Ниже приводится сводка пяти различных способов, которыми крупнейшие мировые компании используют данные для принятия обоснованных решений, повышения эффективности, улучшения качества обслуживания клиентов и увеличения продаж.
И здесь вы можете узнать, как Wrive может помочь вашему бизнесу подражать этим лидерам рынка, независимо от вашего размера и бюджета, используя Azure, чтобы начать модернизацию данных.
Bloomberg — Bloomberg применяет машинное обучение ко многим областям своего предложения, от рабочих процессов торговли до автоматизированных новостных материалов. Поскольку машинное обучение помогает обрабатывать все более и более крупные наборы данных, оно позволяет Bloomberg предоставлять новые виды аналитики. Одной из конкретных областей, в которой они используют машинное обучение, является анализ настроений в новостях и постах в социальных сетях. У Bloomberg есть обученные модели, которые автоматически определяют, являются ли сообщения в социальных сетях и новости о компании положительными или отрицательными, помогая своим клиентам опережать будущие движения цен.
https://www.bloomberg.com/professional/tech-decoded
Burberry. Burberry использует сквозной путь клиента, чтобы помочь своим продавцам в магазине улучшить общее качество обслуживания клиентов за счет перекрестных продаж и дополнительных продаж. Когда вы входите в магазин Burberry, у продавца уже есть ваш профиль, включая вашу историю онлайн-поиска на веб-сайте Burberry и данные приложения лояльности, что помогает повысить качество обслуживания клиентов в магазине и приводит к увеличению продаж.
PepsiCo. Используйте исторические данные о закупках, введенные в модели машинного обучения, для прогнозирования продаж во всех регионах мира, что, в свою очередь, помогает им в цепочке поставок и доставке, сокращая отходы и потери. Использование прогнозной аналитики для расчета продуктов, которые потребуются розничным торговцам, без потерь при производстве.
Кроме того, облачная платформа данных и аналитики, которую PepsiCo использует под названием Pep Worx, помогает компании консультировать розничные магазины о том, какие товары лучше всего хранить, где их размещать и какие рекламные акции использовать. Когда компания захотела запустить Quaker Overnight Oats, она смогла определить 24 миллиона домохозяйств из набора данных о 110 миллионах домохозяйств США, которым, по ее мнению, было бы целесообразно продавать продукт. Затем PepsiCo определила места для покупок, которые эти домохозяйства будут более склонны использовать, и разработала рекламные акции, чтобы привлечь эту аудиторию. Такое использование данных и ориентация на очень специфический рынок помогли обеспечить 80-процентный рост продаж продукта в первые 12 месяцев после запуска.
Starbucks – используйте данные и аналитику для принятия обоснованных решений. Starbucks вкладывает усилия в сбор и анализ местоположения, демографических данных, предпочтений клиентов, лояльности клиентов, объемов трафика и многого другого при выборе места для открытия магазина. В некоторых случаях это приводило к открытию нескольких магазинов на одной улице, и все они были прибыльными.
Freeport-McMoRan — глобальная горнодобывающая компания, действующая в Аризоне, собиралась вложить более 200 млн долларов в действующий рудник. Однако когда цены на медь упали, инвестиции были перенаправлены в проекты искусственного интеллекта. Построенные модели помогли определить, как годы металлургических процессов мешали шахте и не позволяли ей работать с повышенной производительностью. К неудовольствию инженеров, однако после испытаний и проверки произведенные модели ИИ помогли увеличить производительность этой конкретной шахты на 10%. Программа искусственного интеллекта была развернута по всему миру на всех объектах, а на одном конкретном объекте в Перу удалось достичь в пять раз более высокой производительности благодаря моделированию искусственного интеллекта и рекомендациям по калибровке машин по сравнению с традиционными методами.
Чтобы узнать, как Wrive может помочь вашему бизнесу начать модернизацию данных, свяжитесь с нами сегодня
