TOП-5 преимуществ использования Big Data для бизнеса

Люди часто путают Big Data c data-обоснованными решениями. Big Data — это обеспеченная сегодняшними технологическими достижениями (такими как искусственный интеллект) возможность анализировать и перепроверять крупные массивы данных из различных источников.

Это позволяет в миллисекунды предсказывать наиболее вероятный исход решения А и сравнивать его с аналогичным результатом решения Б. Big Data также позволяет выделять инсайты, стоящие за тем или иным поведением пользователей.

Big Data при покупке Range Rover

С другой стороны, data-обоснованные решения — это уже конкретные действия, предпринимаемые на основе больших данных. В коммуникационной отрасли ярким примером являются торги в реальном времени (Real Time Bidding, RTB).

По заранее определенным параметрам суперкомпьютеры в миллисекунды выдают готовое решение: стоит ли делать ставки (и какие) в аукционе на показ баннерной рекламы пользователю, чей профиль подходит под все требования рекламодателя. Программа записывает и отслеживает все варианты исхода событий, и с каждым новым аукционом оценивает результат и улучшает параметры торгов.

Как данная технология применяется в реальности? Предположим я, Кристос Папаполизос, заинтересован в покупке подержанного Range Rover. Каждый день я захожу на сайты с подержанными авто и официальный сайт Land Rover с ценами и техническими характеристиками, знакомлюсь со сравнительными обзорами на форумах; кроме того, я ежедневно просматриваю новости на Bloomberg.

По моей истории посещаемых сайтов алгоритм способен оценить мое намерение и готовность к покупке автомобиля, а также определить, используя открытые источники, к какой возрастной группе я принадлежу, каковы мои текущие привычки (например, использование смартфона рано утром) и на каком языке я преимущественно общаюсь.

Исходя из этих данных, я — идеальная «мишень» для баннерной рекламы подержанного Range Rover, которую мне покажут при моем следующем посещении сайта Bloomberg. Если я кликну на один из таких баннеров и забронирую тест-драйв, транзакция может считаться успешной (в зависимости от KPIs). Ее занесут в базу данных как контрольный показатель и уже с ним продолжат работу, улучшая раз за разом.

Почему «большие данные», да и просто данные, критически важны для выживания бизнеса? Поговорим о 5 главных преимуществах, которые они позволяют получить.

1. Обоснованность бизнес-подходов и дальнейших действий

Основываясь на огромных массивах данных о пользователях, доступных из открытых источников (например, что они читают, сколько времени проводят на тех или иных страницах, что делают в социальных сетях, склонны ли совершать покупки в интернет-магазинах и т.п.), бизнесы могут составить точные «портреты» своих потенциальных клиентов, открыть новые целевые аудитории и в целом провести глубокий анализ своего бизнеса и принимать более обоснованные решения.

Так, например, поступает Procter&Gamble, анализируя данные о своих клиентах и превращая их в добавочную ценность и инсайты для новых кампаний.

2. Скорость принятия решений

Современные суперкомпьютеры способны анализировать зеттабайты информации и генерировать результаты в считанные миллисекунды. Они выдают эффективные персонализированные решения на основе профилей пользователей, каждому — оптимальное предложение в наилучшем контексте.

Например, молодой матери, которая регулярно ищет детские товары, начнет подтягиваться реклама соответствующих брендов. А при поиске идеи для подарка, скажем, коллеге, алгоритм выдаст рекламу нескольких подходящих опций на основе данных о вашем месте работы, возрасте и т.п. Таким образом, время, необходимое для извлечения выгоды из новых возможностей, минимизируется практически до нуля.

3. Эффективность результатов

Теперь мы можем до деталей определять, кому хотим продать свой продукт; находить этих людей в наиболее подходящий момент — когда они готовы воспринимать нашу информацию; вовлекать их во взаимодействие с минимальными для бизнеса инвестициями для такого контакта с потенциальными клиентами. А полученный опыт использовать для дальнейшего совершенствования прицельного таргетинга. Все это значительно сокращает инвестиции, необходимые для достижения эффективных бизнес-результатов.

Так, Surfdome, одна из ведущих компаний в европейском сегменте онлайн-ритейла, обеспечивает кросс-продажи и рост среднего чека благодаря анализу Big Data, требующему гораздо меньше инвестиций в сравнении с «классическими» инструментами.

4. Обнаружение удивительных закономерностей

Современное общество ежедневно генерирует огромные объемы данных — информация (преимущественно неструктурированная) удваивается в количестве менее чем за 18 месяцев.

Частные блоги и социальные сети за несколько лет генерируют больше данных, чем человечество за всю свою предыдущую историю. К 2020 году эта цифра превысит 42 зеттабайта (идет после терабайта, петабайта и эксабайта). Человеческий разум не способен анализировать такие информационные потоки, тем более — в реальном времени.

Однако технологии Big Data открывают нам возможность в реальном времени создавать приближенные к реальности статистические модели, обнаруживающие ранее скрытые, неочевидные закономерности. К примеру, повысившуюся после какого-то мероприятия интенсивность обсуждений на заданную тему или влияние погодных условий на уровень спроса в какой-либо товарной категории.

Эти корреляции открывают маркетологам ранее невиданные возможности, поэтому как минимум две трети клиентов группы AGAMA Communications в категориях Retail, Telecom и т.п. уже получают решения на базе Big Data.

5. Честные метрики

Важное отличие методов Big Data — способность отвечать на вопросы «почему происходит именно так», «чего стоит ждать в будущем» и даже «какие действия помогут добиться необходимого результата».

Раньше подобные решения мог дать только целый штат экспертов, неделями анализирующий поступающую информацию. Человеческий фактор — самоуверенность, отсутствие всеобъемлющего опыта и ограничения нашего разума — становились причиной многочисленных «черных лебедей».