IBM анонсирует аналитические инструменты для работы с базами данных Twitter
IBM и Twitter представили первые в отрасли облачные сервисы, которые позволяют бизнес-профессионалам и разработчикам извлекать ценную информацию из данных Twitter. В процессе реализации проекта IBM и Twitter тесно сотрудничали с более чем 100 клиентами, и уже сегодня предоставляют корпоративным заказчикам возможность применять социальные данные для принятия бизнес-решений.
Twitter не похож ни на один другой источник данных в мире, представляя собой глобальную информационную платформу для ведения диалогов на самые разнообразные темы в режиме реального времени. Для того чтобы использовать Twitter-данные с целью принятия важных решений, бизнес-профессионалы должны делать нечто большее, чем проводить анализ общественного мнения — они должны отличать сигнал от шума. IBM помогает достичь этого, обогащая и анализируя данные Twitter в сочетании с миллионами источников данных из других информационных потоков, таких как прогнозы погоды, продажи, учет товарных запасов. Такой подход позволяет находить важные связи, которые помогают принимать более взвешенные решения.«Принятие бизнес-решений во многом зависит от внутренних данных, таких как информация о продажах, продвижении и запасах. Теперь, благодаря данным, поступающим из Twitter, отзывы клиентов могут быть с легкостью учитываться в процессе принятия бизнес-решений, — прокомментировал Крис Муди (Chris Moody), вице-президент по стратегии данных в Twitter. — Уникальные возможности, которые предлагает IBM, помогут организациям задействовать эти ценные данные. Мы ожидаем быстрый рост спроса на новые сервисы в сферах розничной торговли, телекоммуникаций и финансовом секторе, а также других отраслях экономики».
Новые облачные аналитические сервисы IBM позволят коммерческим организациям и разработчикам:
• Создавать приложения, совместимые с социальными данными: разработчики и предприниматели могут находить, изучать и извлекать обогащенный контент из Twitter, собирая полученную информацию с помощью IBM Insights for Twitter service on Bluemix.• Объединять предиктивную аналитику с данными Twitter: автоматизируя курирование данных, предиктивную аналитику и визуальное повествование; инструменты Watson Analytics могут предоставить бизнес-профессионалам возможность незамедлительно встраивать данные Twitter в любой проект с целью определить и объяснить скрытые особенности и связи, необходимые для понимания происходящих и будущих процессов.• Легко интегрировать данные Twitter: благодаря отдельным кластерным конфигурациям BigInsights on Cloud со встроенным доступом к данным Twitter заказчики могут объединять информацию, поступающую из Twitter, с полнофункциональным предложением Enterprise Hadoop-as-a-Service, доступным также на платформе IBM Bluemix.• Более чем 4000 сотрудников IBM теперь имеют доступ к данным Twitter и проходят тренинги с целью обогащения данных аналитическими возможностями решений IBM и облачных сервисов.
Компании IBM и Twitter предлагают коммерческим предприятиям обширные возможности для принятия бизнес-решений с помощью комбинирования данных Twitter с аналитическими средствами от IBM с целью извлечения ценной информации. Сотрудничество с более чем 100 клиентами позволило определить три ключевые тенденции:
1. В условиях глобальной экономики мы все еще остаемся зависимыми от географического положения. Разные регионы могут показывать различный уровень оттока клиентов в одном и том же сегменте рынка с идентичной историей данных.
Большая часть телекоммуникационных и медиакомпаний, которые испытывают отток абонентов, разработали сложные аналитические модели с целью понять и предсказать оборот клиентов. Единственная недостаточно изученная область — влияние погодных и других факторов на события, происходящие в рамках конкретного региона. Объединяя данные Twitter с информацией о погоде, которая непосредственно влияет на перебои в предоставлении услуг, IBM определяет связи между погодными событиями, негативными сообщениями и оттоком клиентов. В свою очередь, помогая анализировать локализованные данные Twitter, объединенные с информацией о погодных условиях, IBM предоставляет возможность значительно улучшить модели заказчиков (в некоторых случаях до 5%), чтобы сократить отток абонентов.
2. Текучка кадров в сфере розничной торговли напрямую влияет на поведение наиболее лояльных покупателей. Все то, что происходит в четырех стенах предприятия, зачастую становится общественным достоянием благодаря социальным сетям. Закрытые двери остались в прошлом.
Аналитические модели IBM показали, что потребителя ценят (и обсуждают в Twitter) взаимоотношения и связи, выстроенные с продавцами-консультантами. Особенно это касается сферы общественного питания, где вкусы и предпочтения клиента особенно важны. Как только эти связи пропадают, потребители высказывают свое мнение в Twitter, испытывая чувство потери и недовольства тем, что «нужно все начинать заново».IBM изучила данные Twitter, а также информацию о лояльных покупателях и финансовые показатели различных магазинов и ресторанов.
По результатам исследования было выяснено, что неудовлетворенность текучкой кадров непосредственно влияет на продажи, а наиболее неудовлетворенными себя чувствуют самые лояльные (и ценные) клиенты. В одном из рассматриваемых случаев 3,3% участников программы лояльности, которая объединяет 6 миллионов клиентов, приносили наибольшую прибыль организации и при этом оказывали максимальное влияние на продажи, совершая покупки онлайн каждый день.
3. Благодаря возможности получения данных об индивидуальных предпочтениях клиентов, Twitter является источником информации о повышении или снижении спроса среди покупателей и предоставляет хорошую картину общемировых трендов.
Производители одежды хотят знать, какие товары и когда выводить на рынок, однако постоянно меняющиеся тренды в сфере розничной торговли и особенности поведения покупателей усложняют задачу и ставят перед предприятиями определенные барьеры. По данным IBM, Twitter является важным индикатором спроса рынке одежды. Используя средства психолингвистического анализа от IBM Research с целью выявления полного спектра психологических, когнитивных и социальных особенностей клиентов на основе данных Twitter, и объединяя эту информацию с данными о продажах и занимаемой доле рынка, производители могут лучше понимать причины увеличения или спада объема продаж. Они также могут усовершенствовать стратегии продвижения того или иного товара и внести вклад в развитие будущих продуктов.
«Партнерство IBM и Twitter помогает предприятиям анализировать миллиарды случаев взаимодействия между пользователями социальных сетей и принимать более разумные решения, — сказал Гленн Финч (Glenn Finch), руководитель направления Big Data & Analytics, IBM Global Business Services. — Благодаря сочетанию с уникальной экспертизой и извлекаемой ценной информацией, теперь данные Twitter предоставляют возможность трансформировать процессы принятия решений внутри организаций».
