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1er octobre 2013-

Les entreprises peuvent réussir dans le domaine du Big Data en commençant modestement et en se concentrant sur les opportunités à plus fort effet de levier, qui se trouvent généralement dans les stratégies de vente et de tarification. Les applications Big Data qui réussissent doivent pouvoir répondre à des questions clés qui relèvent de l'intelligence économique (telles que "Comment puis-je vendre plus de produits à un client existant ?" ou "Puis-je obtenir un prix plus élevé pour cette transaction spécifique ?) La capacité à répondre à ces questions grâce aux données du Big Data peut aider les entreprises à répondre plus rapidement à leurs clients et leur permettre d'augmenter leurs volumes de vente et leur chiffre d'affaires. Voici sept façons, identifiées par PROSL'objectif est de faire passer les Big Data du statut de mot à la mode à celui d'opportunité actionnable.

1. Le Big Data permet des connexions intelligentes

Le Big Data, c'est la connexion des données, l'assemblage de points de données multiples et distincts pour identifier des modèles qui aident à prédire les résultats et à prescrire des actions - automatiquement. Lorsque vous envisagez d'opter pour une suite logicielle de Big Data, assurez-vous qu'elle comporte une composante analytique, afin d'obtenir des données "intelligentes".

2. Le Big Data rapporte gros

Les entreprises qui adoptent et investissent dans le Big Data surpassent leurs concurrents dans tous les indicateurs financiers disponibles. Par exemple, en 2009, les activités de forage ont chuté partout. Une entreprise mondiale de services pétroliers était confrontée à des défis similaires à ceux de ses concurrents, notamment des pertes de rentabilité insurmontables dues à l'instabilité des activités pétrolières. En outre, les fluctuations de la demande du marché entraînaient des sources de données incohérentes, ce qui se traduisait par une tarification imprécise. Après avoir mis en œuvre la segmentation et utilisé la science du Big Data pour prévoir la demande, l'entreprise a généré $200 millions de ventes supplémentaires sur une période de deux ans, ce qui lui a permis de surpasser le marché.

3. Les Big Data, une entité vivante et évolutive

La science du Big Data doit inclure une évaluation de la viabilité des données afin de fournir des informations plus précises et plus fiables que l'analyse générique ou la veille stratégique. Compte tenu du grand nombre de données et de variables à prendre en compte dans l'élaboration d'un modèle prédictif efficace, les entreprises devraient tester et confirmer rapidement et à moindre coût la pertinence d'une variable particulière avant d'investir dans la création d'un modèle complet.

4. Le Big Data offre de multiples opportunités

Le Big Data n'a d'importance que s'il permet d'obtenir de meilleurs résultats, et pas seulement de meilleures informations. Par exemple, en pleine réforme des soins de santé, les fabricants de dispositifs médicaux ont subi d'atroces pressions de la part des organismes d'achat des hôpitaux qui cherchaient à réduire leurs coûts. Grâce à ses Big Data, l'équipe commerciale d'une entreprise a pu montrer à l'organisation d'achat ses calculs sur la manière d'évaluer les prix. Résultat : une augmentation de 6 % du prix de vente moyen en quatre trimestres et la marge la plus élevée en trois ans.

5. Le Big Data ajoute un processus et une position

Les résultats les plus précieux et les plus mesurables sont ceux qui sont associés à la croissance des ventes, à la rentabilité et au positionnement concurrentiel. Par exemple, un grand fabricant de produits chimiques a commencé à constater une baisse des recettes pour l'une de ses activités en plein essor et a identifié une série de processus opérationnels non alignés. En collaboration avec son service de planification, il a utilisé le Big Data pour façonner une nouvelle courbe de demande indiquant où les produits devaient être expédiés pour satisfaire les exigences des clients. Elle a également été en mesure d'utiliser la science des données pour identifier des conseils de tarification prescriptifs pour l'équipe de vente. Le chiffre d'affaires a augmenté de $200 millions rien que la première année.

6. Les Big Data font peau neuve sur le plan scientifique

Les connaissances proviennent de la science du Big Data ; les résultats proviennent des applications du Big Data infusées par la science des données. C'est le nirvana du Big Data. Par exemple, une entreprise internationale de stockage et de gestion de l'information a vu son chiffre d'affaires augmenter. Elle était confrontée à des problèmes tels que des taux de rétention et une mauvaise communication entre le service de tarification et les équipes de vente. En conséquence, elle avait du mal à atteindre ses objectifs spécifiques. Grâce à la science du Big Data et aux conseils en matière de tarification prescriptive, l'entreprise a pu identifier les attributs spécifiques qui déterminent impérativement la volonté de payer des clients. Grâce à ces informations, l'entreprise s'est rendu compte qu'un nombre considérable de contrats étaient tarifés bien en dessous du prix du marché. Non seulement elle a obtenu des données vraiment impressionnantes, mais elle a également constaté une réduction des résiliations de clients et une amélioration des statistiques.

7. Les Big Data ont de l'avenir

Les applications Big Data sont l'avenir du Big Data parce qu'elles fournissent le bras d'exécution de la technologie, et pas seulement des informations. Un exemple de ce type d'application est l'orientation des prix, une technique qui fournit un ensemble de recommandations de prix au vendeur, y compris des détails sur les affaires les plus susceptibles d'être conclues, les produits les plus susceptibles d'être vendus et les prix les plus susceptibles d'être gagnants. Elle masque la majeure partie de la complexité du back-end associée au Big Data et à l'optimisation des prix.