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Big Data is plenty big, and it's getting bigger. By using advanced analytics, companies are figuring out how to turn that data into value, sales, and growth to beat out the competition.

Big Data is plenty big, and it's getting bigger. By using advanced analytics, companies are figuring out how to turn that data into value, sales, and growth to beat out the competition.

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  • Tesco have undergone a 20 year journey contributing to a increase in net profit Becoming insights-driven is a multiyear journeyThe journey is phased to deliver value at early stageToday "100% data", production of insights, continuous view across all aspects of the business"[insight] is used all over the business, not just in marketing but in the property programme, decisions on which product ranges to stock and in under-standing how different types of customers are responding to what we do"– Caroline Bradley, Marketing Director
  • Big Data: Creatively source internal and external data / Upgrade IT architecture and infrastructure for easy merging of data (Distinguish irrelevant and relevant data)Optimization Models: Focus on the biggest drivers of performance / Build models that balance complexity with ease of use (Translate data into insights)Organizational Transformation: Create simple, understandable tools for people on the front lines / Update processes and develop capabilities to enable tool use (Turn insights into impactful frontline actions)Definition of insightThe discovery of something fundamental about a consumer’s need, which business strategies and tactics can leverage to create customer value and competitive advantage3 guidingprinciples: - Decisionbackwards- Stepbystep- Test andlearnBuild the capability by starting with the business decisions you want to drive and working backwardYou need each element in place … a chain is only as strong as its weakest link“Test and learn” moves from data to decision, and from decision back to the data with which to measure the outcomeBig Data is only as relevant for a company as the business problem that it can solveBig Data projectsareprimarilybusiness initiatives andonlysecondarilytechnologyefforts
  • Client hadonly a rudimentarysegmentationofitscustomers, based on, forexample, genderorregion, despitesignificantdataavailabilityfromloyaltycard
  • WIE: Kunden klueger segmentiert und selektiert an Hand von Kaufverhalten, Verbindung einer transaktions- und kundenwertbasierten mit einer einstellungsorientierten Segmentierung für noch vollständigere Kundenprofile, Selektion von Kunden mit der höchsten Kaufwahrscheinlichkeit für bestimmte Produkte und Kampagnen, Vorhersage und Ansprache von Kunden mit hohem AbwanderungsrisikoWARUM ADVANCEDANALYTICSAND BIG DATA: Über 2 Mill Kunden, mit über 10 Mill Transaktionen, über 100 Kampagnen pro Jahr, analysiert mit Hilfe relationaler Datenbanken (MS SQL Server, IBM DB/2) und Statistiksoftware (SAS, SPSS), einige der statistischen Methoden die wir verwendet haben: Regressionsanalyse, Clustering, Multidimensional Scaling, Kundenwert- und NPTB-Modelle
  • WIE: Kunden klueger segmentiert und selektiert an Hand von Kaufverhalten, Verbindung einer transaktions- und kundenwertbasierten mit einer einstellungsorientierten Segmentierung für noch vollständigere Kundenprofile, Selektion von Kunden mit der höchsten Kaufwahrscheinlichkeit für bestimmte Produkte und Kampagnen, Vorhersage und Ansprache von Kunden mit hohem AbwanderungsrisikoWARUM ADVANCEDANALYTICSAND BIG DATA: Über 2 Mill Kunden, mit über 10 Mill Transaktionen, über 100 Kampagnen pro Jahr, analysiert mit Hilfe relationaler Datenbanken (MS SQL Server, IBM DB/2) und Statistiksoftware (SAS, SPSS), einige der statistischen Methoden die wir verwendet haben: Regressionsanalyse, Clustering, Multidimensional Scaling, Kundenwert- und NPTB-Modelle
  • IMPACT: 10 - 15% Wachstum im Umsatz von Direct Mailing (zB durch 20% erhöhte Conversions und 25% größere Warenkörbe)TRANSFORMATIONTrained client staff from day 1Restructured CLM organizationHired CRM analysts and managerCoached analytics team to segment customers and build predictive modelsin 1 roomFully integrated *McK&client( team with joint project plan and task listMcK Team used client IT systems in order to ease the implementation Rollout into additional countries done independently by client team members (McKinsey only supports)
  • WHATThe number of consumer products is increasing every day. The shelf space of retailers is limited.
  • Traditional approach would use excel sales ranking but this would not take into account substitution and uniqueness of specific skus.We found a new way to select those products that are relevant for the customer.
  • Traditional approach would use excel sales ranking but this would not take into account substitution and uniqueness of specific skus.We found a new way to select those products that are relevant for the customer.
  • Our methodology leverages advanced statistical methods like dendograms and entropy models to combine and analyze different data sets (like shopping baskets, loyalty card data, consumer panel data,...)
