Datadriven marknadsföring Smart data

Gde naći pingvina usred leta?

- 12 sep 2018

Kombinacija analize podataka i najnovijih tehnologija omogućava kompanijama da svog pingvina traže tamo gde će ga sigurno pronaći.

Iako pingvine uglavnom povezujemo sa snegom i ledom, osim na Antarktiku možemo ih naći i na Novom Zelandu, u Australiji, Čileu, Argentini i u Južnoj Africi, a jednu vrstu čak i oko ekvatora na ostrvima Galapagos. Ova fascinantna bića smo iskoristili u ovom tekstu da dočaramo koliko podaci i uvidi dobijeni analizom podataka imaju važnu ulogu u donošenju odluka i potrazi za novim poslovnim prilikama. U slučaju pingvina, bez obzira na godišnje doba, to bi, recimo, bio podatak da ćete ga uzalud tražiti na području Arktika jer u prirodi žive samo u hladnijim vodama južne polulopte.

Širenje podataka i njihove upotrebe ne zaobilazi nikoga. Pojmovi kao što su podaci i prediktivna analitika, kao i veštačka inteligencija nalaze se na samom vrhu savremenih poslovnih trendova. Sve više ih koriste oni koji žele da uspeju i naprave višak u svom poslovanju. Po istraživanju Big Market Analytics iz 2017, 53% kompanija je svesno važnosti analitike i koristi alate povezane sa masovnim podacima, pri čemu prednjače telekomunikacioni operateri i finansijska industrija. Razlog je jednostavan – kompanije moraju neprestano tražiti poluge za dodatni rast i područja na kojima će biti bolje od konkurencije. Većina kompanija koristi savremene tehnologije za razumevanje i vizualizaciju podataka, a manji deo i prediktivnu analitiku i druge pristupe nauke o podacima za redefinisanje svog poslovanja.

Upotrebna vrednost prediktivne analitike je u optimizaciji poslovanja

Kompanije koriste prediktivnu analitiku kao pomoć u raznim aktivnostima i na razne načine. Jedna od njih je slovenačka kompanija sa velikim brojem postojećih klijenata, ali želi da poboljša prodajne rezultate. Istovremeno, želi i da optimizuje svoje resurse i fokusira prodajne aktivnosti samo na one klijente sa kojima je verovatnoća sklapanja novog posla najveća. Radi rešavanja ovog izazova, Bisnode je razvio prediktivni model koji može da analizira i predvidi koliki je neiskorišćeni prodajni potencijal svakog pojedinačnog krajnjeg klijenta, koje proizvode ili usluge možemo dodatno da im  ponudimo i kolika je verovatnoća sklapanja posla, te rangira korisnike po toj verovatnoći. Istovremeno, na osnovu ovih predviđanja i dodatne analize eksternih podataka, model traži i nove klijente za koje takođe postoji velika verovatnoća sklapanja posla. Ako pojednostavimo do kraja, svojim modelom navedenoj kompaniji pomažemo da svog pingvina traži samo na onim područjima gde će ga sigurno pronaći.

A kao što se pri traženju pingvina morate udubiti u karakteristike i navike vrste koju proučavate, na isti način se moramo adekvatno pripremiti i pre upotrebe analitičkih pristupa. Naši stručnjaci koji razvijaju analitičke procese i rešenja za kompanije moraju se najpre dobro upoznati sa kompanijama, sa njihovim strateškim ciljevima, portfoliom proizvoda, upravljanjem prodajnim i marketinškim kampanjama i zajedno sa njima identifikovati probleme koje želimo da rešimo analitičkim pristupima. Ključni su interni akteri koji nam pomažu da razumemo organizaciju i njene karakteristike poslovanja, kako bismo zajedno mogli postaviti krajnje ciljeve. Kao i kod mnogih drugih stvari, ključ je u partnerskoj saradnji i poverenju.

Upotrebna vrednost podataka i prediktivne analitike u poslovanju je sve veća i garantuje sve bolje rezultate. Dobijanjem informacija iz postojećih podataka možemo predvideti verovatnoću pojave pojedinačnih događaja u budućnosti i tako pokušavamo da ustanovimo koje korake treba preduzeti radi postizanja predviđenog cilja. Važno je, međutim, da već na početku pravilno definišemo poslovnu potrebu ili pitanje na koje želimo da pronađemo odgovore. Nakon toga može da počne potraga za carskim pingvinom.

Članek je bil prvotno objavljen v reviji slovenskega združenja Manager MQ.