Как крупнейшие компании используют Big Data

Мировой объем оцифрованной информации быстро растёт. По данным компании IBS, к 2003 году мир накопил 5 эксабайтов данных (1 ЭБ = 1 млрд гигабайтов). К 2008 году этот объем вырос до 0,18 зеттабайта (1 ЗБ = 1024 эксабайта), к 2011 году — до 1,76 зеттабайта, к 2013 году — до 4,4 зеттабайта. В мае 2015 года глобальное количество данных превысило 6,5 зеттабайта. К 2020 году, по прогнозам, человечество сформирует 40-44 зеттабайтов информации, а к 2025 году число вырастет в 10 раз.

Большие данные применяются в различных сферах: от борьбы с терроризмом до образования. Они позволят людям объять необъятное и получить из этого пользу. Вот несколько реальных примеров того, как использование Big Data помогает узнать о желаниях клиентов и привлечь новых покупателей:

Amazon

Интернет-гигант онлайн-торговли имеет доступ к огромному количеству информации о своих клиентах: имена, адреса, платежи и истории поиска хранятся в его банке данных. На основе больших данных компания вычисляет, чего хотят клиенты, и алгоритмы Амазон предлагают покупателям именно те товары, которые с большей вероятностью им понадобятся.

Амазон также использует Big Data для улучшения отношений с клиентами (область, которую пропускают многие пользователи больших данных) и это обеспечивает более быстрое и эффективное обслуживание клиентов.

Netflix

Компания владеет множеством данных, позволяющих понять привычки и интересы миллионов клиентов. Netflix использует эти данные для выпуска оригинального контента, привлекающий их клиентов, а также для приобретения прав на фильмы и сериалы, которые, по прогнозам, будут популярны у определенной аудитории. Большие данные дают компании возможность поставлять именно тот контент, который клиент хочет видеть и когда он этого хочет.

Coca-Cola

Уже более столетия Coca-Cola является лидером в индустрии потребительских товаров, их бренды являются культовыми. Компания смогла добиться успеха в том числе с помощью аналитики больших данных: выбор идеального набора ингредиентов для производства продукции, анализ эффективности складских, ресторанных и розничных операций.

Например, в 2017 году компания запустила новый вкус Cherry Sprite на основе статистики из автоматов самообслуживания, которые позволяют потребителям смешивать вкусы напитков. ИИ позволил выбрать самые популярные комбинации вкусов и создать на их основе готовый напиток. А в последние несколько лет производитель обратился к большим данным, чтобы предложить рынку полезные для здоровья продукты вроде апельсинового сока.

Starbucks

Вы когда-нибудь задумывались, как Starbucks может открыть три филиала на одной улице без отрицательного влияния на их доход?

Кафе использует Big Data, чтобы определить потенциальный успех каждого нового местоположения, принимая во внимание информацию о местонахождении и поведении клиентов. На данный момент Starbucks может дать довольно точную оценку вероятности успеха и выбрать места на основе склонности к росту выручки.

American Express

Компания American Express использует большие данные для анализа и прогнозирования поведения потребителей. Это позволяет составить более точный прогноз потенциального оттока и лояльности клиентов. American Express утверждает, что на своем австралийском рынке они могут прогнозировать около 24% счетов, которые закроются в течение четырех месяцев.

Miniclip

Компания Miniclip, которая разрабатывает, публикует и распространяет цифровые игры по всему миру, использует большие данные для мониторинга и улучшения пользовательского опыта. Это позволяет сделать игры более прибыльными и, следовательно, поддержать рост бизнеса.

С помощью Big Data компания вычисляет наиболее успешные элементы своих продуктов и внедряет их в будущие проекты, а также устраняет или улучшает проблемные компоненты.