Разделы

Big Data

«Большие данные» создают хороший контент

Одним из главных применений технологий Big Data может стать создание персонализированного контента для пользователей. Многие компании уже сейчас тестируют это последнее достижения аналитики.

Технологии Big Data становятся все популярнее и с каждым днем все больше меняют наше представление о многих сферах бизнеса. Пожалуй, наиболее сильное влияние они оказывают на современные маркетинговые технологии. Компаниям сегодня необходимо максимально взаимодействовать со своей аудиторией через интернет, и технологии Big Data позволяют сделать эту коммуникацию более нацеленной и, следовательно, эффективной. Новейшим трендом Big Data в маркетинге стала подготовка контента при помощи «больших данных» клиентской информации.

Big Data позволяет компаниям собирать и анализировать массивы пользовательских данных. Маркетологи в свою очередь могут использовать эти данные для того, чтобы создавать контент, нацеленный на отдельных клиентов, возрастные и финансовые группы, лояльных и сомневающихся пользователей. Благодаря новым технологиям, компании больше не будут терять бесценную информацию, которую им добровольно предоставляют клиенты. Напротив, они будут использовать эту информацию для того, чтобы улучшить взаимодействие с клиентами, а, следовательно, и увеличить свою прибыль.

Big Data позволяет бизнесу узнать свою аудиторию

Бизнес всегда сталкивался с большими трудностями при оценке собственной аудитории. Далеко не каждая компания знает, кто ее клиенты, какие товары им нравятся, а какие — нет. Журнал Forbes и маркетинговая компания Rocket Fuel провели в 2013 г. исследование среди компаний, которые используют технологии «больших данных» в маркетинге. Задачей этого исследования было выявить, насколько сильно применение аналитики Big Data влияет на взаимодействие компании с ее аудиторией.

Изменение уровня понимания аудитории в зависимости от использования Big Data в маркетинговых проектах

Компания... Компании, в которых Big Data используется в менее чем 50% маркетинговых проектах Компании, в которых Big Data используется более чем в 50% маркетинговых проектов
...понимает, кто интересуется ее товарами 63% 84%
...понимает, кому нравятся, а кому не нравятся ее товары 52% 79%
...понимает почему ее товары нравятся и не нравятся 48% 79%
...покупает подходящие рекламные места 50% 75%
...эффективно монетизирует аудиторию 45% 75%
...понимает, какие маркетингоые проекты необоснованно тратят деньги 42% 63%

Источник: Forbes, 2013

Компания, которая хорошо знает свою аудиторию, может создавать релевантный контент для всех представителей этой аудитории. Если раньше бизнес одинаково обращался ко всем своим клиентам, то теперь он может по-разному говорить с теми, кто доволен его товарами и с теми, кто еще сомневается, со старыми и молодыми, с мужчинами и с женщинами. Причем речь идет далеко не только о крупных демографических категориях. Чем больше данных компания может собрать о клиенте, тем более нацеленно она может общаться с ним, предлагая именно те товары, которые он хочет.

«Большие данные нужны для того, чтобы оценивать пристрастия и движения больших масс людей и обрабатывать эту информацию целиком. Это общие данные, по которым можно в целом оценить отношение аудитории к бренду, склонность людей покупать этот бренд», – отмечает Ксения Рыжкова, директор по маркетингу и связям с общественностью, «Ашманов и партнеры». Чем больше данных система может обработать, тем больше общих групп она может выделить среди клиентов. В конце концов, обработка данных окупается и приносит деньги, подчеркивает эксперт.

Согласно данным McKinsey, 61% покупателей используют цифровые каналы хотя бы один раз, прежде чем принять решение о покупке. 42% европейцев даже в магазинах пользуются мобильными устройствами для поиска и принятия решения. Очевидно, что наиболее успешной окажется та компания, что сможет предложить клиентам наиболее релевантный контент, окажется наиболее успешной. Исследование McKinsey, проведенное в ноябре 2013 г., подтверждает этот вывод: компании, освоившие технологии Big Data, демонстрируют на 5% больше продуктивности и на 6% больше прибылей.

Больше данных – лучше контент

Уже сегодня многие компании используют Big Data для того, чтобы каждый их клиент получал более релевантный контент и узнавал именно о тех товарах, которые его интересуют. Наиболее наглядным примером этого служат рекламные и новостные рассылки.

