בעקבות אירוע | משאיות, מיסים וBig Data
מאת איתי גלעדי, יועץ בכיר בתחום ניהול מערכות יחסים עם לקוחות ב-B-Pro
צמד המילים Big Data שגור היום בפיהם של אנשים רבים, מהצד העסקי ומהצד הטכנולוגי כאחד. לקוחות רבים פונים אלינו לגבי Big Data ולרוב השאלות עוסקות ב"איך", כמו: אנליטיקה, Real-Time Un-structure ועוד. מרבית הלקוחות עדיין אינם מבינים את הקשר בין הפתרונות הללו למימוש האסטרטגיה האופרטיבית (השיווקית, השירותית, התפעולית ועוד) של הארגון.
ההחלטה להתניע פרויקט Big Data וקביעת אופיו של הפרויקט צריכה להתקבל על בסיס קריטריונים קלאסיים, חלקם טריוויאליים ומוכרים, כגון: עלויות, מורכבות, סיכונים, אבל לא רק. חשוב לבסס את ההחלטה גם על פרמטר כבד משקל: מידת התמיכה של הפתרון באסטרטגיה המעשית של הארגון. לדוגמה: הצורך לנתח מידע מרשתות חברתיות הינו קריטי עבור ארגונים שחרטו על דגלם לנהל את חווית הלקוח בכל ערוצי המגע ובכללם רשתות חברתיות. זו הסיבה שבמרבית הפרויקטים שלנו מתחילים בהבנת השאלה האסטרטגית המעשית אותה בא הפתרון לפתור. בחרנו להביא לכם דוגמאות מהעולם הממחישות נקודה זו.
ענקית הסופרמרקטים Tesco משתמשת בניתוח מידע לניהול מעל 8000! הצעות ערך ומודלי לקוח המבוססים על היסטוריית קניה ועל נתונים ממקורות חיצוניים דוגמת רשתות חברתיות. רבות נכתב על היכולת של Tesco לחזות הרגלי קניה, דוגמת החיבור בין קניית חיתולים לקניית בירה, אולם לאחרונה החלה Tesco להשתמש במידע אחרת. Tesco מציידת את צי משאיות ההובלה במערכות GPS המאפשרות מעקב אחר התנועה שלהן ועדכון זמני המשלוח ללקוחות ולסניפים. עד כאן שגרתי למדי, אך Tesco החליטה להשתמש במידע באופן שונה – החברה פיתחה מודל המנתח את נתוני התנועה בזמן אמת ומאפשר ללקוחות החברה להתעדכן במצב התנועה (פקקים, תאונות…) קרוב לביתם. החיבור והתרומה לשירות ללקוח ואסטרטגיית הטיפול בלקוחות הינה משמעותית. היפה במקרה זה הוא שמדובר במידע שהיה קיים ורק הצריך זוית הסתכלות שונה.
ברשות המיסים האמריקנית, אחד מהגופים הגדולים בעולם (מעל 234 מיליון דיווחי מס שנתיים, 122 מיליון בקשות להחזר כספי שמסתכמות במעל 415 מיליארד דולר, 319 מיליון ביקורים באתר האינטרנט ועוד פניות מטופלות וטפסים אין ספור), המידע מגיע מ-450 מערכות ומנותח באמצעות מודלים שונים. המערכת מאפשרת הצלבת מידע ממקורות שונים (כולל רשתות חברתיות), בניית פרופילים מבוססי נתוני "לקוחות" ועוד. ייחודיות המערכת, מעבר לאפשרויות של בקרות ומניעת הונאה, היא ביכולת חיזוי עתידי של הכנסות ממיסים. חיזוי המתבסס לא רק על נתונים דמוגרפיים אלא גם על התנהגות צרכנית. המודל כה מדויק עד כי בסופו של דבר הוא מסוגל לחזות דפוסי התנהגות של החייבים ובנייה של מבנה הרשת הצרכנית והחברתית שלהם (בחיים האמיתיים כמובן). התוצאה היא שרשות המיסים מקבלת כלי ניתוח וחיזוי חזק המחובר ישירות לשורה התחתונה של הביצועים, גם אם במקרה זה מדובר בבשורה פחות טובה לצרכן…
בשני המקרים לא מדובר רק באיסוף נכון של המידע או ניתוחו אלא בשילוב של הבנת צרכי הארגון עם המידע ויכולות ניתוח המייצרים יחד ראיה קדימה של צרכי הלקוחות. מדובר במשימה לא פשוטה המצריכה הן ראייה עסקית המחוברת לאסטרטגיה האופרטיבית של הארגון והן ראייה טכנולוגית המאפשרת מציאת הפיתרון הנכון שייתן את הערך הרב ביותר ובכל מקרה אף פיתרון טכנולוגי מוצלח ככל שיהיה לא ישרוד אם לא ישרת את השורה התחתונה של הארגון.
אנחנו ב-B-Pro פיתחנו מתודולוגיה ייחודית לנושא ה-Big-Data. אנו מתחילים במיפוי הצרכים ובחינת הפיתרון, תוך חיבור עמוק לאסטרטגיה המעשית והיעדים העסקיים של הארגון. מכאן, נגזרת המסגרת המנחה של השינויים וההמלצות לפעולות המתמקדות במישורים שונים, עסקיים וטכנלוגיים כאחד. בנוסף, נמליץ ונאתר Quick Wins שיאפשרו את רציפות התהליך ומתן ערך עסקי מהיר.