  • Our methodology leverages advanced statistical methods like dendograms and entropy models to combine and analyze different data sets (like shopping baskets, loyalty card data, consumer panel data,...)
  • McKinsey applies a methodology that allows us to calculate how a shoppers looks at the shelf and visualizes the decision making journey in a 'customer decision tree' (eg brand first, price level second, pack size third, functionality fourth ...). By this we can create the 'optimal product selection' and even calculate what happens if we take a product out of the shelf - how many customers walk away and how many switch to another SKU At a store level Ability to quantify business impact (based on expected volume transfers) for retailer (at store level) and manufacturerNOTE: We combine Art and Science, not just science, so there is still some Category expertise to bring to the mix for making the shelf looking good (e.g., with blocking of colors)
  • WAS: Analyse und Optimierung von Retail-Netzwerken, insbesondere Retail-BankenWIE: Basierend auf aktuellen Kundenstamm, demographische Faktoren und Wettbewerbsintensität wird für jeden einzelnen Store des Klienten ein optimales Store-Format zugewiesen. Interdependenzen und Kannibalisierung zwischen den Stores werden in die Optimierung einbezogen. Je nach Fokus des Klienten kann der Schwerpunkt auf Netzwerkreduktion (weniger Standorte), White-Spot Analyse (neue Standorte) oder Potentialoptimierung (gleiche Standorte besser nutzen) gelegt werden.WARUM ADVANCEDANALYTICSAND BIG DATA: In Klientensituation mit Fokus auf Potentialoptimierung Analyse von 7 Millionen Kunden und mehr als 1000 Stores. Mittels Verfahren aus der ComputationalGeometry sowie Integer Programming Techniken wurde ein Netzwerk mit mehr als 7 Milliarden potentiellen Kanten analysiert und mit Hilfe von Parallelisierungs-Techniken auf sechs Computern innerhalb von zwei Wochen berechnet.
  • WAS: Analyse und Optimierung von Retail-Netzwerken, insbesondere Retail-BankenWIE: Basierend auf aktuellen Kundenstamm, demographische Faktoren und Wettbewerbsintensität wird für jeden einzelnen Store des Klienten ein optimales Store-Format zugewiesen. Interdependenzen und Kannibalisierung zwischen den Stores werden in die Optimierung einbezogen. Je nach Fokus des Klienten kann der Schwerpunkt auf Netzwerkreduktion (weniger Standorte), White-Spot Analyse (neue Standorte) oder Potentialoptimierung (gleiche Standorte besser nutzen) gelegt werden.WARUM ADVANCEDANALYTICSAND BIG DATA: In Klientensituation mit Fokus auf Potentialoptimierung Analyse von 7 Millionen Kunden und mehr als 1000 Stores. Mittels Verfahren aus der ComputationalGeometry sowie Integer Programming Techniken wurde ein Netzwerk mit mehr als 7 Milliarden potentiellen Kanten analysiert und mit Hilfe von Parallelisierungs-Techniken auf sechs Computern innerhalb von zwei Wochen berechnet.
  • WAS: Analyse und Optimierung von Retail-Netzwerken, insbesondere Retail-BankenWIE: Basierend auf aktuellen Kundenstamm, demographische Faktoren und Wettbewerbsintensität wird für jeden einzelnen Store des Klienten ein optimales Store-Format zugewiesen. Interdependenzen und Kannibalisierung zwischen den Stores werden in die Optimierung einbezogen. Je nach Fokus des Klienten kann der Schwerpunkt auf Netzwerkreduktion (weniger Standorte), White-Spot Analyse (neue Standorte) oder Potentialoptimierung (gleiche Standorte besser nutzen) gelegt werden.WARUM ADVANCEDANALYTICSAND BIG DATA: In Klientensituation mit Fokus auf Potentialoptimierung Analyse von 7 Millionen Kunden und mehr als 1000 Stores. Mittels Verfahren aus der ComputationalGeometry sowie Integer Programming Techniken wurde ein Netzwerk mit mehr als 7 Milliarden potentiellen Kanten analysiert und mit Hilfe von Parallelisierungs-Techniken auf sechs Computern innerhalb von zwei Wochen berechnet.
  • WAS: Analyse und Optimierung von Retail-Netzwerken, insbesondere Retail-BankenWIE: Basierend auf aktuellen Kundenstamm, demographische Faktoren und Wettbewerbsintensität wird für jeden einzelnen Store des Klienten ein optimales Store-Format zugewiesen. Interdependenzen und Kannibalisierung zwischen den Stores werden in die Optimierung einbezogen. Je nach Fokus des Klienten kann der Schwerpunkt auf Netzwerkreduktion (weniger Standorte), White-Spot Analyse (neue Standorte) oder Potentialoptimierung (gleiche Standorte besser nutzen) gelegt werden.WARUM ADVANCEDANALYTICSAND BIG DATA: In Klientensituation mit Fokus auf Potentialoptimierung Analyse von 7 Millionen Kunden und mehr als 1000 Stores. Mittels Verfahren aus der ComputationalGeometry sowie Integer Programming Techniken wurde ein Netzwerk mit mehr als 7 Milliarden potentiellen Kanten analysiert und mit Hilfe von Parallelisierungs-Techniken auf sechs Computern innerhalb von zwei Wochen berechnet.
  • WAS: Analyse und Optimierung von Retail-Netzwerken, insbesondere Retail-BankenWIE: Basierend auf aktuellen Kundenstamm, demographische Faktoren und Wettbewerbsintensität wird für jeden einzelnen Store des Klienten ein optimales Store-Format zugewiesen. Interdependenzen und Kannibalisierung zwischen den Stores werden in die Optimierung einbezogen. Je nach Fokus des Klienten kann der Schwerpunkt auf Netzwerkreduktion (weniger Standorte), White-Spot Analyse (neue Standorte) oder Potentialoptimierung (gleiche Standorte besser nutzen) gelegt werden.WARUM ADVANCEDANALYTICSAND BIG DATA: In Klientensituation mit Fokus auf Potentialoptimierung Analyse von 7 Millionen Kunden und mehr als 1000 Stores. Mittels Verfahren aus der ComputationalGeometry sowie Integer Programming Techniken wurde ein Netzwerk mit mehr als 7 Milliarden potentiellen Kanten analysiert und mit Hilfe von Parallelisierungs-Techniken auf sechs Computern innerhalb von zwei Wochen berechnet.
  • Only McKinsey advancedanalyticscandeliveracrossentirevaluechain
  • …andhired a broadrangeofanalyticalexpertsfromcompanies such asIpsos, Amazon, AT&T, dunnhumby, Sprint, Citibank, eTrade~140 advanced analytics practitioners worldwideSecure data centers opening soon in AtlantaOffshoring capability in IndiaMulti-terabyte hosting environmentLogical data modelsETL, data cleansing and householdingHeuristics for matching disparate customer / household dataProprietary data sets (e.g., CLM Panel, eConsumer, etc.)
  • …andhired a broadrangeofanalyticalexpertsfromcompanies such asIpsos, Amazon, AT&T, dunnhumby, Sprint, Citibank, eTrade~140 advanced analytics practitioners worldwideSecure data centers opening soon in AtlantaOffshoring capability in IndiaMulti-terabyte hosting environmentLogical data modelsETL, data cleansing and householdingHeuristics for matching disparate customer / household dataProprietary data sets (e.g., CLM Panel, eConsumer, etc.)

Big Data and advanced analytics Big Data and advanced analytics Presentation Transcript

  • MARKETING AND BIG DATABig Data, BetterDecisionsTim McGuire, McKinsey & Co.NCDM Conference, Florida, Dec. 3 – 5, 2012
  • If you stacked a pile of CD-ROMson top of one anotheruntil you’d reached the currentglobal storage capacityfor digital information … 295 exabytes
  • … it would stretch 80,000 km beyond the moon
  • Every hour,enough information is consumedby internet traffic to fill7 million DVDs
  • 84o,56o m – side by side, they’d scale Mount Everest 95 times
  • The world’s5oo,ooo+data centers are large enough ...
  • The world’s5oo,ooo+data centers are large enough ... … to fill 5,955 football fields
  • to USD 16,9oo,ooo,oooThe Big Data marketis set to increase fromUSD 3,2oo,ooo,ooo 2010 2015
  • By 2020 one third of alldata will be stored or havepassed through the cloudand we will have created35,ooo,ooo,ooo,ooo,ooo,ooo,ooobytes of data
  • 10x more servers By 2020 IT departments will be looking after75x more files 50x more data
  • We have produced more datain the last two years …3,5oo,ooo,ooo,ooo,ooo,ooo,ooo2010 2012
  • Bang… than in all of history prior to that
  • Advanced Analytics
  • 1986Data volume3 exabytes of dataData variety99% analogComputing capacity0.001 bn of MIPS
  • 2007Data volume295 exabytes of dataData variety94% digitalComputing capacity6,380 bn of MIPS
  • Sophisticated analyticsPredictive modelingNeural networksSocial network mappingVisualization tools
  • Tremendous opportunitiesCreating transparencyEnabling experimentationSegmenting populationsReplacing/supporting humandecision makingInnovating new businessmodels, products, andservices
  • Net profitIndexed675 All promotions post-evaluated All range reviews use substitutability analysis Shopper panel launch "Value index" integrates price and promotion indices Rollout to international markets £1billion given back to customers Macro space optimization Standard reporting of customer insight KPIs and analytics Coupons@Till Promotions data Tesco personal finance launch Clubcard relaunched with key fobs Tesco baby club launch, followed by wine club Promotions cut by 1/4, customer perception improves Revise price strategy to price- sensitive customers Assortment tool 100% data Lifestyles segmentation Price sensitivity segmentation First statement mailing Tesco.com launched 10% data Finest launched Clubcard launched Identify "gaps" in baskets100 Pilot with basket data from 14 stores 1991 1995 2000 2005 2010
