Мирзад Абдул Кахар
ИННОВАЦИОННАЯ БИЗНЕС-МОДЕЛЬ БОЛЬШИХ ДАННЫХ НА ПРИМЕРЕ COCA-COLA *
Аннотация:
в нынешнюю эпоху больших данных общая цепочка создания стоимости традиционных бизнес-моделей, ориентированных на предложение, постепенно отмирает, использование больших данных для создания или улучшения бизнес-моделей, ориентированных на спрос, становится более зрелым. В этой статье, например, Coca-Cola анализирует метод инноваций в бизнес-моделях эпохи больших данных. Анализируя ценность Coca-Cola в приобретении и другие аспекты инноваций и создания стоимости для Coca-Cola в «больших данных», время для изучения инновационной бизнес-модели обеспечивает точку входа для систематической аналитической структуры. На этой основе инновации в бизнесе Coca-Cola для адаптации к тенденции развития выдвигают некоторые предложения.
Ключевые слова:
большие данные, бизнес-модель, инновации, Кока-Кола, цифровая трансформация, ценностное предложение
Введение.«Большие данные» влияют на экосистему бизнеса различными способами и путями, что стало основным фоном инноваций в бизнес-моделях предприятий. С точки зрения науки управления, применение использования технологии больших данных для поддержки бизнес-анализа и принятия решений стало тенденцией, соответствие силе степного пожара, как правило, формируется, и границы применения больших данных могут быть расширены. Основной момент этой статьи - анализ инноваций в бизнес-моделях компании Coca-Cola. Углубляя изучение инноваций в бизнес-моделях, в статье также выдвигаются некоторые предложения для розничного бизнеса, которые заключаются в использовании инноваций в бизнес-моделях для решения новых задач в среде больших данных и использования большего количества рыночных возможностей.Особенности и характеристики больших данных.Мы живем в эпоху больших данных, за исключением потребительского рынка, большие данные все больше становятся обычным явлением в различных отраслях. Некоторые организации даже модернизируют всю свою бизнес-модель и создают новые услуги с помощью применения больших данных (McKinsey). Влияние больших данных часто отражается в аспектах 3V- Volume, Velocity и Variety.Три простых примера иллюстрируют это явление. Volume-Tesco имеет данные о привычках 150 000 покупателей, начиная с 20-летней давности. Velocity-микроблог получает около 12 ТБ звонков каждый день. Variety-более 2 миллионов фотографий загружаются в FB каждый день. 3V тонко объясняет, почему мы переживаем взрыв данных, что приводит к интересному развитию потребительских рынков. Все больше и больше компаний используют данные, и они могут разрабатывать и получать доступ к новым идеям для своих клиентов и их поведения. Недавний отчет Всемирного экономического форума (WEF 2012) определил использование больших данных в целях экономического развития (например, здравоохранение, микрофинансирование, образование, сельское хозяйство). В том же отчете также подчеркивается важность разработки соответствующей бизнес-модели, которая заключается в предоставлении соответствующих стимулов субъектам частного сектора, а также в обмене и использовании данных с ними.В настоящее время нет единого понимания значения Больших данных, Manyika и др. определяют их как «наборы данных», которые используют типичные программные средства баз данных для сбора, хранения, управления и анализа данных. Schroeck и др. определяют Большие данные как использование инновационных форм работы с активами с помощью «высокой емкости, высокой скорости и высокой информации» для улучшения понимания и принятия решений. После общего обсуждения общества стоит отметить три области Больших данных:Прежде всего, это не только Большие данные, ограниченные данными или объемом, но также Большие данные через множество различных типов данных, проблемы интеграции в различных форматах, скорость данных и со ссылкой на скорость, обработку и анализ создания данных. Во-вторых, это относится к Большим данным как к «информационному активу», что означает ценность, которую они предоставляют организации. Наконец, это фокусируется на новых требованиях к обработке этих данных с эффективной стоимостью. В общем, это означает, что использование интеграции и анализа больших данных для открытия новых знаний преобразуется в коммерческие преимущества, которые могут принести большую ценность, большую прибыль и большое развитие.Инновации в области больших данных для бизнес-моделей.