Использование Big Data в маркетинговых стратегиях
В этой статье рассмотрим, как big data влияет на формирование маркетинговых стратегий, а также примеры того, как он может эффективно использоваться в разных отраслях.
Содержание:
- Что такое Big Data
- Big Data в маркетинге
- Как работает технология Big Data?
- Как обрабатывают большие данные?
- Преимущества технологии Big Data в маркетинге
Очень трудно представить компанию, которая сегодня способна добиться существенного успеха на рынке без серьёзных инвестиций в информационные технологии. Одним из наиболее значительных направлений последнего десятилетия в этой сфере является внедрение big data в маркетинге. За этими инструментами открываются новые горизонты для компаний, стремящихся быть эффективными на рынке и лучше понимать потребителей. Возможность сбора, анализа и интерпретации огромных объемов данных позволяет маркетологам создавать более точные и персонализированные предложения, адаптированные к специфическим потребностям целевой аудитории.
В условиях возрастающей конкуренции и быстро меняющегося спроса, использование big data становится не просто актуальным, а необходимым инструментом для достижения успеха бизнесом. В этой статье рассмотрим, как данные влияют на формирование маркетинговых стратегий, а также примеры того, как они могут эффективно использоваться в разных отраслях.
Что такое Big Data
Как-то прочно термин big data вошел в обиход специалистов, и не только в сфере информационных технологий. Если для работников сферы ИТ, суть его понятна в силу непосредственного отношения к их деятельности, то для остальных всё не так просто. Главный вопрос, который требует ответа: в какой момент просто data превращается в bigdata?
И вот он, момент истины! Big data или большие данные представляют собой обширную, разнообразную и не всегда связанную между собой информацию, которую невозможно эффективно обрабатывать аналитику даже с применением традиционных пользовательских компьютерных программ. Чтобы такое случилось, данные должны соответствовать ряду параметров, а именно — большой объём, регулярность поступления и разнообразность.
Чтобы стало понятнее, давайте представим ситуацию, что в социальных сетях пять тысяч друзей одновременно написали по одному посту. Вряд ли кто-либо в состоянии всё это прочитать за один присест. Теперь допустим, что каждый из них публикует свой пост регулярно раз день, то, очевидно, что поток информации становится не только объёмным, но нарастающим быстрыми темпами. Добавим к вышесказанному новое условие: информация от пяти тысяч друзей поступает к пользователю не только из социальной сети, а из множества разных источников. Это могут быть другие социальные сети, мессенджеры, телефонные звонки, электронная почта и т.д. Вот это и есть бигдата, т.е. информация, которая имеет огромный объём, формируется с высокой скоростью и имеет разнообразный формат представления.
Надо отметить, что не всякая информация полезна. По этой причине, когда речь заходит о больших данных, помимо объёма, скорости и разнообразия в бизнесе ещё редъявляются два других требования. Это достоверность и ценность. Первое относится к качеству данных, а второе — к возможности извлечения полезной информации для получения конкурентных преимуществ.
Big Data в маркетинге
Благодаря продвинутым аналитическим инструментам и алгоритмам машинного обучения, компании могут извлекать ценную информацию из больших данных, что способствует применению более результативной стратегии и принятию эффективных решений. Big data программа для маркетинга позволяет организациям проводить детальный анализ потребительского поведения, прогнозировать рыночные тренды, оптимизировать бизнес-процессы обслуживания клиентов и значительно улучшать качество продукции.
В каких отраслях используют big data? Отвечая на этот вопрос, стоит отметить, что использование больших данных охватывает широкие сферы бизнеса и каждая компания извлекает из этой технологии свои преимущества. Ниже приведено несколько отраслевых примеров, где big data улучшает маркетинг организаций.
• Финансовый сектор. Анализ собираемых данных о транзакциях клиентов позволяет банкам разрабатывать персонализированные предложения и улучшать качество кредитования.
• Ритейл. Сети розничной торговли используют данные о покупках в онлайн и офлайн, предпочтениях в товарах для формирования персонализированных предложений и улучшения потребительского опыта своих целевых аудиторий.
• Телекоммуникации. Операторы связи анализируют данные о нагрузке для оптимизации сетевой инфраструктуры, чтобы в любой момент времени предоставлять своим абонентам лучшее качество услуг. Более того, анализ больших данных позволяет выявлять характерные паттерны абонентов перед сменой провайдера и разрабатывать меры по удержанию клиентов.
• Здравоохранение. Анализ клинических больших данных улучшают точность диагностики и прогнозирования заболеваний. Они также используются для мониторинга здоровья населения и проведения профилактических методов лечения, что, безусловно, повышает удовлетворенность людей качеством обслуживания.
• Автомобильная промышленность. Предприятия данной отрасли используют big data для совершенствования систем безопасности автомобиля. Помимо этого, данные также помогают в тестировании новых моделей и определении предпочтений клиентов.
• Туризм и сфера гостеприимства. Компании в данной отрасли используют большие данные для применения гибкой системы цен и управления спросом, а также анализируют информацию о предпочтениях постоянных клиентов, чтобы формировать персонализированные предложения.
Использование big data находится в восходящем тренде и со временем можно ожидать, что их анализ будет играть ещё более важную роль в маркетинге и бизнес-стратегиях компаний.
Как работает технология Big Data?
