Технологии Big Data: как использовать Большие данные в маркетинге
Article title

Технологии Big Data: как использовать большие данные в маркетинге

30 октября 2020
~ 20 минут на чтение
Алексей Семёнов
редактор
Big Data — это сложные и объёмные наборы разной информации. Они представлены в «сыром виде» и требуют предварительной обработки, чтобы получить из них ценные сведения, которые могут принести пользу предприятиям и организациям.

Оглавление

Что такое Big Data?

Термин Big Data появился в 2008 году. Впервые его употребил редактор журнала Nature — Клиффорд Линч. Он рассказывал про взрывной рост объемов мировой информации и отмечал, что освоить их помогут новые инструменты и более развитые технологии.

Чтобы понять Big Data, необходимо определиться с понятием и его функцией в маркетинге. В наши дни пользователи генерируют данные регулярно: когда они открывают какое-либо приложение, ищут информацию в Google, совершают покупки в интернете или просто путешествуют со смартфоном в кармане. В результате возникают огромные массивы ценной информации, которую компании собирают, анализируют и визуализируют.
What Exactly Is Big Data and Why Should You Care? | Forbes
Big Data буквально переводится на русский язык как «Большие данные». Этим термином определяют массивы информации, которые невозможно обработать или проанализировать при помощи традиционных методов с использованием человеческого труда и настольных компьютеров. Особенность Big Data еще и в том, что массив данных со временем продолжает экспоненциально расти, поэтому для оперативного анализа собранных материалов необходимы вычислительные мощности суперкомпьютеров. Соответственно, для обработки Big Data необходимы экономичные, инновационные методы обработки информации и предоставления выводов.

Но зачем прилагать столько усилий для систематизации и анализа Big Data? Аналитику Больших данных используют, чтобы понять привлекательность товаров и услуг, спрогнозировать спрос на рынке и реакцию на рекламную кампанию. Работа с Big Data помогает фирмам привлечь больше потенциальных клиентов и увеличить доходы, использовать ресурсы рационально и строить грамотную бизнес-стратегию.

Разница подходов

Функции и задачи больших данных

Анализ Больших данных начинается с их сбора. Информацию получают отовсюду: с наших смартфонов, кредитных карт, программных приложений, автомобилей. Веб-сайты способны передавать огромные объемы данных. Из-за разных форматов и путей возникновения Big Data отличаются рядом характеристик:
1
Volume. Огромные «объемы» данных, которые организации получают из бизнес-транзакций, интеллектуальных (IoT) устройств, промышленного оборудования, социальных сетей и других источников, нужно где-то хранить. В прошлом это было проблемой, но развитие систем хранения информации облегчило ситуацию и сделало информацию доступнее.
2
Velocity. Чаще всего этот пункт относится к скорости прироста, с которой данные поступают в реальном времени. В более широком понимании характеристика объясняет необходимость высокоскоростной обработки из-за темпов изменения и всплесков активности.
3
Variety. Разнообразие больших данных проявляется в их форматах: структурированные цифры из клиентских баз, неструктурированные текстовые, видео- и аудиофайлы, а также полуструктурированная информация из нескольких источников. Если раньше данные можно было собирать только из электронных таблиц, то сегодня данные поступают в разном виде: от электронных писем до голосовых сообщений.
В России под Big Data подразумевают также технологии обработки, а в мире — лишь сам объект исследования.
Big Data характеризует большой объем структурированных и неструктурированных данных, которые ежеминутно образуется в цифровой среде. IBM утверждает, что в мире предприятия ежедневно генерируют почти 2,5 квинтиллиона байтов данных! А 90% глобальных данных получено только за последние 2 года.

Но важен не объем информации, а возможности, которые даёт её анализ. Одно из основных преимуществ Big Data — предиктивный анализ. Инструменты аналитики Больших данных прогнозируют результаты стратегических решений, что оптимизирует операционную эффективность и снижает риски компании.

Big Data объединяют релевантную и точную информацию из нескольких источников, чтобы наиболее точно описать ситуацию на рынке. Анализируя информацию из социальных сетей и поисковых запросов, компании оптимизируют стратегии цифрового маркетинга и опыт потребителей. Например, сведения о рекламных акциях всех конкурентов, позволяют руководство фирмы предложить более выгодный «персональный» подход клиенту.

Компании, правительственные учреждения, поставщики медицинских услуг, финансовые и академические учреждения — все используют возможности Больших данных для улучшения деловых перспектив и качества обслуживания клиентов. Хотя исследования показывают, что еще почти 43% коммерческих организаций до сих пор не обладают необходимыми инструментами для фильтрации нерелевантных данных, теряя потенциальную прибыль. Поэтому сегодня на рынке наметился курс на модернизацию бизнес-процессов, освоение новых технологий и внедрение Big Data.

Блокчейн и Биг Дата: потенциал объединенной технологии

Блокчейн — это децентрализованная система транзакций, где каждую транзакцию проверяет каждый элемент сети. Такая система гарантирует неизменность и невозможность манипуляции данными.

Криптовалюты и другие технологии блокчейн становятся все более популярными. Только в Японии почти 50 банков вступили в партнерские отношения с Ripple, сетью блокчейнов с открытым исходным кодом и с третьей по величине рыночной капитализацией криптовалютой в мире. Для банков сотрудничество обеспечит мгновенные безрисковые транзакции по низкой цене. Интерес к подобным операциям проявляют финансовые структуры в других странах, что означает дальнейшее развитие новых технологий в банковской сфере.
What is blockchain technology and how does it work?
Популярность технологии предвещает рост объема транзакционных данных, записанных в регистрах, в геометрической прогрессии. К 2030 году информация, содержащаяся в реестре блокчейн, составит до 20% мирового рынка Больших данных и будет генерировать до 100 миллиардов долларов годового дохода. Хранение этих «озер данных» у традиционных поставщиков облачных хранилищ (AWS или Azure) обойдется в целое состояние. Своевременно на рынке появились поставщики децентрализованных хранилищ данных, предлагающие экономию затрат до 90%. Их работа облегчает внедрение блокчейн по всему миру и гарантирует развитие сферы.
Если большие данные — это количество, то блокчейн — это качество.
Использование блокчейна открывает новый уровень аналитики Big Data. Такая информация структурирована, полноценна и безопасна, так как ее невозможно подделать из-за сетевой архитектуры. Анализируя ее, алгоритмы смогут проверять каждую транзакцию в режиме реального времени, что практически уничтожит мошенничество в цифровой сфере. Вместо анализа записей о махинациях, которые уже имели место, банки могут мгновенно выявлять рискованные или мошеннические действия и предотвращать их.


Технология блокчейн применима не только к финансовому сектору. Неизменяемые записи, контрольные журналы и уверенность в происхождении данных — всё это применимо в любых бизнес-сферах. Уже сейчас компании внедряют блокчейн при торговле продуктами питания, а с другой стороны — изучают перспективы технологии при освоении космоса. Ожидается, что будущие решения в сфере Big Data и блокчейн радикально изменят способы ведения бизнеса.

Машинное обучение

Сегодня во многих отраслях внедряют машинное обучение для автоматизации бизнес-процессов и модернизации экономической сферы. Концепция предусматривает обучение и управление искусственным интеллектом (ИИ) с помощью специальных алгоритмов. Они учат систему на основе открытых данных или полученного опыта. Со временем такое приложение способно прогнозировать развитие событий без явного программирования человеком и часов потраченных на написание кода.

Например, с помощью машинного обучения можно создать алгоритм технического анализа акций и предполагаемых цен на них. Используя регрессионный и прогнозный анализы, статистическое моделирование и анализа действий, эксперты создают программы, которые рассчитывают время выгодных покупок на фондовом рынке. Они анализируют открытые данные с бирж и предлагают наиболее вероятное развитие событий.

При работе с Большими данными машинное обучение выполняет сходную функцию: специальные программы анализируют внушительные объемы информации без вмешательства человека. Все, что требуется от оператора «научить» алгоритм отбирать полезные данные, которые нужны компании для оптимизации процессов. Благодаря этому аналитики составляют отчеты за несколько кликов мыши, высвобождая своё время и ресурсы для более продуктивных задач: обработки результатов и поиск наиболее эффективных стратегий.

