke nødvendigvis af særlig mange byte. Men det kræver en stærk analytisk muskel at løse opgaven og give medarbejderen de rigtige informationer. Det er ikke nok at vise, at der har været en mailkorrespondance, eller at kunden har skrevet 20 indlæg på Facebook. Informationerne skal præsenteres, så medarbejderen på meget få sekunder kan få overblik over, hvorfor kunden ringer.
    Forud for dette brugervenlige skærmbillede foregår et komplekst ...

  • Share on Facebook
  • Share on Twitter
  • Share on LinkedIn
  • share with friends
  • Share on Google+

Be the first to like this.

SORRY! YOU ARE NOT LOGGED IN

Get access to:
  • Articles and talks
  • Free seminars and briefings
  • Free publications and papers
It is 100% Free

LOG IN



CREATE PROFILE
(100 % FREE)


FORGOT YOUR PASSWORD?

More