Kosten senken mit Big-Data-Analysen

Big Data eröffnet neue Möglichkeiten. Pure Storage erläutert, wie Unternehmen Big Data nutzen können, um 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.

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.

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.

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.

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.

Die Log-Analyse kann auch bei der Ressourcenverwaltung helfen und Unternehmen ein besseres Verständnis der aktuellen Ressourcennutzung und des zukünftigen Ressourcenbedarfs ermöglichen. Zu wenige Ressourcen können zu schlechter Performance und Umsatzeinbußen führen, und zu viele verfügbare Ressourcen zu erhöhten Kosten. Durch die Verfolgung der Systemressourcennutzung wird sichtbar, wo die Systeme zusätzliche Kapazitäten benötigen, um eine bessere Leistung zu erzielen. Ebenso können Unternehmen nicht ausgelastete Ressourcen identifizieren, die sich umstrukturieren und optimieren lassen, um die Produktivität, Effizienz und Leistung zu verbessern.

Mit den Erkenntnissen aus den Log-Daten können DevOps- und IT-Teams schneller auf Probleme reagieren und die für die Erkennung und Lösung von Produktionsproblemen erforderliche Zeit verkürzen. Log-Analysen geben auch Einblicke in Probleme, bevor sie auftreten, so dass Teams in der Lage sind, proaktiv zu handeln, indem sie Probleme und deren Grundursachen identifizieren, bevor Ausfallzeiten oder andere Leistungsprobleme auftreten.

Besseren Kundenservice bieten

Schlechter Kundenservice führt nicht nur zu Umsatzeinbußen, sondern hält Unternehmen auch davon ab, wertvolle Kunden auf Lebenszeit zu gewinnen. Eine Studie von Gladly hat ergeben, dass 92 Prozent der Verbraucher bereits nach drei oder weniger schlechten Erfahrungen mit dem Kundenservice nicht mehr bei einem Unternehmen einkaufen würden.

Durch die effektive Nutzung von Daten aus CRM-Systemen können Unternehmen genaue Kundenprofile erstellen, die es ihnen ermöglichen, sich schnell über Kundenprobleme zu informieren und einen schnelleren Service zur Problemlösung zu bieten. Die Datenanalyse kann Unternehmen dabei helfen, Schwachstellen in ihren Kundenservice-Strategien zu erkennen und die Art und Weise der Interaktion mit den Kunden zu verbessern.

Mithilfe von Big Data können Unternehmen auch die Aktivitäten ermitteln, die bestehende Kunden zufriedenstellen. In den meisten Fällen ist es teurer, neue Kunden zu gewinnen, als bestehende Kunden bei Laune zu halten, da die Gewinnung neuer Kunden kostspielige Werbekampagnen erfordert. Daten aus Umfragen, Bewertungen und anderen Online- und Offline-Kundenfeedback-Mechanismen helfen Unternehmen dabei, Post-Sales-Strategien zu entwickeln, die die Kundenbindung verbessern.

Produktivitäts- und Effizienzsteigerung mit Echtzeitdaten

Die Verfügbarkeit von Echtzeitdaten spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Produktivität und der betrieblichen Effizienz in einem Unternehmen. Mit Hilfe von Analysesoftwarelösungen lassen sich Berichte erstellen, die das Hintergrundrauschen der großen Datenerfassung durchbrechen. Für Manager, Mitarbeiter und Kundendienstmitarbeiter sind diese leicht verständlichen Berichte nützlich, um genau die Informationen zu finden, die sie benötigen.

Daten können auch die Produktivität innerhalb von Teams steigern, Einstellungsmethoden verbessern, um Managern zu helfen, die besten Talente zu rekrutieren und zu halten. Daten geben Einblicke in effektive Management- und Schulungsmethoden, um die Zufriedenheit und Performance der Mitarbeiter zu verbessern. Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto besser können KI und Algorithmen für maschinelles Lernen Erkenntnisse liefern, die die betriebliche Effizienz verbessern, zu größerer Effizienz führen und Unternehmen dabei helfen, ihren Kunden bessere Dienstleistungen zu bieten. All dies trägt zu geringeren Kosten bei.

Big Data-Analysen beschleunigen

Immer mehr Unternehmen nutzen Big Data, um Kosten zu senken und Gewinne zu steigern. Es wird immer deutlicher, dass Big Data eine Fülle von Informationen enthält, die Unternehmen dabei helfen, finanzielle Ressourcen effizienter einzusetzen, um Ausgaben zu optimieren und Kosten erheblich zu senken.

Unternehmen können mehr aus ihren Daten herausholen – mit einer modernen Dateninfrastruktur, die ihnen hilft, die Entscheidungsfindung zu beschleunigen, Prozesse zu vereinfachen und Analysen zu unterstützen. All-Flash-Datenspeicherlösungen unterstützen sie dabei, Big Data zu nutzen, um bessere und schnellere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Schnelle und effiziente Scale-Out-Flash-Speicherlösungen eignen sich perfekt für Analysen, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz-Workloads – und damit zeitgemäße und zukunftsorientierte Anwendungsszenarien in Unternehmen.