В динамично развивающемся мире, где ожидания клиентов всё выше, а человеческие ресурсы всё ценнее, машинное обучение и наука о данных играют решающую роль в развитии компании. Цифровая технологизация рабочего процесса жизненно необходима для сохранения лидирующих позиций в конкурентной среде.

Большие данные в бизнесе

Всех, кто имеет дело с большими данным, можно условно разделить на несколько групп:
  • Поставщики инфраструктуры — решают задачи хранения и предобработки данных. Например: IBM, Microsoft, Oracle, Sap и другие.
  • Датамайнеры — разработчики алгоритмов, которые помогают заказчикам извлекать ценные сведения. Среди них: Yandex Data Factory, «Алгомост», Glowbyte Consulting, CleverData и др.
  • Системные интеграторы — компании, которые внедряют системы анализа больших данных на стороне клиента. К примеру: «Форс», «Крок» и др.
  • Потребители — компании, которые покупают программно-аппаратные комплексы и заказывают алгоритмы у консультантов. Это «Сбербанк», «Газпром», «МТС», «Мегафон» и другие компании из отраслей финансов, телекоммуникаций, ритейла.
  • Разработчики готовых сервисов — предлагают готовые решения на основе доступа к большим данным. Они открывают возможности Big Data для широкого круга пользователей.
Основные поставщики больших данных в России — поисковые системы. Они имеют доступ к массивам данных, а кроме того, обладают достаточной технологической базой для создания новых сервисов.
Google
На рынке бизнес-аналитики с 2012 года, когда компания запустила Google BigQuery — облачный сервис для анализа Big Data в режиме реального времени. Через год его интегрировали в Google Analytics Premium — платную версию счетчика. Недавно Google представила Cloud Bigtable — масштабируемый, облачный сервис баз данных.

«Яндекс»

Большинство сервисов компании построено на анализе больших данных: поисковый алгоритм на основе нейросетей «Палех», машинный перевод, фильтрация спама, таргетинг в контекстной рекламе, предсказание пробок и погоды, распознавание речи и образов, управление беспилотными автомобилями.

Некоторое время в «Яндексе» существовало отдельное подразделение Yandex Data Factory, которое оказывало консультационные услуги крупным компаниям. Но впоследствии эта структура была внедрена в отдел поиска.

Mail.Ru Group

Система веб-аналитики «Рейтинг Mail.Ru» — первый проект, который начал применять технологии обработки больших данных. Сейчас Big Data используется практически во всех сервисах компании — «Таргет.Mail.Ru», «Почта Mail.Ru», «Одноклассники», «Мой Мир», «Поиск Mail.Ru» и других.

С помощью анализа больших данных Mail.Ru таргетирует рекламу, оптимизирует поиск, ускоряет работу техподдержки, фильтрует спам, изучает поведение пользователей и т.д.

«Рамблер»

Сначала медиахолдинг использовал большие данные только в поиске, а затем в компании появилось направление датамайнинга. «Рамблер» применяет технологии для персонализации контента, блокировки ботов и спама, обработки естественного языка.

Выгоды использования технологии в бизнесе

  • Упрощается планирование.
  • Увеличивается скорость запуска новых проектов.
  • Повышаются шансы проекта на востребованность.
  • Можно оценить степень удовлетворенности пользователей.
  • Проще найти и привлечь целевую аудиторию.
  • Ускоряется взаимодействие с клиентами и контрагентами.
  • Оптимизируются интеграции в цепи поставок.
  • Повышается качество клиентского сервиса, скорость взаимодействия.
  • Повышается лояльность текущих клиентов.
Интерес к технологиям больших данных в России растет, но у Big Data есть как драйверы, так и ограничители.

Big Data в маркетинге

Зачем нужны большие данные в маркетинге? Анализ массивов информации о компании открывает новые возможности:
  • Понять работу бизнеса в цифрах.
  • Изучить конкурентов.
  • Узнать своих клиентов.
Маркетинг сможет выйти на новый уровень понимания и аналитики, что позволит снизить издержки и увеличить продажи.

