analytics

Vi har pratat om big data ett tag nu och detta är det som påverkar produkter och tjänster framöver. De företag som inser värdet av big data är de företag vi kommer att se mer av framöver. Att vi tar beslut baserat på data är inget nytt, utan det har vi gjort sedan länge, skillnaden är däremot mängden av data som vi hela tiden loggar idag. Du kan läsa min definition av vad big data är i detta gamla inlägg.

Jag läste en artikel om Analytics 3.0 i Harvard Business Review och sammanfattar nedan hur utvecklingen sett ut och vad vi ser framåt.

Analytics 1.0 – ”The era of ”business intelligence”

En tid som symboliseras av att vi får en djup förståelse för viktiga affärsfenomen och ger chefer och beslutsfattare en förståelse kring att ta faktabaserade beslut istället för på känsla. Det är här vi börjar samla in data kring försäljning och kunddialog för att analysera den. Ny datateknik är nyckeln och vi investerar i system. Det här är eran för enterprise data warehouse, som används för att samla information och av business intelligence software som används för att ställa frågor till och rapportera.

Det skapas alltså ett behov av en ny kompetens, analytiker. Dessa personers fokus ligger nu ofta på framtagandet av data istället för analysen av densamma. Det blir viktigt att ställa rätt frågor till de olika systemen då det är tidskrävande att få fram allt data. Vi fokuserar mycket på det som hänt och inte på att förutspå vad som kommer att hända.

Analytics 2.0 – ”The era of big data”

Här är eran där det börjar bli intressant! Det händer mycket i Silicon Valley där sociala nätverk och internetbaserade företag som Google, eBay med flera börjar samla in och analysera en ny slags information. Fastän termen ”big data” inte myntas direkt så förändras betydelsen av data och analytics i de här företagen. Big data särskiljs från small data då det inte bara är data som de interna systemen tillhandahåller, utan det är även externa källor, som kommer från Internet, sensorer av olika typer, publika data-initiativ som exempelvis ljud- och videoinspelningar.

I och med Analytics 2.0 eran så uppstår möjligheter för nya starka verktyg och här är det många företag som springer snabbt framåt och utvecklar sig med hjälp av datan, exempelvis LinkedIn skapar nu flera data produkter som ”People You May Know”, ”Jobs You May Be Interested In”, ”Groups You May Like”, ”Companies You May Want To Follow”, ”Networks Updates” , ”Skills” och ”Expertise”. Den efterfrågade kompetensen som företag vill ha förändras och de nya analytikerna vill fokusera på nya produkterbjudanden och hjälpa till att forma företaget.

Analytics 3.0 – ”The era of data-enriched offerings”

Big data företagen i Silicon Valley börjar investera i analytics för att supportera kundinriktade produkter och tjänster. Google skapar bättre sökalgoritmer för att du lättare ska få svar på det du letar efter och företag som Amazon föreslår vilka böcker du kanske vill köpa baserat på data. Vänners rekommendationer får betydelse för hur företagen presenterar sina produkter och tjänster för dig och de riktar sina budskap i både marknadsföring och på sajten mer anpassat. Den här eran känntecknas av att du använder data oavsett bransch och oavsett företag. Det är nu företagen kan använda analytics i varje beslut de gör och göra det till en konkurrensfördel.

Det som kännetecknar analytics 3.0 är inte att man använder data för att förbättra interna affärsbeslut utan också att skapa mervärde i sina produkter och tjänster.  Vi måste tillhandahålla insikter och inte information. Insikter kring vad som ska göras. Facebook, Google, Amazon och LinkedIn har förstått detta och hjälper/vägleder kunderna till vilka actions de ska ta.

 

Amazon vill leverera varor innan du köper

Amazon är ett företag som länge varit i framkant med att använda data och ta actions samt utveckla sina produkter och tjänster utefter det. Den senaste nyheten kring Amazon är att de vill börja leverera varor som de vet att kunder vill ha men inte köpt än, baserat på deras beteende. De tror alltså att de genom data (så som att titta på tidigare köp, vad kunderna sökt på för varor, vilka returer de gjort, hur länge deras markör svävat över ett visst objekt på hemsidan) kan förutspå vad kunderna vill ha det innan de själva lägger det i varukorgen. Det kan man kalla ”att känna sina kunder”.

Varorna ska sedan skickas till ett lager eller lastbil i närheten av kunden tills denne lägger beställningen. Detta ska hjälpa Amazon att förkorta sina leveranstider. Grymt imponerande och sådant här ser jag gärna mer av från andra företag!

Dela: