TOП-5 преимуществ использования Big Data

19

10

2018

Сегодня data scientist — уже не просто модное слово, а data-обоснованные решения из конкурентного преимущества превратились в главное условие выживания бизнеса. О пяти наиболее важных преимуществах использования Big Data в коммуникациях и об их применении в AGAMA Communications нам рассказал Кристос Папаполизос, President South Eastern Europe, Central Asia and CIS DDB Europe.

Определения

Люди часто путают Big Data c data-обоснованными решениями. Big Data — это обеспеченная сегодняшними технологическими достижениями (такими как искусственный интеллект) возможность анализировать и перепроверять крупные массивы данных из различных источников. Это позволяет в миллисекунды предсказывать наиболее вероятный исход решения А и сравнивать его с аналогичным результатом решения Б. Big Data также позволяет выделять инсайты, стоящие за тем или иным поведением пользователей.

С другой стороны, data-обоснованные решения — это уже конкретные действия, предпринимаемые на основе больших данных. В коммуникационной отрасли ярким примером являются торги в реальном времени (Real Time Bidding, RTB). По заранее определенным параметрам суперкомпьютеры в миллисекунды выдают готовое решение: стоит ли делать ставки (и какие) в аукционе на показ баннерной рекламы пользователю, чей профиль подходит под все требования рекламодателя. Программа записывает и отслеживает все варианты исхода событий, и с каждым новым аукционом оценивает результат и улучшает параметры торгов.

Как данная технология применяется в реальности? Предположим я, Кристос Папаполизос, заинтересован в покупке подержанного Range Rover. Каждый день я захожу на сайты с подержанными авто и официальный сайт Land Rover с ценами и техническими характеристиками, знакомлюсь со сравнительными обзорами на форумах; кроме того, я ежедневно просматриваю новости на Bloomberg. По моей истории посещаемых сайтов алгоритм способен оценить мое намерение и готовность к покупке автомобиля, а также определить, используя открытые источники, к какой возрастной группе я принадлежу, каковы мои текущие привычки (например, использование смартфона рано утром) и на каком языке я преимущественно общаюсь. Исходя из этих данных, я — идеальная «мишень» для баннерной рекламы подержанного Range Rover, которую мне покажут при моем следующем посещении сайта Bloomberg. Если я кликну на один из таких баннеров и забронирую тест-драйв, транзакция может считаться успешной (в зависимости от KPIs). Ее занесут в базу данных как контрольный показатель и уже с ним продолжат работу, улучшая раз за разом.

Почему «большие данные», да и просто данные, критически важны для выживания бизнеса? Поговорим о 5 главных преимуществах, которые они позволяют получить.

  1. Обоснованность бизнес-подходов и дальнейших действий

Основываясь на огромных массивах данных о пользователях, доступных из открытых источников (например, что они читают, сколько времени проводят на тех или иных страницах, что делают в социальных сетях, склонны ли совершать покупки в интернет-магазинах и т.п.), бизнесы могут составить точные «портреты» своих потенциальных клиентов, открыть новые целевые аудитории и в целом провести глубокий анализ своего бизнеса и принимать более обоснованные решения. Так, например, поступает Procter&Gamble, анализируя данные о своих клиентах и превращая их в добавочную ценность и инсайты для новых кампаний.

  1. Скорость принятия решений

Современные суперкомпьютеры способны анализировать зеттабайты информации и генерировать результаты в считанные миллисекунды. Они выдают эффективные персонализированные решения на основе профилей пользователей, каждому — оптимальное предложение в наилучшем контексте. Например, молодой матери, которая регулярно ищет детские товары, начнет подтягиваться реклама соответствующих брендов. А при поиске идеи для подарка, скажем, коллеге, алгоритм выдаст рекламу нескольких подходящих опций на основе данных о вашем месте работы, возрасте и т.п. Таким образом, время, необходимое для извлечения выгоды из новых возможностей, минимизируется практически до нуля.

  1. Эффективность результатов

Теперь мы можем до деталей определять, кому хотим продать свой продукт; находить этих людей в наиболее подходящий момент — когда они готовы воспринимать нашу информацию; вовлекать их во взаимодействие с минимальными для бизнеса инвестициями для такого контакта с потенциальными клиентами. А полученный опыт использовать для дальнейшего совершенствования прицельного таргетинга. Все это значительно сокращает инвестиции, необходимые для достижения эффективных бизнес-результатов. Так, Surfdome, одна из ведущих компаний в европейском сегменте онлайн-ритейла, обеспечивает кросс-продажи и рост среднего чека благодаря анализу Big Data, требующему гораздо меньше инвестиций в сравнении с «классическими» инструментами.

  1. Обнаружение удивительных закономерностей

Современное общество ежедневно генерирует огромные объемы данных — информация (преимущественно неструктурированная) удваивается в количестве менее чем за 18 месяцев. Частные блоги и социальные сети за несколько лет генерируют больше данных, чем человечество за всю свою предыдущую историю. К 2020 году эта цифра превысит 42 зеттабайта. Человеческий разум не способен анализировать такие информационные потоки, тем более — в реальном времени.

Однако технологии Big Data открывают нам возможность в реальном времени создавать приближенные к реальности статистические модели, обнаруживающие ранее скрытые, неочевидные закономерности. К примеру, повысившуюся после какого-то мероприятия интенсивность обсуждений на заданную тему или влияние погодных условий на уровень спроса в какой-либо товарной категории. Эти корреляции открывают маркетологам ранее невиданные возможности, поэтому как минимум две трети клиентов группы AGAMA Communications в категориях Retail, Telecom и т.п. уже получают решения на базе Big Data.

  1. Честные метрики

Важное отличие методов Big Data — способность отвечать на вопросы «почему происходит именно так», «чего стоит ждать в будущем» и даже «какие действия помогут добиться необходимого результата». Раньше подобные решения мог дать только целый штат экспертов, неделями анализирующий поступающую информацию. Человеческий фактор — самоуверенность, отсутствие всеобъемлющего опыта и ограничения нашего разума — становились причиной многочисленных «черных лебедей». Всех этих недостатков лишен наш инструмент для бизнес-аналитики Brand Metrics® и подобные ему. И чем больший объем качественной исторической информации обрабатывается, тем точнее конечный результат, который помогает выполнять конкретные бизнес-KPI, поставленные клиентами.