Для big data применения на предприятии необходимо внедрение целого набора инструментов и процессов. В общем виде их структура выглядит следующим образом:
1) Сбор данных. Первичный и наиболее сложный этап. Главная его проблема заключается в определении необходимых для задач компании источников. Данные могут поступать:
• С сайтов и из приложений: просмотры контента, клики, время посещения страниц и т.п.
• Из социальных сетей: посты, интересы, лайки, комментарии и другие взаимодействия пользователей.
• Из платежных сервисов и систем: покупки и транзакции.
• От умных устройств: поисковые запросы, показания датчиков и т.п.
• Данные партнеров: транзакции, заказы товаров и услуг, обезличенные профили клиентов и т.д.
2) Хранение данных. Большие объемы информации требуют специальной ИТ-инфраструктуры из серверов, которая располагается либо в дата-центре в Москве, либо предоставляется облачным хранилищем.
3) Обработка данных. Специальное программное обеспечение осуществляет очистку, трансформацию и агрегацию собираемой информации для последующего анализа.
4) Анализ данных. Это наиболее критический этап, в ходе которого применяются различные методы, начиная от статистического моделирования до машинного обучения, чтобы выявить закономерности, тренды или аномалии, а также для прогнозирования поведения потребителей.
5) Визуализация данных. Поскольку возможности человеческого мозга не безграничны, то для лучшего восприятия результатов анализа больших массивов информации и их интерпретации используются специальные программные инструменты. Они обобщают выводы в виде графиков, дашбордов и структурированных интерактивных отчетов.
6) Принятие решений. На финальном этапе big data программа для маркетинга позволяет принимать обоснованные решения, которые могут включать:
• оптимизацию маркетинговых стратегий продвижения;
• совершенствование рыночного предложения;
• расширение рынков сбыта;
• разработку новых продуктов.
Как обрабатывают большие данные?
Обработка больших данных для задач маркетинга является далеко не простым процессом, где один аналитик не справится. Во многом процедура зависит от того, какие выводы компания стремится получить для принятия своих решений. К тому же, чтобы предприятие могло быстро реагировать на изменения на рынке, в потребительских предпочтениях или других факторах, важно обеспечить обработку и анализ данных в режиме реального времени.
Следует отметить, что извлечение ценности из большого объема информации может потребовать применения сразу нескольких подходов. Ниже представлены основные методы обработки biggest data для маркетинговых целей.
1. Анализ больших объёмов текста:
• Смысловая аналитика — выявление информации и паттернов из неструктурированных текстов.
• Анализ социальных сетей — понимание общественного мнения и поведения потребителей.
2. Аналитика данных:
• Описательная аналитика — понимание что произошло, исходя из ретро данных.
• Диагностическая аналитика — определение причин, почему что-то произошло на основе сравнительного анализа и выявления отклонений.
• Предиктивная (предсказательная) аналитика — прогнозирование будущих событий или действий потребителей на основе исторических данных с применением модели машинного обучения.
• Прескриптивная аналитика — рекомендации для выбора действий на основе анализа данных и с учётом множества возможных сценариев развития.
3. Машинное обучение:
• Обучение с учителем — использование размеченных человеком данных для обучения модели. Например, классификация и регрессия.
• Обучение без учителя — работа с неразмеченными данными для выявления скрытых паттернов. Например, кластеризация.
• Обучение с подкреплением — выработка решений с использованием поощрений или штрафов за свои действия. Например, определение целевой аудитории для рекламного сообщения.
Преимущества технологии Big Data в маркетинге
Применение технологий биг дата в маркетинговых стратегиях приносит множество преимуществ, которые могут значительно улучшить стратегию маркетинга и эффективность рекламных кампаний. Вот основные из них:
- Понимание потребителей. Анализ больших данных помогает лучше понять, что хотят и чем интересуются клиенты. Это, в свою очередь, позволяет сформировать более персонализированные предложения.
- Оптимизация рекламных кампаний. С помощью данных маркетологи могут определять, какие рекламные сообщения работают лучше всего и почему. Это способствует применению наиболее эффективных коммуникационных стратегии и увеличению отдачи на рекламные инвестиции.
- Предсказание поведения. Анализ данных может помочь предсказать, как потребители будут вести себя в будущем. Зная эти тренды, можно заранее подготовиться к переменам и адаптировать свои рыночные предложения.
- Улучшение товаров и услуг. Маркетологи могут выявить, что нужно изменить или добавить в продукте, чтобы лучше удовлетворить потребности потребителей.
- Улучшение клиентского опыта. Реагирование в режиме реального времени на поступающие данные от клиентов и об их контактах с брендом помогает компаниям создавать более динамичную и отзывчивую маркетинговую стратегию взаимодействия с целевой аудиторией. А использование алгоритмов машинного обучения позволяет предоставлять клиентам персонализированный сервис, доставлять больше ценности, таким образом увеличивая их общую удовлетворенность.
- Конкурентное преимущество. Компании, которые эффективно используют большие данные, могут опережать своих конкурентов в борьбе за клиентов, а также быстро реагируя на изменения на рынке.
В целом, внедрение технологий больших данных в маркетинг предоставляет компаниям значительные преимущества, позволяя им улучшать стратегии и повышать общую эффективность взаимодействия с клиентами. Обработка и анализ огромного объёма информации обладает существенным потенциалом и может стать ключом к успешному ведению бизнеса в современном конкурентном мире.
Читать также