Выгоды использования технологии в маркетинге

  • Создание точных портретов целевых потребителей.
  • Предсказание реакции потребителей на маркетинговые сообщения.
  • Максимальная персонализация рекламных сообщений.
  • Увеличение кросс-продаж, повторных продаж, ремаркетинга.
  • Поиск и определение причин популярности востребованных товаров и продуктов.
  • Совершенствование продуктов и услуг, повышение лояльности клиентов.
  • Повышение качества обслуживания.
  • Предупреждение мошенничества.
  • Снижение издержек в работе с поставщиками и клиентами.
Благодаря специальным сервисам технологии больших данных, Big Data найдется применение в любом отделе маркетинга, в том числе среднего и малого бизнеса. Вам не потребуется устанавливать и обслуживать дорогостоящее оборудование и содержать специалиста.

Сервисы Big Data

«1С-Битрикс BigData»

Облачный сервис для персонализации торговых предложений, встроенный в систему управления сайтом. Позволяет повысить качество управления и эффективность рекламы, увеличить средний чек, объемы продаж и конверсию за счет персональных предложений, которые создаются на основе знаний о пользователе.
Сервис «1С-Битрикс BigData»
Подключение сервиса
RTB Media

Сервис по управлению закупками цифровой рекламы, который помогает эффективно участвовать в RTB-аукционах. Использует большие данные для привлечения нужных покупателей. С помощью сервиса можно настроить кросс-канальный, поисковый и товарный ретаргетинг.
Демо-версия RTB Media
Демо-версия сервиса
Alytics

Система сквозной аналитики с автоматизацией контекстной рекламы и интерактивными отчетами. Возможности: аналитика, интерактивные дашборды, коллтрекинг, автоматическое управление контекстной рекламой. Позволяет эффективно управлять рекламными бюджетами, предоставляет отчет о таких показателях, как CPA, ROI, выручка и др. Внедряется в несколько кликов, подойдет для специалистов по контекстной рекламе, маркетологов и руководителей.
Интерфейс раздела аналитики Alytics
Интерфейс раздела аналитики
Crossss

Сервис для мультиканальной персонализации интернет-магазинов, своеобразный мерчендайзинг для e-commerce. Сервис собирает информацию об интересах пользователей, анализирует ее и помогает предугадывать желания покупателя. Crossss может перестроить контент сайта лично на каждого пользователя на основе его поведения: выстроить выкладку товаров в каталоге, создать персонализированные и таргетированные почтовые рассылки.
Раздел аналитики в сервисе Crossss
Раздел аналитики в сервисе
Технологии Big Data уже обыденность — множество компаний использует их для решения задач своего бизнеса, наряду с автоматизацией и CRM. Будущее больших данных — применение технологий Blockchain, глубокое внедрение искусственного интеллекта, повсеместный переход на облачные сервисы и платформы для самостоятельной работы, а также анализ Dark Data — всей неоцифрованной информации о компании.
Читайте по теме
Алексей Семёнов
85893
Оцените статью
(4.31)

Поделитесь материалом с друзьями и коллегами:

Комментарии к статье

Другие статьи в блоге
Статьи ~ 10 минут на чтение

Кейс-стади «MyDent24»: 5 приемов для разработки интернет-магазина в B2B-сегменте

114
30 ноября 2020
Статьи ~ 25 минут на чтение

Минимально жизнеспособный продукт: типы, методы, этапы построения

41817
12 ноября 2020
Статьи ~ 15 минут на чтение

Google Ads и Яндекс.Директ в 2020: сравнение и рекомендации по использованию

329
06 ноября 2020
Статьи ~ 10 минут на чтение

Создаем сайты на Tilda: метод Uplab

627
28 октября 2020
Статьи ~ 30 минут на чтение

Дашборды, стратегические и тактические

92169
23 октября 2020
Статьи ~ 30 минут на чтение

Оптимизация и продвижение сайта на Tilda Publishing в 2020 году

79388
13 октября 2020
Статьи ~ 15 минут на чтение

Лучшие практики в диджитал-маркетинге в 2020

839
09 октября 2020
Статьи ~ 20 минут на чтение

18 лучших инструментов веб-аналитики в 2020 году

1204
02 октября 2020
Статьи ~ 15 минут на чтение

Проводим бенчмаркинг: пошаговое руководство от UX-дизайнера Uplab

1105
29 сентября 2020
Статьи ~ 10 минут на чтение

HTTP и HTTPS: в чём разница, и что использовать?

1685
25 сентября 2020