Come trasformare i Big Data in valore per l’azienda?

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I Big Data sono un “tesoro” che può arricchire l’azienda, a patto di sapere come trasformarli in un valore aggiunto, misurabile e duraturo. Le piattaforme tecnologiche più avanzate supportano il Chief Technology Officer (CTO) in questa fase così importante e allo stesso tempo delicata: sfruttare i Big Data per migliorare i processi aziendali.

Raccogliere, memorizzare, segmentare, elaborare i dati, sono tutte operazioni indispensabili, ma da sole non permettono di estrarre tutto il potenziale valore dal flusso delle informazioni che proviene dai vari “punti di contatto” (touchpoint sia fisici sia digitali) tra l’azienda e i suoi clienti.

 

5 modi per estrarre valore dai dati in diversi ambiti aziendali

Vediamo di seguito cinque esempi concreti, inerenti diversi ambiti e aree d’impresa, che spiegano come trasformare i Big Data in valore attraverso il supporto di una piattaforma software integrata in grado di automatizzare una serie di attività:

 

  • Fare efficienza energetica Questo aspetto è fondamentale soprattutto per le aziende cosiddette “energivore” con elevati fabbisogni annuali di elettricità/gas o altri combustibili. Con il monitoraggio continuo dei dati di consumo energetico, è possibile individuare sprechi e inefficienze nelle diverse aree aziendali e capire dove è più conveniente applicare certe soluzioni e tecnologie (sostituire un vecchio generatore, modificare l’impianto d’illuminazione e così via), in modo da ridurre le spese in bolletta.

 

  • Prevedere azioni e comportamenti L’analisi aggregata dei dati aiuta a conoscere in anticipo le preferenze dei consumatori e le loro intenzioni d’acquisto. I modelli di previsione sui comportamenti futuri delle persone sono sempre più utilizzati in vari settori aziendali, non solo nelle vendite ma anche nella logistica per ottimizzare la gestione complessiva del magazzino (ordini, spedizioni, assortimenti dei prodotti). L’analisi predittiva con algoritmi di machine learning può essere svolta mettendo in relazione la realtà fisica con quella digitale tramite reti di sensori Wi-Fi, videocamere, beacon e oggetti connessi al web (si parla di tecnologie IoT, Internet of Things). L’obiettivo è creare spazi “intelligenti” in cui seguire le azioni delle persone, pensiamo ad esempio a un supermercato, per capire in quali aree i clienti si soffermano di più mentre fanno la spesa, che tipo di prodotti acquistano, se sono attirati da una certa promozione sugli scaffali.

 

  • Definire strategie di marketing personalizzate Strettamente collegata all’analisi previsionale delle tendenze d’acquisto, è l’elaborazione di piani di marketing cuciti su misura delle esigenze dei clienti, per aumentare il coinvolgimento e la loro fedeltà al marchio. Il valore aggiunto scaturisce dal numero di “azioni positive” compiute dagli utenti: acquisto di prodotti e servizi (con riduzione del numero di “carrelli abbandonati”), partecipazione a eventi e campagne promozionali, utilizzo di tessere a punti, decisione di tornare in un negozio, acquisto contemporaneo di prodotti correlati o con caratteristiche migliori (e quindi prezzi più alti) rispetto a quelle considerate inizialmente.

 

  • Tracciare la provenienza delle materie prime Ci sono filiere industriali dove la catena degli approvvigionamenti di materie prime è particolarmente lunga e articolata. Un esempio riguarda le forniture di biomasse legnose per la produzione di energia elettrica: tramite l’analisi di Big Data e protocolli blockchain si può controllare ogni passaggio da un fornitore all’altro, così da certificare la corretta provenienza del prodotto che è indispensabile per ottenere determinati vantaggi economici, come gli incentivi pubblici corrisposti alle biomasse “sostenibili” dal punto di vista ambientale.

 

  • Aumentare la sicurezza delle transazioni In questo caso il valore aggiunto dei Big Data dipende dalla capacità dell’azienda di tutelare la privacy dei clienti, evitare perdite di dati, proteggere i sistemi informatici da eventuali cyber-attacchi, allo scopo di ridurre i costi da sostenere per il recupero dei dispositivi attaccati/danneggiati. Inoltre, gli algoritmi blockchain possono elevare moltissimo il livello di sicurezza, velocità e trasparenza dei pagamenti e di altre operazioni (come la firma di contratti).

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