Роль больших данных для предприятия в основном включает: укрепление ряда внутренних управленческих действий предприятия изнутри наружу, улучшение бухгалтерского учета, укрепление базового обнаружения и проверки функций продуктов и проведение базовых исследований для улучшения продаж и расширения клиентов, повышения уровня обслуживания клиентов и достижения автоматизации принятия решений. Конечно, некоторые более крупные, зрелые компании добились больших успехов в этом аспекте. Например, Apple (40 лет) и Amazon (20 лет), обе компании сформировали прочную бизнес-модель, основанную на больших данных, и предоставляют продукты и услуги потребителям с помощью больших данных. Все они исходят из ценностного предложения. Поэтому в этой статье освещается бизнес-модель, основанная на трех типах больших данных о ценностном предложении и клиенте (таких как: D.A.A.S., I.A.A.S., A.A.A.S. и т. д.).Во-первых, мы можем назвать эту бизнес-модель «Услуги данных как услуг» (D.A.A.S.) (таблица 1). Эта бизнес-модель фокусируется на предоставлении метода для извлечения собственных уникальных идей для клиентов или выбора программ, которые нужны клиентам, и то, что могут сделать компании, это предоставить клиентам большой объем данных для обработки, чтобы решить программу. В этом случае клиенты могут быть поставщиками программных решений и даже разработчиками, которые хотят разработать специальные приложения для решения проблем, которые беспокоят клиентов. Использование данных, близких к оригинальным, имеет тенденцию улучшать их продукты (то есть ценностное предложение). В этом виде бизнес-модели сводные данные получаются от собственных клиентов компании или из внешних источников (основных партнеров). Как видно из бизнес-модели D.A.A.S., уникальное свойство этой бизнес-модели заключается в создании рынка для продажи относительно недорогого ценностного предложения. Однако самое главное — вызвать доверие среди всех клиентов, что позволяет ему отделить любые конфиденциальные данные клиентов. Например, X позволяет клиентам Big Data создавать любую личную информацию об их собственном уникальном ценностном предложении. Данные с проблемами обрабатываются ключевыми ресурсами фирмы (или основными партнерами), а остальная часть этой бизнес-модели заключается в том, чтобы гарантировать, что очищенные клиенты могут получить данные для улучшения своего ценностного предложения. Потому что в этом случае данные являются единственной ценной вещью, которая может предоставить механизмы поддержки для клиентов, чтобы создавать другие ценностные предложения, и в некоторых случаях источник дохода обычно относительно низок, и, возможно, даже бесплатно использовать эту бизнес-модель для поиска данных открытых веб-сайтов, таких как datasf.org, и некоторых коммерческих поставщиков, таких как GNIP и даже X.Таблица 1. "Data As A services" (D.A.A.S.).Вторая бизнес-модель Больших Данных, так называемая «информация как услуга» (I.A.A.S.) (таблица 2) фокусируется на предоставлении аналитических идей данных на основе обработки. В этом случае большая часть работы клиента — это будущее с его собственными выводами или даже представление определенной информации на основе «продажи». Кроме того, клиенты I.A.A.S. не хотят иметь никаких ресурсов для обработки и анализа данных. Напротив, они готовы обмениваться ценностью анализа со сторонами, которым они доверяют. В отличие от бизнес-модели D.A.A.S., которая заключается в сборе и обработке больших объемов передачи данных и создании собственного ценностного предложения для клиентов, бизнес-модель I.A.A.S. заключается в преобразовании данных в информацию, и клиенты должны платить эквиваленты за информацию. Для этого ключевые виды деятельности должны включать анализ и визуализацию данных, а исследования могут улучшить анализ данных. Ценностное предложение также может быть нацелено на определенные группы клиентов. Например, Audi, BMW и Benz будут продавать информацию о местоположении компаниям для их собственных навигационных приложений. Для этого ему необходимо собирать, накапливать и в конечном итоге очищать данные, чтобы превратить их в информационную программу и визуальную карту (то есть информацию), которая может быть формой, продаваемой клиентам. С точки зрения потребителя, многие компании, отслеживающие здоровье, такие как продукты продаж Fit Bit, сосредоточены на предоставлении ценностного предложения на основе отслеживания анализа поведения потребителей. Здесь, как FitBit, собирает, собирает и преобразует данные в информацию для потребителей, которую можно использовать для нашего собственного личного анализа.Таблица 2. "Information As A services" (I.A.A.S.).Третья бизнес-модель больших данных называется «ответ как услуга» (A.A.A.S.) (таблица 3).