Статьи

Зачем Big Data маркетологам: как использовать технологии работы с большими данными в 2024 году

Рынок больших данных и аналитики продолжает расти в среднем на 13,5% в год: по прогнозам агентства Research and Markets, к 2027 году он достигнет 172,84 млрд долларов. Прибыль и конкурентоспособность компаний сегодня во многом зависит от того, насколько эффективно они используют большие данные – в том числе в маркетинге.

Big Data: огромные массивы информации

На сегодняшний день масштабы генерируемой информации во всех сферах нашей жизни достигли таких объемов, что «переваривать» их бизнесу становится все сложнее. И зачастую компания, которой быстрее удалось обработать терабайты сырых данных о своей аудитории, получает серьезные конкурентные преимущества на рынке. Неудивительно, что бизнес сегодня делает упор на разработку, приобретение и внедрение ИТ-технологий, которые способны обрабатывать колоссальные объемы структурированных и неструктурированных данных. Лишь после получения такой аналитики руководство компаний может принимать взвешенные решения о дальнейшем развитии продуктов, модернизации и оптимизации производства, продвижении и ребрендинге. При этом компании обязаны придерживаться двух принципов. Первый: данные агрегируются – то есть показатели объединяются, а по итогам получается среднее значение по какому-либо параметру, будь то пол, возраст или место жительства. Второй принцип: данные обезличиваются, и установить по ним личность конкретного человека невозможно.

Технологии в 2024 году

Анализ Big Data невозможно представить без высокопроизводительных инструментов – речь идет о специальном программном обеспечении, которое использует инновационные технологии: искусственный интеллект, автоматизированный поиск данных, машинное обучение, компьютерное зрение, обработка естественного языка и т.д. Основными аналитическими инструментами Big Data сегодня считаются панель мониторинга и визуализации данных, инструменты самообслуживания, сервисы для интеллектуального анализа и хранения данных, ведения отчетности и другие. Так, визуализация данных представляет собой метод преобразования больших наборов данных и показателей в диаграммы и графики. С его помощью обнаружить тенденции и закономерности гораздо проще, чем штудировать столбцы табличек в Excel. Все чаще компании используют для прогнозной аналитики технологии автоматизации и искусственного интеллекта - они серьезно повлияли на эффективность маркетинговых кампаний последних лет. Применяются такие решения в самых разных отраслях, будь то розничная торговля, производство, информационные технологии, агросектор или здравоохранение.

Зачем большие данные маркетологам

Огромную роль в бизнесе играют маркетинговые кампании – и чем активнее в них используются Big Data, тем лучше эффект. К примеру, аналитика помогает:

  1. составить представление о целевой аудитории. Часто бывает так, что руководство компании представляет своих клиентов одним образом, в то время как ее продукты покупают совершенно другие люди. Если же ориентироваться на реальные данные, есть шанс не промахнуться с целевой аудиторией и здорово сэкономить, верно сформулировав ключевой месседж продукта, выдвинуть уникальное торговое предложение, актуальное именно для ваших покупателей и т.д. Кейс: существуют платформы, которые позволяют рассортировать организации свою аудиторию по сегментам и дают маркетологам рекомендации. Например, кому больше подойдет SMS-рассылка, кому – баннерная реклама или «холодные» звонки. Помогает такая информация и при использовании персонификации: кстати, лояльность к бренду среди представителей молодого поколения вырастает на 28%, если они потребляют персонализированный маркетинговый контент.
  2. вывести продукт на новый уровень. Чтобы понять, откликается ли товар покупателям, можно собрать обратную связь у клиентов и проанализировать покупательское поведение. В таком случае осознание того, что люди недовольны качеством продукта, его дизайном, работой службы доставки или техподдержки, придет куда быстрее – и бизнесу удастся оперативнее решить проблемы. Кейс: на рынке представлены сервисы, которые анализируют данные из тысяч источников, включая соцсети, СМИ, сайты отзывов и тематические форумы. Программа фиксирует тональность сообщений, размер их потенциальной аудитории, характеристики авторов. Все сообщения можно отфильтровать по типу, чтобы, например, отличать репосты от комментариев, или по количеству лайков.
  3. выяснить, популярен ли товар или услуга – ваш или конкурентов. В этом случае также пригодятся технологии работы с большими данными, которые позволяют замерить интерес покупателей к тем или иным продуктам. Для таких целей существуют сервисы, способные проанализировать ваш сайт или сайт конкурента – вы получите информацию, откуда идет основной трафик, какие рефералы существуют и т.д. Кейс: Сервис Google Trends предоставляет аналитику по поисковым запросам – нужно лишь четко сформулировать, что вас интересует. Так вы можете понять, в каких странах/городах интересуются вашим товаром.

