Зачем Big Data вашему бизнесу

Когда мы просматриваем ленту новостей в соцсетях, лайкаем или репостим понравившиеся картинки, записи, голосуем, участвуем в опросах, разрешаем обработку данных, ищем в интернете ответы на свои вопросы или домик для Барсика — мы генерируем информацию. При грамотном подходе вся эта масса сведений может превратиться в мощный инструмент влияния и источник экономии для бизнеса. А именно:

произвожу продукт — трачу на рекламу с умом, потому что знаю, кому предложить, где и в какое время, чтобы мой товар точно купили. 

Объемы информации в компаниях растут ежедневно, но если не знать, что с ними делать толку от них ноль. Сведения о потенциальных покупателях, не только контакты, это может быть все что угодно: картинки, фото, статистика действий пользователей в соцсетях, пользования гаджетами, тексты - фокус в том, чтобы из всего этого вороха информации вычленить нужное и на его основе спрогнозировать вероятную модель поведения потребителя. Что скорее всего предпримет X при условии A и B? 

Сам по себе сбор исходного материала еще не есть Big Data, важна конечная цель — для чего? Допустим имеем в CRM данные активности конкретного пользователя в социальных сетях и интернете: интересовался отдыхом в теплых странах, лайкал в соцсетях фото с экзотическими животными → анализ → создание индивидуального предложения «Тур в Африку» и в работу маркетологам.

Big Data не просто сбор информации, но и технологии ее обработки и аналитики. Работа с неструктурированными и структурированными данными, поиск закономерностей.

Правильно обработанные и проанализированные большие данные помогают сформировать полное представление о собственной компании, конкурентах, клиентах.

На выходе это:

Шерлок Холмс обладал способностью по незначительным на первый взгляд деталям угадывать характер и привычки человека. Принцип тот же когда речь идет о больших данных. Только сбором информационных крупиц занимается не специально обученный человек, а специализированные программы. В них собираются все сведения о потенциальных покупателях: какие сайты, страницы просматривал, какие вопросы задавал в поисковике, искал товары, в каких социальных сетях активен, какие картинки лайкнул, где оставил комментарии и конечно же пол, возраст, образование, социальное положение, география проживания, покупок, мест проведения досуга, и так далее, список можно продолжать до бесконечности. Одним словом все, что можно найти, выжать из доступных источников. А цель одна, из всего этого океана инфы вычленить главное, чтобы составить портрет потребителя, его образа жизни и найти точки воздействия. Вот такая маркетинговая акупунктура. Чем лучше знаешь своего покупателя, тем выше вероятность предложить то, что ему необходимо и повысить свои продажи.

 

Метод если подумать абсолютно не новый, взять того же владельца маленького магазина до всемирного нашествия супер и гипермаркетов. Он знал секретную формулу продаж: «Личное знакомство с каждым клиентом — ключ к процветанию бизнеса». 

К примеру, как кредитному специалисту определить кому давать кредит, а кто ненадежный клиент? Особенно при большом потоке заявок. На каждого интуиции не хватит. А с помощью данных и анализа можно просчитать вероятность возврата. 

Источниками могут быть

Кто знает больше всех:

Data Management Platform — технология использования Big Data, система, которая помогает собирать, хранить, систематизировать данные о покупателе с привязкой к его профайлу. 

DMP оптимизирует издержки на рекламу потому что: 

Технологии на основе больших данных доступны не только корпорациям, но и небольшому бизнесу. Это маркетинг, основанный не на интуиции, а на точном математическом расчете. Применяется повсеместно в торговых сетях: продовольственных, магазинов одежды, косметики, бытовой техники и электроники, банках и других сферах. Например, в медицине: чем больше данных, тем точнее диагноз. Если врач может опираться лишь на свои знания и опыт, то в программу заложен весь мировой практикум медиков, плюс учитываются дополнительные факторы экология, район, место проживания пациента, условия. 

Активно применяется при создании sense-продуктов, предугадывающих настроение, потребности обладателя. Сервис по подбору музыки или беспилотные автомобили, технология умный дом. 

Когда есть данные нужно придумать способ их монетизации. Создать бизнес-процесс который будет приносить прибыль. Чем больше сотрудников разбираются в анализе данных, тем лучше. Главное понимать, какая информация нужна, есть в наличии, для чего и как будет использована. Допустим благодаря специальной программе и смартфонам у нас есть сведения по маршрутам и местам где чаще всего бывает наша целевая аудитория. Размещаем так рекламу и получаем рациональное использование маркетингового бюджета. 

Интернет-магазины часто используют программы, которые анализируют что из продуктов интересно для потенциального покупателя. Пользователи при просмотре лайкают товары, которые затем отображаются у них в разделе «Мой выбор/ Желаемые покупки». Так же и с товарами, которые в принципе могут заинтересовать конкретный типаж пользователя. 

 

Алгоритм DMP в действии выглядит примерно так:

на основе данных о потребителях выделяются основные типажи → для каждой группы определяются каналы продвижения и виды рекламы → далее в игру вступает система: анализирует лиды, моделирует персональное предложение и оценивает реакцию → формирует дополнительные стимулы с зависимости от типажа.