Он фокусируется на конкретных вопросах, что дает ответы высокого уровня, а не просто дает ответ для работы с используемой информацией. Клиентам A.A.A.S. часто нужны ответы, чтобы определить конкретное направление. Фактически, в этом случае клиент может быть готов дать правильное ценностное предложение, которое является спонтанным решением «купить». Эта бизнес-модель является вершиной Пирамиды. Что касается больших данных, ключ этой бизнес-модели заключается в учете способности компании создавать истинную и реальную ценность для клиентов, и в свою очередь клиент увеличит объем физической обменной стоимости. В этом случае интересным примером является Mint — персональный финансовый сервис (онлайн-приложение). Mint позволяет любому человеку очень легко предоставить некоторую базовую информацию, такую как банковские реквизиты. Поэтому Mint будет отслеживать, анализировать и визуализировать информацию, которую генерируют потребители. Но если ответы начинают играть роль, или потребители предоставляют информацию о кредитных картах, монетный двор будет не только использовать существующую информацию о транзакциях для этих кредитных карт, сервис также продает информацию, предоставленную другим компаниям кредитных карт, в обмен на рекламу кредитных карт и лучшую процентную ставку (то есть ответ). Однако информация клиентов часто противоречит представлению о том, что некоторые компании продают информацию о своих кредитных картах. В этом случае есть правда или ложь, и ответ возвращается потребителю посредством желаемого обмена ценностями. Аналогичным образом фотосервис Baidu будет идентифицировать людей, места и ситуации, а также последнюю личную информацию по фотографиям. Ключом этой бизнес-модели является ценностное предложение, в котором клиенты проводят собственные исследования или планируют свои собственные фотографии. Следовательно, эта бизнес-модель заключается в использовании большего количества способов для осуществления обмена ценностями.Таблица 3. "Answer As A services" (A.A.A.S.).Coca-Cola — пример инновационной бизнес-модели на основе больших данных.Компания Coca-Cola была основана в 1892 году и славится производством сладких газированных напитков. Сегодня, почти 120 лет спустя, Coca-Cola по-прежнему сильна, что обусловлено ее постоянными инновациями. С точки зрения инноваций бизнес-модели, затронутых Большими данными, основная часть не может быть отделена от ценностного предложения.Coca-Cola предлагает «везде» как направление инноваций и открывает новую бизнес-модель с темой «Кока-кола — это все».Будучи крупнейшей в мире компанией по производству безалкогольных напитков, Coca-Cola собирает данные PB из различных источников: данные многоканальной розничной торговли, персональные данные клиентов программ лояльности, данные социальных сетей, данные цепочки поставок, данные конкурентов, данные партнеров по продажам и отгрузке, данные о торговле и продажах и т. д. Coca-Cola собирает большой объем данных, использует эти данные для доступа к ценности и ее создания, а в конечном итоге реализует ценностное предложение (рисунок 1).Рисунок 1.Главный аналитик больших данных Эсаттер Сезер объясняет, что многие компании избегают больших данных, потому что не знают, как использовать их стратегическую ценность. Однако этого можно достичь, просто переосмыслив свою бизнес-модель и достигнув ее с помощью правильных источников данных и приведения всех цифр в нужное положение. Coca-Cola принимает стратегию больших данных. Они меняют Coca-Cola, устанавливая большое количество существующих данных. В то же время принятие технологии больших данных может создать центр обслуживания совместного использования финансовых транзакций и центр обслуживания кадровых ресурсов для Coca-Cola. Данные переносятся из децентрализации в централизацию путем совместного использования платформы и концентрации во всей организации.Анализ инновационной бизнес-модели на основе больших данных.1) Косвенные эффекты обнаружения ценности. У Coca-Cola почти 70 миллионов подписчиков на FB. Большие данные позволяют Coca-Cola подключаться к предпочтениям этих подписчиков и могут продвигать бренд. Coca-Cola также использует точки данных о продажах для создания клиентских файлов, например, Wal-Mart (только Wal-Mart отвечает за продажи Coca-Cola на сумму 4 миллиарда долларов в год), создает отчеты с iPad по всей компании, включает их в цепочку поставок с помощью совместного плана, прогнозирует и пополняет, используя все данные.2) Value Discovery — прямое воздействие. У апельсина короткий пиковый вегетационный период в три месяца, и Coca-Cola может использовать его для производства постоянного вкуса апельсинового сока круглый год. Coca-Cola разработала алгоритм, известный как «режим черной книги», который объединяет различные наборы данных, такие как спутниковые снимки, погодные данные, ценовое давление и потребительские предпочтения разных регионов. Он состоит из около 600 различных бесчисленных вкусов апельсина с данными и многими другими переменными, такими как уровень кислотности или сладости, которые говорят вам, как Coca-Cola смешивает апельсиновый сок, чтобы создать постоянный