Какие данные собирать

Прежде чем приступить к сбору и обработке данных, маркетологам нужно определиться, какая именно информация им нужна и зачем. Затем - какие инструменты для ее обработки будут использоваться. Нужно принять, что объять необъятное невозможно: лучше всего начать с того, что способно принести реальный эффект и конкурентное преимущество в обозримой перспективе. Сформулировать запрос будет легче, если оттолкнуться от аббревиатуры 4Ps, которую часто используют для описания маркетинга: продвижение, продукт, место и цена (promotion, product, place, price).

Цена. В исследовании McKinsey говорится, что, если повысить цену на 1% операционную прибыль можно увеличить на 8,7% (если при этом не случится падения продаж). Так что использовать большие данные компаниям рекомендуется именно для оптимизации цен. Стоимость продукта, как мы знаем, зависит от огромного количества факторов, а значит, и пластов информации. Это данные поставщиков, кадастровые сведения, финансовые отчеты, потребительские модели и многое другое. Компания может менять ценовую политику в зависимости от характеристик и потребностей своих клиентов – сегментируя свою аудиторию и используя дифференцированное ценообразование. И сделать это помогает анализ рыночных данных, истории продаж и отчетов и других типов информации.

Продукт. Маркетинговое исследование с опорой на большие данные позволяет компании лучше понять собственный продукт и его судьбу на рынке. Для этих целей можно анализировать упоминания товара в соцсетях, в СМИ и различных экспертных рейтингах, отзывы клиентов на собственном сайте. Таким же образом можно проанализировать продукты конкурентов, чтобы понять их слабые места и оценить, насколько они востребованы у аудитории. Кстати, такого рода аналитика помогает генерировать новые идеи по поводу изменения продукта и стратегии его продвижения.

Место. Здесь речь идет о том, через какие каналы эффективнее всего продавать продукт: что приносит больше продаж, офлайн или онлайн? Какая локация демонстрирует наименьшую выручку и почему – нет ли проблем с проходимостью места? Здесь на помощь приходят геоаналитические сервисы. Можно поразмышлять и над тем, где искать вашу целевую аудиторию. Если это молодежь, упор стоит сделать на продажу продукта через интернет и соцсети, если пожилые люди – возможно, офлайн принесет больший результат.

Продвижение. Big Data аналитика позволяет понять, на каких медиаплощадках лучше продвигать продукт. Сложность здесь в том, что покупательский путь обычно очень фрагментирован – люди быстро переключаются между каналами, не покупая ничего, и сложно понять, какая именно реклама действительно сработала. С помощью специализированных ИТ-инструментов маркетологи могут понять, какие точки взаимодействия с покупателями эффективнее в плане продаж. К примеру, если соцсети работают, то какие именно и с каким типом контента? С какими блогерами лучше выстроить партнерские отношения? В каких СМИ лучше запускать спецпроекты, чтобы «поймать» свою аудиторию? На каких сайтах размещать баннеры? Какие маркетинговые активности запланировать, чтобы рассказать о продукте большему количеству людей и усилить их лояльность к бренду – форумы, конференции, быть может, благотворительные регаты?..

Подведем итог: как бы то ни было, использование больших данных позволяет маркетологам намного эффективнее распределять бюджеты и запускать действительно работающие рекламные кампании. По данным Invespcro, 83% маркетологов, использующих кампании на основе данных, обеспечивают в 5 раз большую рентабельность инвестиций на маркетинг.