Что такое большие данные?

Начнем с того, что нам необходимо разобраться в том, что же такое большие данные, что они из себя представляют? Основные характеристики этого концепта состоят из четырех терминов, которые в английском языке начинаются на букву «V» — это Volume (Объем), Velocity (Скорость), Variety (Разнообразие), Veracity (Достоверность). Под Объемом понимается размер информации, обычно в случае больших данных он исчисляется в терабайтах и петабайтах. Далее идет Скорость — она диктует темп, с которым обрабатываются данные. Так как новая информация поступает ежесекундно, данные должны проходить обработку как можно скорее. Что касается Разнообразия, то речь идет о том, что данные могут выглядеть абсолютно по-разному: текст, фото, видео, файлы разных размеров и форматов, Excel-таблицы, например. И, наконец, Достоверность означает, что все поступающие данные, а также их последующий анализ должны соответствовать действительности.

Персонализированные рекламные кампании с помощью больших данных

Что касается сферы цифрового маркетинга, то его невозможно себе представить без данных в том или ином виде. Естественно, в современном мире большие данные занимают главенствующее положение, когда речь заходит о маркетинговых стратегиях, потому что для достижения коммерческого успеха необходимо хорошо разбираться в поведении и предпочтениях десятков и сотен миллионов потребителей, чьи данные тщательно собираются и хранятся. Рассмотрим ключевые факторы, которые помогают овладеть нужной информацией.

Во-первых, большие данные помогают предвидеть тренды и заранее подготовиться к уровню спроса в будущем. Раздел Big Data, который связан с составлением бизнес-прогнозов называется Predictive Analytics (предсказательная аналитика). Это область аналитики данных, которая использует статистические модели и алгоритмы для предсказания будущих событий или результатов на основе имеющихся данных. В том числе с помощью анализа больших данных аналитики способны заметить еще только зарождающиеся тренды, чтобы составить прогноз покупательских предпочтений на ближайшее будущее. Для подобных целей обращают внимание на поведение пользователя при использовании сервиса или продукта (например, кто, когда и с какого устройства зашел на платформу, сделал LTV (Lifetime Value) и т. д.), а также обращаются к алгоритмам машинного обучения. Влияют большие данные и на ценообразование. Маржинальность, спрос, себестоимость продукта и цены конкурентов — с этими понятиями работает Big Data. Таким образом, компании, которые пользуются возможностью отслеживать тенденции на рынке, получают преимущество над своими конкурентами.

Нельзя и пройти мимо того факта, что анализ больших данных предоставляет бизнесу возможность узнать все о покупательском поведении. В качестве источников такой информации выступают социальные сети, аналитика веб-страниц, потребительские опросники, а также истории транзакций. В результате маркетолог может составить точный профайл своей целевой аудитории, выявить нужды потребителей и разработать максимально персонализированные рекламные кампании на основе продуктов, которые действительно нужны целевой аудитории.

Еще одна задача, которую Big Data значительно упрощает, — это составление портрета потребителя. Для создания подобного портрета используются различные характеристики, например демографические данные, психографические данные, интересы покупателя и его привычки. Какую роль играют большие данные в этом процессе? Благодаря большим данным информация о потребителе поступает из совершенно разных источников: от социальных сетей до данных, предоставленных сторонними провайдерами. В итоге в руках у компании оказывается всеобъемлющий портрет потенциального покупателя.

Уровни лояльности потребителей

Большие данные не только помогают бизнесу при создании персонализированного контента, но и повышают уровни удовлетворенности покупателя, когда он видит в своей ленте таргетированную рекламу товара, который точно подходит под его запросы. Персонализация появилась в сфере несколько десятков лет назад, и сейчас именно она стала ключевым фактором для достижения высоких уровней лояльности потребителей к бренду. Развитие больших данных привело к росту продаж, так как таргетированная реклама формируется на основе Big Data. Использование больших данных при создании рекламной кампании дает бизнесу возможность сегментировать целевую аудиторию. Рекомендательные сервисы пользуются данными Big Data для того, чтобы предложить пользователю желаемые товары. Такие рекомендации повышают активность потребителя, увеличивают конверсию и приводят к повторным сделкам. Еще одна деталь, которая позволяет увеличить продажи, — это умение подбирать содержание сайта так, чтобы он максимально подходил посетителю. Это действие также стало возможным благодаря использованию больших данных. SmarterHQ пишет, что предоставление персонализированного контента позволяет увеличить лояльность к бренду среди миллениалов в среднем на 28%.

В наше время каждый пользователь оставляет за собой цифровой след. Гаджеты, смартфоны и умные устройства в доме собирают данные о нашей повседневной жизни с целью предлагать нам рекламные продукты, которые могут быть нам интересны. Стоит обратиться к нескольким примерам того, как корпорации используют большие данные для совершенствования своих рекомендательных алгоритмов. Например, посмотрим на Netflix. Этот стриминговый сервис известен своим алгоритмом, который предлагает зрителям те фильмы и сериалы, которые им наиболее вероятно понравятся, основываясь на истории просмотра, поиска и оценках просмотренного контента. Netflix также собирает данные о поведении пользователей на платформе: остановка воспроизведения, перемотка или просмотр определенного контента несколько раз. Анализируя эти данные, компания определяет, какие элементы пользовательского опыта могут быть улучшены. Это помогает платформе оптимизировать интерфейс, рекомендации, функциональность плеера и другие аспекты, чтобы обеспечить более удобное и увлекательное взаимодействие с платформой. В таком же формате большие данные использует и музыкальный стриминговый сервис Spotify: он внимательно отслеживает историю прослушиваний каждого клиента и создает персонализированные плейлисты на основе имеющейся информации. Сервис запоминает также жанры, которые предпочитает слушатель, и исполнителей.

Вопрос этики

Говоря на тему сбора и анализа больших данных, нельзя не обратиться к этому вопросу, не упомянув и другой стороны медали: проблема приватности и потенциальные этические сложности. Для того, чтобы отношения бизнес-потребитель были доверительными, корпорациям необходимо безопасно хранить личные данные пользователей. Права потребителя должны соблюдаться, например, в виде всплывающего окна на веб-странице, которое спросит разрешение у посетителя использовать и хранить файлы cookie в маркетинговых целях. Существуют законы, которые защищают права пользователей в вопросе хранения и использования личных данных. Например, в Европейском Союзе действует Общий регламент по защите данных, которое запрещает хранить личные данные без разрешения пользователя. В общем и целом, чтобы повысить уровень лояльности клиентов, корпорациям следует удостовериться в том, что собираемые данные находятся в безопасности, а также честно рассказывать о том, как эта безопасность обеспечивается.

Итого мы имеем, что в наше время большие данные играют ключевую роль в цифровом маркетинге, так как они позволяют предоставлять каждому пользователю персонализированный контент, что высоко ценится на рынке в данный момент. С помощью анализа больших данных можно построить максимально точный портрет потребителя, так как данные собираются на основе любых действий пользователя в интернете. Однако бизнесу не стоит экономить на обеспечении безопасности собранных данных, так как в противном случае вероятны утечки, что приведет к потере доверия со стороны потребителя.