Биг дата или большие данные — большой объем структурированных и неструктурированных данных. Биг дата используется для компьютерного анализа, выявляющего закономерности, тренды и корреляции, особенно касающиеся человеческого поведения и взаимодействий.
Признаки больших данных
Хотя сбор и обработка большого объема данных появились давно, термин «большие данные» относительно новый. Выделяют три признака биг дата:
— Объем
Информация приходит из разных источников, например транзакций, социальных сетей и датчиков в электронике. Раньше хранение такого объема было бы проблематичным, но с новыми распределенными технологиями (например, Hadoop) этот процесс упростился.
— Скорость
Потоки данных идут с огромной скоростью и должны обрабатываться своевременно. RFID-метки, датчики и умные измерители показателей приборов приводят к необходимости обрабатывать данные почти в реальном времени.
— Разнообразие
Данные приходят во всех форматах — от структурированных в традиционных базах данных до неструктурированных текстовых документов, эмейлов, видео и аудио.
Почему большие данные важны в маркетинге
Объем создаваемых и хранящихся на глобальном уровне данных огромен и продолжает расти. Это означает, что есть потенциал получать инсайты с бизнес-информации.
Обладание большими данными автоматически не приводит к лучшему маркетингу, но дает потенциал для развития. Важны не столько данные, сколько решения, которые вы принимаете благодаря ним и действия, которые вы совершаете.
Комбинируя большие данные с маркетинговой стратегией, компания может оказать существенное влияние на эти ключевые области:
— Покупательское вовлечение. Биг дата может дать представление не только о том, кто ваши покупатели, но и где они, что они хотят, как и когда с ними стоит контактировать.
— Удержание клиентов и лояльность. Большие данные могут помочь вам определить, что влияет на покупательскую лояльность и что заставляет их возвращаться снова и снова.
— Маркетинговая оптимизация. С большими данными вы можете определить оптимальные затраты на маркетинг для разных каналов, а также постоянно оптимизировать маркетинговую деятельность тестированием, измерением и анализом.
Три типа больших данных, важные для маркетинга
— Пользовательские — ближайшая к маркетингу категория больших данных, может включать поведенческие и транзакционные метрики, например источники трафика в маркетинговых кампаниях, точки продаж, данные опросов и результаты программ лояльности.
— Операционные — эта категория биг дата обычно включает в себя объективные метрики, измеряющие качество маркетинговых процессов по отношению к маркетинговым операциям: распределение ресурсов, управление активами, контроль бюджета.
— Финансовые — как правило, в финансовой системе организации эта категория больших данных может включать в себя продажи, доходы, прибыль и другие объективные данные, измеряющие финансовое состояние организации.
Три шага, чтобы сделать лучший маркетинг на основе биг дата
Есть всего несколько вещей, которые каждый маркетолог должен держать в уме, чтобы использование больших данных было эффективным:
- Используйте большие данные для глубокого анализа. Большие данные дают возможность копать глубже и глубже, получая богатые инсайты. Идеи, полученые из первичного анализа, можно исследовать дальше, и с каждым разом они будут расширяться.
- Внедряйте идеи из больших данных там, где они могут быть использованы. Логично, что директору по маркетингу нужны инсайты, предоставленные большими данными. Но они нужны также менеджерам, работникам колл-центра, продавцам и так далее. Польза от инсайтов будет только, если их применять.
- Улучшайте постепенно. Начните с сосредоточения на нескольких ключевых задачах. Как только вы решите, какие результаты хотели бы увеличить, сможете определить необходимые для анализа данные. Далее расширяйте список значимых задач, и повторяйте аналогичные действия.