יבמ וטוויטר מציגות שירות ענן ראשון מסוגו, המאפשר לאנשי מקצוע בתחומי העסקים ולמפתחים להפיק תובנות עסקיות המהוות בסיס לפעולה עתידית, מתוך הנתונים הזמינים בטוויטר.
יותר מ- 100 לקוחות כבר עושים שימוש ראשוני במערכת, על מנת ליישם את הנתונים הזמינים ברשת החברתית לצורך קבלת החלטות עסקיות.
טוויטר מהווה מקור מידע ייחודי הנשען על קולות המגיעים מכל העולם, בזמן אמת, והמתייחסים לכל נושא שאפשר לחשוב עליו.
מבחינתם של מנהלי העסקים, ניתן למנף את טוויטר לשימושים שהם הרבה מעבר להאזנה חברתית בלבד. ניתוח הציוצים מאפשר ליידע את הארגון בפרטים הנוגעים להחלטות החשובות ביותר שלו – בתנאי כמובן שהמערכת יודעת לבודד ולזהות את הסימנים הנכונים בתוך כמויות העתק של הנתונים המועלים לטוויטר. יבמ מתמודדת עם אתגר זה באמצעות העשרת הנתונים וניתוח צולב של הציוצים בטוויטר – יחד עם מיליוני נתונים המגיעים ממקורות אחרים של מידע רלוונטי: החל מתחזית מזג האוויר, דרך נתוני מכירות ועד לנתונים ממערכות מלאי. כך, ניתן לחשוף הקשרים משמעותיים, ולהפיק תובנות עסקיות שעל בסיסן אפשר לפעול.
השירות האנליטי החדש של יבמ המוצע עתה על גבי ענן הפיתוח של החברה, Bluemix, יאפשר לעסקים ולמפתחים לבנות אפליקציות המשלבות מידע מרשתות חברתיות, תוך כריית נתונים הזמינים בטוויטר לצורך ניתוחם האנליטי.
אוטומטיזציה של תהליכי אצירת המידע, חיזוי אנליטי והצגה ויזואלית של התובנות המתקבלות, מאפשרים למערכת ווטסון לניתוח אנליטי לסייע בשילוב נתונים המגיעים מטוויטר אל תוך כל פרוייקט. זאת, על מנת לזהות ולהסביר הקשרים חבויים בנתונים אלה, ולהאיץ את התובנות לגבי הסיבות שמאחורי ההתרחשויות.
יותר מ- 4,000 אנשי מקצוע של יבמ הוכשרו בשימוש ביכולות האנליטיות החדשות המוצעות כשירותי ענן וערוכים לתמוך בלקוחות המאמצים כלים אלה.
על בסיס 100 פרוייקטים ראשונים, שבוצעו לפני חשיפת השירות החדש לשימוש פתוח, מצביעים ביבמ על שלוש תובנות בולטות הנוגעות לרשתות חברתיות והשימוש בהן.
שונות גיאוגרפית. למרות החיים בעידן הכלכלה הגלובאלית – נוטים אנשים להתייחס למרכיב המקומי. פילוח לאזורים גיאוגרפיים עשוי להציג שונות גבוהה בעמדת לקוחות או בשימור נאמנות מנויים לשירותים, גם כאשר לקוחות אלה מגיעים לכאורה מאותו מגזר שוק ומציגים היסטוריה דומה. ביבמ פיתחו מודל הבוחן את הקשר בין ציוצים בטוויטר ובין שביעות רצון לקוחות – במיוחד בפילוח גיאוגרפי. שילוב נתוני טוויטר יחד עם מידע דוגמת מיקום או מזג אוויר, מאפשר להציג מתאם בין תנאי מזג האוויר ובין שביעות רצון הלקוחות. כך למשל, גשמים כבדים עלולים להשפיע על שירותי הטלפון או הכבלים, ולהוביל לקוחות להתלונן באמצעות ציוץ בטוויטר על הפרעות לשירות. סיוע בניתוח המידע המקומי של טוויטר תוך הצלבתו עם נתוני מזג האוויר, מאפשר לחזות מתי עשוי הלקוח להיענות להצעה לבחור בשירות מתחרה. במקרים מסויימים, ניתן ניתן להגיע לשיפור של 5% בשימור הלקוחות, בעזרת כלים אלה.
ההשפעות החיצוניות של השינויים הפנימיים. תחלופת עובדים בעולם הקמעונאות משפיעה ישירות על הלקוחות. מה שקורה בין ארבעת קירות הארגון, דולף לעתים קרובות החוצה דרך שיחות ברשתות חברתיות. המודל האנליטי של יבמ מוכיח כי לקוחות מעריכים את הקשר אותו הם בונים עם איש המכירות ומתייחסים אליו בציוציהם. במקרה שהקשר מסתיים, מצייצים הלקוחות על כך ומביעים תחושת צער או אי שביעות רצון לנוכח הצורך "להתחיל מחדש" בבניית מערכת קשרים עם איש מכירות חדש. יבמ בחנה את הנתונים מטוויטר, בהצלבה עם נתוני נאמנות הלקוחות ונתוני העסקות בחנויות ובמסעדות. נמצא, כי אי-שביעות רצון מתחלופת עובדים לא רק מלווה בהשפעה שלילית על המכירות: חוסר שביעות הרצון איפיין במיוחד את הלקוחות הנאמנים ביותר. באחד המחקרים נמצא כי ההשפעה הנמדדת ברשת החברתית מייצגת אמנם רק 3.3% מאוכלוסיית הלקוחות, במאגר של יותר משישה מיליון חברים במועדון לקוחות, אולם לקוחות אלה מייצגים את שולי הרווח הגולמי הגבוהים ביותר מבחינתו של הקמעונאי, ועורכים קניות כמעט מדי יום.
תובנות חברתיות בעולם האופנה. טוויטר יעיל במיוחד כסמן מגמות בתעשיית האופנה, בזכות האפשרות להצביע על מגמות גלובאליות העולות מציוצים המועלים לרשת. יצרנים המבקשים לדעת אלו מוצרים כדאי לייצר ומתי להביא אותם לשוק, נאבקים על מנת להבין את השינויים בהרגלי הלבוש והקניות. יבמ מצאה כי ציוצים בטוויטר עשויים להוות אינדיקטור רב ערך לביקושים בתעשיית ההלבשה והאופנה, כמו גם בתחומי ייצור נוספים. שימוש בניתוח אנליטי פסיכו-לינגוויסטי, מזהה את הילך הרוח של הכותב המעלה ציוץ לטוויטר, באמצעות כלים שפותחו במעבדות המחקר של יבמ ומאפשר לגזור מגוון רחב של תובנות פסיכולוגיות, קוגניטיביות וחברתיות מהנתונים בטוויטר, ובמיוחד אלה של בלוגרים משפיעים בתחומי האופנה.