Практика 4.
Практичні кейси:
1. Кейс «Walmart: пізнання непізнаного з Big Data»
(складено за матеріалами Офіційний Інтернет-сайт професійного порталу MC Today за посиланням доступу: https://mc.today/category/kejsy/)
Яскравий приклад застосування високих технологій в ритейлі – Walmart. Це величезна компанія: понад 11 тисяч магазинів у 26 країнах світу, 245 млн. покупців в тиждень. Якби Walmart був країною, то за своїм ВВП він зайняв би 28 сходинку в рейтингу: річна виручка роздрібного гіганта становить майже півтрильйона доларів.
У чому ж секрет такого успіху? Компанія вже давно навчилася аналізувати великі масиви даних. Над цим працює майже тисяча фахівців. Власна система Walmart Data Cafе обробляє майже 25 тисяч запитів на годину. Причому більше 90% запитів аналізуються протягом перших 2 секунд.
Завдяки Big Data керівництво Walmart може виявляти приховані закономірності в поведінці клієнтів і в режимі реального часу змінювати маркетингову тактику. До прикладу, за допомогою Big Data в компанії з’ясували: салати американці найактивніше купують в сонячні дні при теплій погоді (+26˚С).
Візьмемо інший приклад. У США стартує Black Friday, але країна велика і розташована в різних часових поясах. Першими в магазини спрямовують свій рух покупці із східних штатів. Мета аналітиків – максимально оперативно отримати перші дані про купівельну активність і скорегувати цінові пропозиції, інтенсивність застосування маркетингового інструментарію в західних штатах, жителі яких в цей час тільки займають черги біля магазинів.
На сьогодні в Україні з Big Data частіше працюють онлайн-рітейлери, хоча офлайн-магазин може надати на порядок кращі та адекватніші дані. Питання лише в інструментах, які дозволяють їх отримати.
Питання до вирішення кейсу:
1.Сформулюйте і визначте концепцію Big Data. Окресліть можливі сфери її використання і наведіть відомі вдалі приклади з маркетингової практики.
2.Окресліть декілька завдань, для вирішення яких рітейлерам доцільно використовувати Big Data.
3.Зберіть інформацію та проаналізуйте досвід успішного використання Big Data європейськими т а вітчизняними рітейлерами.
4.Де доцільніше і легше використовувати Big Data – в онлайн чи офлайн рітейлі? Відповідь обґрунтуйте прикладами.
2. Кейс Big Data для Інтернету речей та розумного міста (smurt-city).
Великі дані дозволяють знаходити приховані закономірності, підходити до вирішення проблеми з несподіваних сторін і виявляти аномалії (наприклад, що якісь об'єкти споживають більше електроенергії, ніж аналогічні інші, а отже, з їхньою роботою щось не так). Інтернет речей і Big Data економлять міські бюджети і роблять міста безпечними і комфортними.
В Україні в силу різних причин інтернет речей ще не дуже розвинено, особливо в "міському" середовищі. Українські агрономи вже почали використовувати датчики в полях і сільськогосподарській техніці, інтернет речей проникає в логістику і транспорт. Наприклад, у Львові функціонують "розумні" світлофори, місто подумує також про "розумне" вивезення сміття. Точково в Україні встановлюють "розумні" лічильники електроенергії. Але нам поки що далеко до масового застосування інтернету речей.
У розвинених містах датчики застосовуються у сфері ЖКГ, дозволяючи контролювати прибирання сміття – від місць скупчення і потреб регулярного прибирання до потрапляння в місця перероблення. Датчики використовують при будівництві будівель або об'єктів інфраструктури (доріг, мостів), вони збирають інформацію про стан об'єктів – сповіщають про необхідність ремонту або заміни і таким чином економлять власникам значні кошти, допомагаючи запобігти проблемі, а не займатися усуненням наслідків. Датчики, які встановлюють на полях, передають агрономам дані про стан ґрунту, що набагато спрощує догляд за рослинами і сприяє зростанню врожайності. Нідерланди, будучи скромною за розмірами країною, стали одним зі світових лідерів з виробництва продовольства. Усе завдяки технологіям у сільському господарстві.
Питання до вирішення кейсу: наведіть приклади застосування Big Data у вашому місті. Відповідь обґрунтуйте.
3. Кейс Big Data для інфраструктури і транспорту.
Оператори "бачать", як переміщуються абоненти: містом, країною, куди їдуть за кордон. На підставі даних про переміщення людей у світі створюються і коригуються маршрути громадського транспорту, будуються автомобільні і залізні дороги.
Приклад з української практики. Світовий банк виділяє нашій країні кошти на ремонт доріг. Але цих грошей не вистачить, щоб профінансувати все – потрібно грамотно розставити пріоритети. У цьому допомагають великі дані від мобільних операторів. Аналіз показує, як саме переміщуються українці. Причому не тільки якими дорогами, а й між якими конкретними пунктами. На підставі цієї інформації можна зрозуміти, де необхідні реконструкція і розширення дороги, а де в цілому потрібна нова дорога.
Ще один приклад з української практики. За допомогою операторської BigData можна відстежити, скільки людей і звідки перетинають кордон, і таким чином визначити, де є необхідність в обладнанні прикордонних пунктів і яка в них повинна бути інфраструктура.
У "Київстар" говорять, що Київ використовував великі дані для аналізу пасажиропотоку між правим і лівим берегом, а також з міст-сателітів, щоб визначити найбільш завантажені напрямки. Завдяки цьому місто оцінило потреби в транспорті. Операторські дані допомогли розробити нові транспортні маршрути, які було запущено цього року.
У Vodafone Україна та "Київстар" говорять, що Львів запитує Big Data, щоб правильно розвивати місто, будувати і організовувати транспортну інфраструктуру.
Питання до вирішення кейсу: наведіть приклади застосування Big Data в інфраструктурі та транспорті вашої місцевості. Відповідь обґрунтуйте.
4. Кейс Big Data для туризму і культури.
Дані про те, хто приїжджає до України і як переміщається країною, мають велику цінність для туристичної галузі. Їх можна використовувати для створення путівників (щоб направити увагу туристів на об'єкти, які чомусь не користуються популярністю), переведення їх популярними в туристів мовами, будівництва інфраструктурних об'єктів там, куди їздять люди, розуміння початку і кінця "високого сезону".
У межах України Одеська область використала Big Data, щоб зрозуміти, звідки їдуть туристи найчастіше, а де регіону не вистачає реклами, з'ясувати, скільки місяців триває сезон. Також Big Data стала одним з аргументів для того, щоб запустити потяг з Києва до Ізмаїла.
Організаторам фестивалів операторські дані допоможуть зрозуміти, хто їхня аудиторія, звідки приїхала, чим цікавиться. У Vodafone Україна говорять, що до них зверталися із запитом організатори LvivMozArt.
Питання до вирішення кейсу: наведіть приклади застосування Big Data в культурі та туристичній діяльності вашої місцевості. Відповідь обґрунтуйте.
5. Кейс Застосування Big Data в рітейлі.
Великі дані операторів є корисними рітейлу одразу для двох цілей – розширення бізнесу та оптимізації витрат. Наприклад, вони можуть допомогти рітейлу зрозуміти, де саме перебуває його цільова аудиторія і де є потреба у відкритті точки. Vodafone Україна, наприклад, і сам використовує таку аналітику, відкриваючи свої фірмові магазини. Цю послугу оператор продає своїм клієнтам. Це Приватбанк, Альфа-Банк, мережі (Сільпо, АТБ, Watsons тощо) і рекламні компанії (зокрема, TNS, BigBoard).