Первые облачные сервисы IBM со встроенной аналитикой данных Twitter
Компании IBM и Twitter представили первые в отрасли облачные сервисы, которые позволят бизнес-профессионалам и разработчикам извлекать ценную информацию из данных Twitter.
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.
IBM и Twitter предлагают коммерческим предприятиям широкие 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. 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. Аналитические модели IBM показали, что потребители ценят (и обсуждают в Twitter) взаимоотношения и связи, выстроенные с продавцами-консультантами. 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 млн 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. 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.
Источник: Пресс-служба IBM