50 największych banków w Polsce 2016: Systemy ułatwiające osiągnięcie sukcesu

Artur Król

Zgodnie z zeszłorocznym badaniem Intela, 25% firm w Europie Środkowej dokonuje analizy i korzysta z rozwiązań opartych na Big Data. W polskich przedsiębiorstwach rozwiązania te są mniej popularne niż np. w Czechach i na Słowacji – wykorzystuje je tylko 18% firm. To najniższy wynik w regionie. Zastosowanie Big Data w biznesie pozwala nie tylko na zdobycie cennych danych, ale także wiedzy o rynku oraz potencjalnych klientach. Umożliwia pozyskanie informacji, których wcześniej zdobyć nie było jak, a przy tym nie było odpowiednich mechanizmów, aby zgromadzone dane odpowiednio przetworzyć i wydobyć te użyteczne z punktu widzenia biznesowego. Big Data znalazła zastosowanie w takich branżach, jak: finanse, telekomunikacja, przemysł, biotechnologia, opieka zdrowotna, e-commerce, serwisy społecznościowe, reklama, turystyka etc. Oczekuje się, że umożliwi zbieranie informacji z każdego źródła, ale także stanie się dostępna nie tylko dla wielkich korporacji i przedsiębiorstw, lecz i dla mniejszych firm. Dzięki odpowiedniemu wykorzystaniu wnioskowania i analizy danych będą one w stanie znaleźć odpowiedzi, które ułatwiają im podejmowanie trafnych decyzji biznesowych, tworzenie ofert i rozwój produktów dopasowanych do potrzeb i oczekiwań konsumentów, a przy tym zredukują czas tych operacji i koszty. Tego głównie biznes oczekuje po narzędziach Big Data.

Zastosowania w biznesie

Coraz więcej branż posiada dziś olbrzymie ilości danych, umiejętne ich przetwarzanie i wykorzystanie nie tylko usprawnia działanie, ale i zwiększa rynkowy potencjał przedsiębiorstwa. Przykładem jest np. firma spedycyjna UPS, która wprowadziła program analityczny do optymalizacji procesu dostawczego i zmniejszenia kosztów działalności. Zanalizowała, za pośrednictwem 46 tys. sensorów umieszczonych w pojazdach floty transportowej takie dane, jak: zużycie paliwa, prędkość czy kierunek poruszania się pojazdów. Wyciągnięte wnioski ułatwiły wytyczanie najbardziej efektywnych planów tras, pomogły także odpowiednio i szybko reagować na potrzeby klientów. Dzięki temu UPS oszczędza ponad 50 mln dolarów rocznie na kosztach paliwa.

Jednym z istotnych czynników dla każdej firmy, szczególnie zaś dla telekomunikacyjnej, jest kwestia lojalności klientów. Tutaj kluczowa jest analiza danych o konsumentach. Podstawowe znaczenie ma wizualizacja przepływu zdarzeń, która spośród możliwych wariantów fluktuacji pozwala szybko wyodrębnić te prowadzące do odejścia klientów. Skuteczne wykorzystanie analityki umożliwia precyzyjne poznanie ich oczekiwań i wyodrębnienie istotnych dla nich cech usługi. W efekcie możliwe jest stworzenie dobrze dopasowanej do klienta oferty, która pozwoli go zatrzymać. Big Data znajduje praktyczne zastosowanie przede wszystkim w branży handlowej i sprzedaży. Jest bardzo skuteczną metodą na rozwiązanie problemu braku bezpośredniej relacji z klientem np. w sklepach internetowych. Dzięki analizie danych, informacji pozostawionych przez konsumentów, można dopasować ofertę do potrzeb i preferencji kupujących. W ten sposób firmy prowadzące swój biznes w internecie rekomendują klientom produkty i usługi dopasowane do tego, czego poszukują. Dlatego też personalizacja klienta to wiodący i konieczny trend w e-commerce, który w praktyce i na wielką skalę jest możliwy tylko dzięki Big Data. Dla przykładu systemy rekomendacji, takie jak: Gravity Reco, Avail, Quarticon, Evergage, dobierają dynamicznie produkty do oczekiwań klientów. Pokazują oferty w dowolnym momencie ścieżki zakupowej. Analiza danych historycznych umożliwia precyzyjne kierowanie tychże ofert do grupy docelowej, bez konieczności zwiększania wydatków na pozyskanie dodatkowego ruchu w serwisie. Obok systemów rekomendacji duże znaczenie ma marketing automation, który dzięki analizie zachowań użytkowników, np. w sklepie on-line, pozwala kreować akcje w czasie rzeczywistym. System przetwarza informacje o zachowaniu użytkownika i dokonuje jego segmentacji, wykonując rozmaite analizy jakościowe i prognozy, ocenia de facto jego potencjalną wartość jako klienta. Popularność tych systemów wzrasta w bardzo szybkim tempie.

Coraz szersza formuła

W bankowości stosuje się analizę Big Data do oszacowania możliwości klienta np. pod względem jego wiarygodności kredytowej, a także dostosowania oferty do jego oczekiwań dotyczących nowych ofert kredytowych, usług bankowych, etc. Bank Pekao S.A., wykorzystuje ją w celu:

• profilowania/mikrosegmentacji klientów
• analizowania potrzeb klientów analizowania relacji i ich wpływu na zachowania klientów
• określania wymagań cenowych, preferencji dotyczących kanału i częstości kontaktów oraz dobierania rozwiązań właściwych dla klienta i jednocześnie dochodowych dla banku.

– Zaawansowana analityka informacji zachowań klientów, które uzyskujemy z bankowych systemów, jest dziś kluczowa w większości projektów Citi Handlowy. Big Data jest szeroko wykorzystywana w planowaniu bieżących działań marketingowych oraz przygotowywaniu strategii rynkowych – ...