Как с помощью технологий Big Data можно увеличить счастье потребителей? Точно так же, как это происходит в мире без технологий, уверяют эксперты. «Я каждую неделю прихожу в один и тот же ресторан и заказываю примерно одни и те же блюда. Поэтому последние два года официанты оставляют на кухне заказ и приносят мне мои напитки еще до того, как я их заказал», – поясняет Григорий Бакунов, директор по распространению технологий компании «Яндекс». «Представьте, что на сайте новостей вам в первую очередь показываются новости только тех тематик, которые вы традиционно просматриваете сами? Вот это и есть самый простой пример улучшения контента с помощью анализа данных», – заключает эксперт.

MES по-русски: чем заменить зарубежные системы управления производственными процессами
Цифровизация

К примеру, маркетинговая компания Marketo в 2013 г. начала тестировать группировку по интересам на собственной рассылке. Компания использовала данные о пользователях, чтобы создавать рекламную и новостную рассылку, которая была бы интересна конкретным клиентам. Пользователи, которые были заинтересованы в социальных сетях, чаще получали новости о социальных сетях, пользователи, часто читающие новости о новых технологиях, получали соответствующий контент и так далее. По результатам эксперимента Marketo удалось добиться увеличения частоты открытия писем от них с 22% до 34%. По ссылкам из рекламных писем стали переходить 12,6% получателей вместо 5,1%.

Авторы работы «McKinsey on Marketing and Sales» сравнили эффективность массовых email-рассылок с целевыми рассылками, созданными при помощи аналитики пользовательских данных. Целевые рассылки позволили компаниям, участвующим в исследовании, провести за год 100 дополнительных рекламных кампаний. Они охватили 2 млн новых клиентов и установили 10 млн дополнительных транзакций с клиентами. По оценкам аналитиков, в среднем компании, применявшие сегментированную рассылку по пользовательским группам, добились увеличения прибыли от продажи рекламируемых товаров на 288%.

Большая аналитика в ритейле

Деперсонализированные данные сегодня собираются из различных релевантных источников: помимо сведений о покупателях, участвующих во всевозможных программах лояльности, источником данных может послужить, например, отклик на смс или на сообщение в мобильном приложении. Весь объем данных анализируется с помощью специально разработанных программных алгоритмов. На основе полученных сведений создаются решения, направленные на стимулирование потребителей (таргетированные рекламные акции, персонализированные купоны, работа с покупательской лояльностью).

Подобный сервис сегодня востребован в основном сетевыми ритейлерами: это хороший инструмент повышения эффективности маркетинговых коммуникаций, который к тому же позволяет их автоматизировать. Однако в России технологиями Big Data заинтересовались не только ритейлеры. Фонд «Сколково» и российская компания i-Free, специализирующаяся в области мобильных инноваций, планируют в 2014 г. совместную работу над рядом проектов, связанных с Big Data. «С большими данными нужно уметь правильно работать, чтобы можно было создавать сервисы, заточенные под конкретных пользователей. И одна из наших главных задач в проекте со Сколково – разработка и внедрение именно таких продуктов и услуг, которые будут казаться пользователям сделанными персонально для них», – пояснил Павел Соколов, руководитель направления Mobile NFC компании i-Free.

Не менее важной частью контента в сфере ритейла являются результаты поисковых запросов, которые будут делать пользователи. Так, крупнейшая американская торговая сеть Wal-Mart пользуется семантическим поиском системы Polaris, в основе которого лежит аналитика Big Data. Поисковая система увеличивает шансы пользователей найти именно тот товар, который нужен им, и, следовательно, увеличивает количество покупок (по данным Walmart на 10-15%).

Big Data – время настало

Если в прошлом году компании еще планировали начать работать с Big Data, то в 2014 г. большинство уже приступило к активной фазе воплощения этих проектов в жизнь. Согласно опросу «2014 IDG Enterprise Big Data», в котором приняло участие более 1700 руководителей ИТ, проекты Big Data являются приоритетными для 60% крупных компаний и для 46% средних и малых.

Компаниям предстоит не только собрать данные, но и понять, как лучше всего использовать их, чтобы достичь большей прибыли. Применение аналитики больших данных в маркетинге является одним из самых перспективных направлений, считают эксперты. «Полезными могут быть даже данные о трафике вашего вебсайта. Они могут рассказать вам многое о повадках и запросах ваших клиентов, хотя сами клиенты даже не подозревают об этом», считает Фил Параникас (Phil Paranicas), директор цифровых медиа ThomasNet. Эти данные могут стать ключевым фактором при принятии множества важнейших решений для компании, уверен он.

Евгений Смирнов