Ako premeniť Big Datana obchodnú výhodu

Matúš Kádia, SOFTEC

2S O F T E C O N

1 vzorec

1 definícia

1 kvíz

1 futbalový výsledok

Obsah

Ako pomôcť

zákazníkom využitím

Big Data?

3S O F T E C O N

Zmena návykov zákazníkov

Pobočkoví zákazníci Online zákazníciMobilní zákazníci

Digitálni zákazníci

Nenakupujúci zákazníci

alebo nevyužitý potenciál

Majú potrebu, ale nenakúpia

Nesprávne oslovení

Teror príležitostí

Zložité aplikácie

Miesto

pre vaše

logo

4S O F T E C O N

Prečo zákazník nenakúpil?

Zisťuje, prečo zákazník nenakúpil

Prieskumy

Analýzy

Reporty

...

Biznis

Zisťuje, prečo zákazník nenakúpil

Logovanie

Reporty

Analytiky

...

IT

Inovácie!

5S O F T E C O N

IT aj biznis sa snažia

o inovácie

Inovačná dilema

Prečo tak veľa inovácií neuspelo?

https://cdn2.hubspot.net/hubfs/548488/docs/White_Papers_and_Articles/How_Big_Data_Is_Changing_New_Product_Development_Deck_29_1_15-2.pdf

6S O F T E C O N

Inovácie po starom

Aj tá najlepšia inovatívna myšlienka

má veľký potenciál na neúspech.

Energia vložená>Energia získaná

Potvrdenie prichádza až na konci

Najťažšie je povedať NIE.

7S O F T E C O N

Spôsob inovovania sa mení

Prieskumník je nadobro preč. Ďakujeme,

Facebook

https://www.startitup.sk/local-prieskumnik-je-oddnes-nadobro-prec-dakujeme-facebook/

Zákazník a jeho potreby musia byť

základom pri vytváraní produktov a

spôsobe ich predaja

Inovácie

v spôsobe

inovovania

NIE nie je odpoveďou na všetko

Nedalo sa to inak?

8S O F T E C O N

Ideálna tvorba nového produktu

Customer

experience

(N)One click kúpa

Nové

produkty a

služby

Odrážajú

zákaznícke

potreby

Time to

market

Vystihnúť moment

potreby

Cena nie je

priorita

Zážitok je

dôležitejší

?

9S O F T E C O N

?

Ako sa vytvára produkt v 2018?

DATA DATA

BE1 BE2

FE

DWH

MKT

research

Analytics

Máme naozaj všetky

informácie?

10S O F T E C O N

Kvíz

11S O F T E C O N

DATA

BE

Zákazník

FE

Výber

produktov

Výber

doručeniaPotvrdenie

objednávky

Príchod

zákazníka

Kde všade sú dáta?

Spracovanie

objednávky

DWH

Neodpovedala

3rd party API

Zákazník ani neprišiel na

predajňu

Zákazník neprešiel

cez risk-check

Zákazník čakal mesiac

na doručenie zmluvy

...Aktuál. potrebaSociálne sieteKonkurenciaPočasie

12S O F T E C O N

Ako dáta zbierať?V reálnom čase

DATA

BE

Zákazník

FE

Výber

produktov

Výber

doručeniaPotvrdenie

objednávky

Príchod

zákazníka

Spracovanie

objednávky

Data lake

...

Aktuál. potreba

Sociálne siete

Konkurencia

Počasie

DATA DATA

BE1 BE2

FE

DWH

MKT

research

Analytics

13S O F T E C O N

Data

Scientist

Data lake

...

Aktuál. potreba

Sociálne siete

Konkurencia

Počasie

DATA DATA

BE1 BE2

FEDWH

MKT

research

Analytics

Vizualizácia dát

Spracovanie dát

Near-time

Data

processing

Prínos Data lake?

Čo zákazník potrebuje

Pomôcka predajcom

Anomálie v procese

...

14S O F T E C O N

Sales

1st Qtr 2nd Qtr 3rd Qtr 4th Qtr

FE1

FE2

BE

DATA

Vizualizácia dát z Data lake

Doležitejšie ako stav sú vzťahy a priebeh

15S O F T E C O N

Ako zákazník nakupoval?

Ako mu pomôcť pri nákupe?

Ako zákazník nakupuje?

Ako zákazník bude nakupovať?

16S O F T E C O N

Ako zistiť, čo zákazník chce?

Data lake

Odhadujem zákazníka

Správanie

Návyky

Spokojnosť

Využívanie služieb

Okolie

Poloha

Sociálne siete

Počasie

Ostatné produkty

?Odhadujem potrebu

Čo, kedy a ako?

Auto?

Úver?

O týždeň?

Telefonátom?

Pesonalizujem

Produkt na mieru

Cenu

...

17S O F T E C O N

Ako to vlastne funguje?

Učím sa z minulosti

5x na predajni

sociálne siete

46%

pršalo

87%Potenciál nákupu:

Použijem na nových

5x na predajni

sociálne siete

pršalo

Data lake

Kúpil produkt?

18S O F T E C O N

Overenie hypotéz čím skôr

Dobrý produkt je založený na skúsenostiach a kreativite

navyše podložený dátami

Energia vložená<Energia získaná

19S O F T E C O N

https://www.cioinsight.com/it-news-trends/germanys-secret-world-cup-weapon-big-data-2.html

2014: How Big Data helped ********* win the World Cup