So können Big-Data-Analysen die Kosten senken

Big-Data-Analysen sollen Unternehmen umsetzbare Erkenntnisse liefern. Im Folgenden sind sechs Möglichkeiten beschrieben, wie Unternehmen den Umfang und die Geschwindigkeit der Daten nutzen können, um die betriebliche Effizienz zu steigern und die Kosten zu senken.

Unternehmen sind auf Daten angewiesen, um auf sich ändernde Anforderungen zu reagieren, Kundenbeziehungen zu verbessern und Risiken zu verringern, die den Geschäftsbetrieb gefährden. Mithilfe von Big-Data-Analysen können Unternehmen aufkommende Trends vorhersagen und wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die ihnen helfen, strategische Entscheidungen zu treffen. Einer der größten Vorteile der effektiven Datennutzung für Unternehmen ist jedoch die Möglichkeit, Kosten zu senken. Von Marketingstrategien bis hin zum Kundenservice können Unternehmen durch den richtigen Einsatz von Analysen und Datenmengen bessere Erkenntnisse gewinnen, um Betriebskosten zu senken und den Umsatz zu steigern.

Im Folgenden erläutert Pure Storage sechs Möglichkeiten, wie Unternehmen Big Data nutzen können, um Kosten zu senken.

1. Gezielte Möglichkeiten für Marketingkampagnen schaffen

Daten waren schon immer ein wertvoller Bestandteil effektiver Marketingkampagnen. Big Data hat Unternehmen dabei geholfen, sich von Massenmarketingkampagnen zu lösen und sich auf gezieltere und personalisierte Strategien zu konzentrieren. Unternehmen können nun Daten von jedem Kundenkontaktpunkt erfassen, was ihnen ein besseres Verständnis des Kundenverhaltens und der Kundenabsicht ermöglicht. Durch die Auswertung des Kundenverhaltens lassen sich strategische Marketingpläne erstellen, die auf eine bestimmte Kundengruppe abzielen, indem sie beispielsweise personalisierte Empfehlungen auf der Grundlage früherer Käufe oder Aktivitäten in sozialen Medien anbieten.

Beim Performance-Marketing werden Werbekosten in Rechnung gestellt, wenn ein gezielter Online-Nutzer eine bestimmte Aktion ausführt, z. B. auf eine bezahlte Anzeige klickt. Mithilfe von Daten von Kunden, die ähnliche Aktionen durchgeführt haben, kann die Big-Data-Analyse die Variablen ermitteln, die den Klick eines Kunden am ehesten beeinflussen. Auf diese Weise führt die Big-Data-Analyse zu weniger Streuverlusten, wodurch die Werbung relevanter und kostengünstiger wird.

In einer Studie hat Forrester festgestellt, dass 37 Prozent der Vermarkter aufgrund von Daten schlechter Qualität unnötig Budget verschwenden. Anhand von Kundenprofildaten können Unternehmen die Marketingkanäle ermitteln, die mit größerer Wahrscheinlichkeit zu Konversionen oder Verkäufen führen. So können sie ihre Marketinggelder strategischer einsetzen, indem sie gezieltere Marketingkampagnen erstellen und durchführen.

2. Digitalisierung der Lieferkette für mehr Transparenz und Widerstandsfähigkeit

Nach Angaben von IBM geben 84 Prozent der Chief Supply Chain Officers (CSCOs) an, dass mangelnde Transparenz der Lieferkette die größte Herausforderung für sie darstellt. Die Digitalisierung der Lieferkette verbessert herkömmliche Systeme für das Lieferkettenmanagement durch die Integration neuer Technologien. Diese führen Standort- und Geschäftsdaten in Echtzeit aus der gesamten Lieferkette in einer einzigen, zentralen Informationsquelle zusammen und schaffen so eine durchgängige Transparenz. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Effizienz steigern, Störungen verhindern und auf ihren Märkten wettbewerbsfähig bleiben.

Lieferketten generieren riesige Datenmengen, einschließlich interner historischer Verkaufsdaten, Leistungsdaten von Lieferanten, Kundendaten am Verkaufsort und Daten zu den Onboarding-Kosten. Durch die Digitalisierung können Unternehmen diese Daten sammeln und analysieren, um Problemmuster, Engpässe und andere Möglichkeiten zur Kostensenkung zu erkennen.

Agilität ist auch im Lieferkettenmanagement von entscheidender Bedeutung. Entscheidungen müssen oft schnell getroffen werden und können erhebliche finanzielle Auswirkungen haben, die Millionen von Euro kosten können. Mit einer digitalisierten Lieferkette können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse aus Statusberichten in Echtzeit gewinnen. Dies führt zu einer schnelleren Entscheidungsfindung, besseren Erkennung von Lücken im Servicebereich und Möglichkeiten zur Leistungssteigerung und Optimierung der Beziehungen zu Kunden und Lieferanten.

3. Betrugserkennung, um Verluste zu verhindern

Betrug kann für ein Unternehmen in jeder Branche kostspielig sein. Daten und Analysen helfen dabei, Trends zu erkennen, die auf verdächtige Aktivitäten hindeuten, um Betrug einzudämmen und kriminelle Bemühungen zu vereiteln.

Big Data kann Einzelhändlern zum Beispiel dabei helfen, Profile zu erstellen und Schwellenwerte für das normale Kundenverhalten beim Kauf eines bestimmten Produkts über einen bestimmten Zeitraum festzulegen. Auf dieser Grundlage lassen sich dann Kunden identifizieren, deren Verhalten darauf hindeutet, dass sie möglicherweise Retourenbetrug begehen. Einzelhändler können diese Kunden dann auf eine schwarze Liste setzen oder andere Maßnahmen ergreifen, um Retourenbetrug zu verhindern.

4. Verbesserte Protokollanalyse, um den Ressourcenbedarf zu verstehen

Log-Ereignisse, Audit-Trail-Aufzeichnungen und sogar einfache Logs können nützliche Einblicke in die Aktivitäten liefern, die in verschiedenen Systemen stattfinden. Diese Daten sind nützlich, um das Benutzerverhalten zu verstehen, die Anwendungs- oder Infrastrukturleistung zu verbessern, Risiken proaktiv zu mindern und die Einhaltung von Sicherheitsrichtlinien, Audits und Vorschriften zu gewährleisten.