  • Capturing value from Advanced Analytics … Big data … is based on 3 guiding principles Decision backwards Predictive and Step by step optimization Test and learn modelsOrganizationaltransformation
  • example Direct mailing campaign
  • The traditional approachDirect mailing based ongeneric segmentation
  • Regression + clusteringbased on transactionhistoryPredictive modeling basedon customer preferences> 100 campaigns per year> 2 million customers> 10 million transactions
  • Customer value modelingIntelligent segmentationfor direct mail campaigns
  • Control group Test group Average profitfrom promoted products EUR 0.08 EUR 0.31 + 288% Impact Average profit from whole basket EUR 0.32 EUR 0.79 + 147%
  • example Next product to buy
  • 80 million consumers100 million transactions
  • Multivariate statisticsAssociation rule analysis
  • "infrequent shoppers" Are being offered the most probable recommendation Get recommendations "frequent shoppers" to generate maximum margin Receive recommendations from other categories to broaden "site lovers" their purchase behavior
  • USD 1 billion identified Impact USD 300 million already realized within 6 months
  • example Assortment optimization
  • The traditional approach
  • The traditional approachGeneric allocationof limited shelf spaceSKUs ranked by salesNo substitutionof SKUs consideredLimited granularity
  • The Big Data approach
  • Terabytes of dataMulti-year transaction dataConsumer panel dataLoyalty card data
  • Advanced statisticalmethodsStochastic switching model(entropy calculations)
  • Advanced statisticalmethodsStochastic switching model(entropy calculations)Hierarchical clustering(dendograms)
  • Market Segment 1 Segment 2 Advanced statistical methods Brand A Brand B Multidimensional scaling (consumer decision tree)Type 1 Type 2 Type 1 Type 2 ▪ Actual behavior (switching, walk rates) Flavor 1 Flavor 2 ▪ Statistically relevant ▪ Optimal SKU selection per store Size 1 Size 2 ▪ Predictive sales forecast
  • Revenue growth more than Impactdouble the category growth in the market
  • example Optimizing branch networks
  • Segment customersbased on channelbehaviour and 0.08 FTEwillingness to travel Determine required capacity by customer and plot capacity within micromarket using geo- marketing methodsDefine branch con-cepts (e.g., advicebranch) in line withmulti-channel strategy
  • 0.08FTE 4.3 14.1 9.2 Assess footprint risk profile 6.4 and adjust if risks are too high 9.4 2.4
  • 4.3 14.1 9.2 Optimize locations to set6.4 up branch for success 9.4 2.4
  • Carefully plan and execute micromarket transition
  • Multiple scenarios based on 90 processes 7 million customers 1,000 branches
  • 40% cost reduction Impact< 1% revenue at risk
  • A new approach
  • Data Data consultanciesModels IT software vendorsTransformation Management consultants
  • Data Center infrastructure to supportData Tb+ datasets Analytics Center of Competence DeliveringModels with state-of the-art statistics end-to-end Solutions Office (MSO) selects, modifies, builds and implements software capabilities IT – BTO with experience in implementing sustain- able solutions in existing IT landscape Process – broad expertise in ops, technology, merchandizing, etc.Transformation People – capability building, transformational change, organizational design Strategy – decades of experience in developing and implementing strategies
  • Big Data & Advanced Analytics: Success Storiesfrom the Front Lineshttp://www.forbes.com/sites/mckinsey/2012/12/03/big-data-advanced-analytics-success-stories-from-the-front-lines/Making Advanced Analytics Work For Youhttp://cmsoforum.mckinsey.com/article/making-advanced-analytics-work-for-you Additional ReadingThe One Tool You Need to Make Big Data Work: from McKinseyThe Pencilhttp://www.forbes.com/sites/mckinsey/2012/10/09/the-one-tool- Advanced Datayou-need-to-make-big-data-work-the-pencil/ and AnalyticsGetting Beyond the Buzz: Is Your Social MediaWorking?http://cmsoforum.mckinsey.com/article/getting-beyond-the-buzz-is-your-social-media-workingSimplify Big Data - Or Itll Be Useless for Saleshttp://cmsoforum.mckinsey.com/article/simplify-big-data-or-itll-be-useless-for-sales
  • tim_mcguire@mckinsey.comMcKinsey Consumer Marketing Analytics Center thank you Vicky & Tanja inspired by Gerhard Richter