вкус и улучшить содержание мякоти.3) Создание стоимости — косвенное воздействие. Coca-Cola представлена в 206 странах, и конфиденциальность является одним из основных вопросов Coca-Cola. Coca-Cola использует последние 10 лет управления данными, чтобы гарантировать уважение чувствительности различных социальных и культурных особенностей. В блоге Computer Weekly Фитен Кэтрин, директор по конфиденциальности Coca-Cola, объяснила: «В Соединенных Штатах использование информации клиентов считается незаконным. В других культурах это считается отслеживанием. Использовать данные GPS — это не для того, чтобы узнать о конфиденциальности наших клиентов, а для того, чтобы узнать конкретное распределение клиентов, чтобы проводить определенную рекламу.4) Создание ценности — прямое воздействие. Большие данные используются во всех других отделах Coca-Cola, таких как управление классификацией, рынок покупателей или цепочка поставок. Использование большого количества данных помогает принимать больше и лучше ключевых решений. Coca-Cola разработала передовое хранилище корпоративных данных, которое может производить всю многоканальную розничную информацию, чтобы оно могло быстро и точно реагировать на единый взгляд на меняющийся рынок. Coca-Cola достигает своей конечной цели с помощью серии процессов управления основными данными для стандартизации всех данных, что помогает Coca-Cola эффективно продвигать продажи и улучшать потребительский опыт.Очевидно, что Coca-Cola намного опережает в использовании больших данных для улучшения своей организации и продуктов, увеличения доходов и сокращения расходов. Известно, что Coca-Cola может использовать 46% своего персонала для анализа данных и в то же время сократить расходы на сверхурочные, но создаваемая ценность заключается в том, что апельсиновый сок имеет одинаковый вкус в любое время года в любом месте мира. Coca-Cola использует алгоритм «черной книги», чтобы выполнить работу правильно.Краткое содержание.Coca-Cola имеет столетний опыт развития и успешно использует большие данные для построения глобальных моделей бизнеса. Жесткая конкуренция в розничной торговле приводит к взрывному росту отраслевых данных, в традиционной системе обработки информации, а также к столкновению с международными проблемами. Для всей территории большие данные — это будущее производство и управление розничной торговлей во всех аспектах, которые играют роль и роль, обеспечивают успешное создание системы продаж следующего поколения для розничной торговли, эффективно реагируют на экологические стрессы, растущий дефицит ресурсов и другие проблемы, а также растет и растет. Поэтому Coca-Cola, как лидер розничной торговли, взяла темпы разведки. Успешная эксплуатация больших данных может создать новый режим работы и обслуживания данных, создать новый способ и модель потребления и дать пользователям новый опыт. Хотя Coca-Cola имеет неудачные инновации в истории, но для того, чтобы сломать традиционную бизнес-модель раньше, она обеспечивает «везде» поддержку производственного процесса и управления предприятиями с точки зрения анализа и управления данными.Заключение.На примере Coca-Cola продемонстрировано, что внедрение технологий больших данных играет решающую роль в формировании инновационных бизнес-моделей и достижении конкурентных преимуществ. Большие данные, улучшая понимание рыночной среды, выявление ценности для клиентов и оптимизацию внутренних процессов, способствуют появлению новых продуктов, услуг и моделей получения прибыли.Трансформация начинается с обнаружения и создания ценности: постепенно накапливаясь практический опыт и знания, данные становятся основой для формирования уникального ценностного предложения, приводящего к глубокой инновации в бизнес-моделях. Тем не менее, несмотря на успехи лидеров отрасли, таких как Coca-Cola, применение больших данных остаётся преимущественно в пилотной фазе, особенно для традиционных предприятий. Ключевые вызовы включают необходимость подготовки и выбора лидеров, способных задавать ясное направление, развитие специалистов, умеющих работать с огромными массивами информации, а также интеграцию новых подходов в существующую корпоративную культуру.Таким образом, решения, основанные на аналитику больших данных, зачастую оказываются более эффективными для стратегического развития компаний, предоставляя руководителям ценные ориентиры для выбора оптимальных путей трансформации бизнеса.
Номер журнала Вестник науки №6 (87) том 1
Ссылка для цитирования:
Мирзад Абдул Кахар ИННОВАЦИОННАЯ БИЗНЕС-МОДЕЛЬ БОЛЬШИХ ДАННЫХ НА ПРИМЕРЕ COCA-COLA // Вестник науки №6 (87) том 1. С. 1503 - 1516. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/23762 (дата обращения: 09.07.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+