Big Data to w uproszczeniu zbieranie i przetwarzanie ogromnych zbiorów danych w celu zdobycia wartościowych informacji. W biznesie i marketingu chodzi przede wszystkim o analizę danych o konsumentach. Dalej brzmi ogólnie i enigmatycznie, prawda? Przyjrzyjmy się, jak w praktyce firmy wykorzystują big data do podejmowania decyzji.
Temat Big Data przewija się nie od dzisiaj na wszelkiej maści konferencjach marketingowych. Rok czy dwa lata temu był regularnie wymieniany wśród trendów, które zmienią rynek. W dużej mierze tak się stało, chociaż nie pisze się o tym tak dużo na blogach marketingowych, które siłą rzeczy są raczej nastawione na obserwowanie tego, co się dzieje w świecie marketingu internetowego i narzędzi dostępnych dla small businessu i agencji.
Jednak duże marki korzystają już z rozwiązań big data na wielką skalę. Banki, telekomy, sieci handlowe praktycznie cały czas wykorzystują analizy wielkich zbiorów danych do optymalizacji procesów biznesowych.
Content
Google, Facebook, Amazon, Netflix, Spotify…
Giganci branży mar-tech praktycznie bazują na big data. Algorytmy Facebooka czy Google przetwarzają ogromne zbiory danych w czasie rzeczywistym. Wielu marketerów korzystających na co dzień z Google AdWords czy Analytics nawet nie wie, że Google oferuje rozwiązania z zakresu analityki big data dla firm (Big Data Solutions w ramach Google Cloud, z którego korzysta na przykład Spotify). Więcej na temat produktów Google z tego segmentu przeczytacie między innymi na blogu Google Cloud Big Data and Machine Learning Blog.
Jeśli czytasz ten artykuł z perspektywy “zwykłego” użytkownika sieci zainteresowanego nowinkami technologicznymi, a nie specjalisty od przetwarzania danych, algorytmów etc., to pewnie interesuje cię, co dzieje się z twoimi danymi, prawda? Na stronie Google Privacy znajdziesz informacje, w jaki sposób Google zbiera dane na temat użytkowników i w jaki sposób je wykorzystuje, aby:
- wskazywać ci optymalną trasę, gdy korzystasz z map,
- automatycznie uzupełniać zapytania, gdy korzystasz z wyszukiwarki,
- sugerować ci interesujące (dla ciebie) filmy na YouTube itd.
Tam też możesz sprawdzić, co Google wie o tobie i ewentualnie zmienić ustawienia prywatności.
Big data i sprzedaż internetowa
Wykorzystanie big data znajduje zastosowanie także w branży e-commerce, gdzie zdecydowanym liderem w tym zakresie wydaje się być Amazon. Firma Bezosa inwestuje przede wszystkim w dane. Z ich rozwiązań korzysta między innymi inny internetowy gigant – Netflix. Wiele wskazuje na to, że docelowo Amazon będzie można określić mianem firmy od Big Data, a nie firmy sprzedającej towary online. W tej chwili angażuje się także we wspieranie celów niekomercyjnych – np. hostuje dane dla inicjatyw typu Human Genome Project. Dane te są ogólnodostępne – każdy może z nich korzystać.
Jak to wpływa na sam rynek e-commerce? Amazon dzięki big data może trafniej sugerować powiązane produkty, rekomendować e-booki na Kindle, upraszczać proces zamawiania (one-click), czy też optymalizować całą logistykę, co nie pozostaje bez wpływu na ceny i konkurencyjność usług.
W e-commerce kluczem do sukcesu jest zbieranie danych behawioralnych, czyli obrazujących realne zachowania użytkowników. Są one zdecydowanie bardziej wartościowym źródłem wiedzy w porównaniu do danych deklaratywnych. Pamiętacie, jak kiedyś zakładało się pocztę na jakimś portalu (WP, Onet itp.), to trzeba było wypełnić kwestionariusz na temat swoich zainteresowań. To wpływało potem na kwestie związane z reklamami i mailingami. Dzisiaj algorytmy same domyślą się, co cię interesuje.
Big data w finansach
W świecie finansów, gdzie nie tylko analiza obecnej, ale także prognozowanie przyszłej kondycji finansowej poszczególnych podmiotów (od wielkich instytucji, po przeciętnego Kowalskiego) jest kluczem do efektywnego prowadzenia biznesu, Big Data jest nieodłącznym elementem podejmowania decyzji.
Big Data pozwala na przykład odnajdywać kluczowe czynniki wpływające na zmiany cen akcji na giełdach. Analiza wielkich zbiorów danych pomaga inwestorom na optymalne kształtowanie swoich portfeli instrumentów finansowych.
Analiza i przetwarzanie Big Data znajduje także na rynku usług konsumenckich. Przykładowo, firma Monedo Now analizuje dane, aby odpowiednio dobierać ofertę dla swoich klientów. W interesie firmy (jak i klienta) jest udzielenie pożyczki, która faktycznie będzie spłacona. W przypadku zbyt dużego zagrożenia niewypłacalnością, pożyczkodawcy opłaca się zmniejszyć kwotę pożyczki, jednocześnie ograniczając ryzyko, że pożyczkobiorca nie będzie w stanie jej spłacić. Jak udało mi się ustalić, firma ta, aby ocenić kondycję konsumentów zainteresowanych pożyczkami online, wykorzystuje analizę ogromnych zbiorów plików cookies z różnego rodzaju platform zakupowych, mediów społecznościowych itp.
Analiza deskrytprywna, predyktywna i preskryptywna
Analiza Big Data pozwala nie tylko na szukanie prostych zależności, ale także na analizę predyktywną, czyli przewidywanie tego, co się wydarzy w konkretnym przypadku. Parę miesięcy temu pisałem o tym na łamach magazynu Sprawny Marketing pokazując, że analityka jaką znamy z podstawowych funkcji Google Analytics to dopiero przedsmak, a prawdziwy potencjał tkwi właśnie w analizie predyktywnej i preskryptywnej.
Te etapy pozwalają przewidzieć, co się prawdopodobnie wydarzy w danych okolicznościach, a także jakie są tego przyczyny i co należy zrobić, aby wykorzystać to na swoją korzyść. Analityka Big Data to, dzięki dźwignięciu zarządzania ryzykiem na zupełnie nowy poziom, de facto narzędzie kontrolowania i kształtowania przyszłości.
Artykuł opublikowany we współpracy z firmą Mondeo Now