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:
- 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.
- 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.
- 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.
