Big Data:

Big Data (Большие данные) — понятие, которое практически не знакомо специалистам в Украине. Если, конечно, они не работают в IT. Так же неочевидны и возможности Big Data, в том числе для маркетинга и продаж.

Эта ситуация характерна для всего мира. Согласно исследованию международной консалтинговой компании McKinsey, даже такие прогрессивные отрасли как здравоохранение в США, используют преимущества Big Data максимум на 10–20%

Спикеры и участники Web Summit 2018 уже назвали Big Data «новой нефтью». Мы писали об этом в статье «WEB SUMMIT 2018: самые свежие впечатления из Лиссабона».

Раньше маркетологам приходилось изучать своих потребителей «вручную»: проводя опросы или при личном общении. Big Data позволяет значительно автоматизировать этот процесс.

Крупные e-commerce компании накопили огромное количество информации о каждом из клиентов: как часто покупатель заходит на сайт, через какие устройства, где он живет, чем интересуется, сколько покупок и когда совершил.

Таких покупателей и транзакций — миллиарды, и эту информацию в табличке Excel не обработать. На помощь приходят специалисты (Data Scientists) и новые технологии обработки данных.

Согласно исследованию Capgemini Digital Transformation Institute, 81% покупателей готовы платить больше за лучший клиентский опыт. Если персонализированный опыт клиента так важен, что люди за него готовы доплачивать, без знаний о клиенте не обойтись.

Некоторые сегменты экономики особенно «богаты» данными о своих клиентах.

Консалтинговая компания McKinsey отмечает: «Использование Big Data в банковской сфере может способствовать лучшим перекрестным продажам, разработке персонализированных продуктов, динамическому ценообразованию, лучшей оценке рисков и более эффективному маркетингу. А более персонализированные медицинские услуги помимо продления жизни и улучшения самочувствия пациентов, могут сэкономить от $2 до $10 трлн по всему миру.

Такие компании как Netflix и Procter & Gamble используют Big Data для предсказания клиентского спроса. Они классифицируют основные свойства предыдущих и нынешних продуктов, моделируют соотношение между этими свойствами и коммерческим успехом, и таким образом строят прогнозирующие модели для новых продуктов и услуг.

McKinsey отмечает: «Раньше титаны индустрии вливали миллиарды в фабрики и оборудование. Новые лидеры будут усиленно инвестировать в цифровые платформы, данные и специалистов, способных анализировать эти данные».

В этой ситуации востребованными будут профессионалы по визуализации данных. Ведь именно это поможет понять основные выводы из аналитической работы. А все это вместе сможет влиять на принятие коммерческих решений.

Далеко не всем данным можно доверять. Далеко не все данные можно получить. Далеко не все данные можно хранить. Верификация, законный сбор, законное и безопасное хранение информации зачастую представляют собой серьезные препятствия.

Сбор персональной информации дорос до такого масштаба, что государственным органам приходится вмешиваться.

В этом году Европейский союз принял The General Data Protection Regulation (GDPR). Документ предписывает компаниям, которые собирают персональные данные граждан ЕС, предпринять максимум усилий для обеспечения безопасного хранения информации и невозможности ее утечки.

Граница между сбором данных о клиентах и вторжением в частную жизнь пока еще довольно размыта. И перед этой дилеммой стоит каждый бизнес, который решает использовать Big Data в коммерческих целях.

Также вам может быть интересно:

• SEO в блоге — как продвинуть свою статью к пользователю: https://content.ua/seo_v_bloge_kak_prodvinut_svoju_statiu_k_polzovatelu
• Blog sells — как работают продажи при помощи блога: https://content.ua/blog_sells_kak_rabotajut_prodazi_pri_pomoschi_bloga