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客户分析推动大数据举措节能

来源:沈阳星座网 时间:2020年10月26日

IBM商业价值研究院与牛津大学赛德商学院联手进行了2012 Big Data @ Work研究,调查了95个国家中的1144名业务和IT专业人员,并采访了20多名学者、业务主题专家和企业高管。

客户分析推动大数据举措

我们让受访者列出大数据的三个首要目标,近一半的受访者认为以客户为中心的目标是其企业的首要任务(见图3-图4)。企业致力于改善客户体验,并且更好地了解客户偏好和行为。在2011年IBM全球首席营销官调研和2012年IBM全球首席执行官调研中,了解当前的智慧型消费者从常年的油脂现货价格走势来看(Empowered Consumer)也被认为具有较高的优先级。

企业明确地认为大数据有能力更好地了解和预测客户行为,并因此改善客户体验。交易数据、多渠道交互数据、社交媒体数据、外联数据(例如来源于忠诚卡)以及其它与客户相关的数据全面提高了企业了解客户偏好和需求的能力 这是营销、销售和客户服务组织几十年来追求的目标。

通过更深入地了解,各种类型的企业不断寻找新的方式与现有客户和潜在客户交流。这一原则明确适用于零售业,但同样也适用于电信、医疗、政府、银行、金融、涉及最终消费者与市民的消费品,以及合作伙伴和供应商之间的企业对企业的交互。

事实上,大数据可以作为客户和企业之间的双向通道。例如,福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中,司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用,但数据也传回福特工程师那里,以了解客户的驾驶习惯,包括如何、何时以及何处充电。 尽管车辆处于静止状态,它持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能。

大数据可更全面地了解客户偏好和需求;通过这种深入的了解,所有类型的企业均可以找到新的方式与现有客户和潜在客户交互。

这种以客户为中心的场景具有多方面的好处,因为大数据实现了宝贵的新型协作方式。司机获得有用的最新信息,而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息,以了解客户,制订产品改进计划。此外,电力公司和其它第三方供应商分析数百万英里的驾驶数据,以决定在何处建立新的充电站,以及如何防止脆弱的电超负荷运转。

全球各地的企业通过大数据更好地满足客户的需求,并且改善运作能力。Mcleod Russel India Limited等公司通过更准确地追踪每年高达1亿公斤茶叶的收成、产量和营销而完全消除了系统停机带来的不良影响。

高级医疗联盟使用增强的数据共享和分析技术改进患者的治疗,同时将支出降低28.5亿美元。Santam通过实施预测分析减少了欺诈,从而改善了客户体验(见第8页左栏:Santam:预测分析增强了欺诈监测能力,并加快索赔处理)。

除了实现以客户为中心的目标,其它功能目标也通过大数据的尽早应用而实现。例如,18%的受访者认为运营优化是其目标,但其中包括大量实点项目。受访者经常提到的其它大数据应用包括:风险/财务管理、员工协作和实现新的业务模式。

Santam:预测分析增强了欺诈监测能力,并加快索赔处理

欺诈是全球各地的保险公司面临的一个切实挑战。无论是大规模欺诈,例如纵火,或者涉及到较小金额的索赔,例如虚报价格的汽车修理账单,欺诈索赔的支出每年可使企业支付数百万美元的费用 而且成本会以更高保费的形式转嫁给客户。保险公司不断应对欺诈,但法律诉讼和私人调查等传统方法不仅费时,而且要支付高昂的费用。

作为南非最大的短期保险提供商,Santam切实感到保险欺诈的严重性。欺诈损失占Santam客户每年保费的6%至10%.欺诈还有另外一个后果 运行效率低下。由于代理必须处理并调查高风险和低风险索赔,所有索赔至少需要三天才能解决,而且Santam开致使正在树林里捡拾茶籽的罗运英死亡。事后始感觉到,公司在客户服务方面的良好声誉在客户希望快速获得结果的时代受到了损害。

通过采用先进的分析解决方案从收到的索赔中获取数据,Santam有能力及早发现欺诈,根据已经确定的风险因素评估每个索赔,并且将索赔划分为五个风险类别 将可能的欺诈索赔和更高风险与低风险案例区分开。借助新系统,公司不仅节省了数百万元的保险欺诈损失,而且显著缩短了低风险索赔的处理时间,最终使某些客户的处理在不到一个小时内即可完成。在实施后的前几个月内,Santam还发现了一个著名的汽车保险欺诈团伙。大数据、预测分析和风险划分帮助公司识别出了导致欺诈监测的模式。

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