Big Data для маркетингу: які інсайти дають дані? Розповідає Тетяна Юрчишина

Українська Асоціація Маркетингу (УАМ) — це всеукраїнська громадська неприбуткова організація, яка об’єднує маркетологів, рекламістів, представників бізнесу та академічної спільноти. 

Діяльність УАМ спрямована на:

• розвиток цивілізованого ринку маркетингових послуг;
• формування прозорих і чесних відносин між дослідниками та замовниками;
• захист прав респондентів. 

Українська Асоціація Маркетингу активно сприяє підвищенню якості професійної освіти, адаптуючи її до сучасних вимог ринку праці, та підтримує розвиток креативної, етичної реклами.

Одним із структурних підрозділів Асоціації є журнал «Маркетинг в Україні», який мав статус фахового видання з економічних дисциплін ВАК України. Видання залишається важливою платформою для обміну експертизою та поширення актуальних практик. Публікація статті Тетяни Юрчишиної «Big Data в маркетингу: як телеком-дані дають інсайти» є цінною та релевантною для професійної аудиторії, що прагне працювати з сучасними інструментами аналітики та даних. 

Про що йшлося у матеріалі?

Дані телеком-операторів — це джерело для сучасного маркетингу, що доповнює класичні дослідження і дає змогу аналізувати поведінку користувачів у великому масштабі. Такі рішення пропонують усі оператори «великої трійки», зокрема Київстар — найбільший гравець ринку.

Компанія обслуговує понад 22 млн абонентів і має понад 24 млн пристроїв у мережі, що створює широку базу для аналізу ринку. Уся аналітика базується на знеособлених даних із дотриманням вимог Закону України «Про захист персональних даних».

На цій основі будуються рішення для сегментації аудиторій, аналізу активності та персоналізованих комунікацій. Над ними працює Big Data-команда з використанням Machine Learning.

Водночас ключовий виклик — не обсяг даних, а вміння їх використовувати.

Big Data має сенс лише за наявності чіткої аналітики. У Київстар використовують підхід 4V/5V: обсяг, швидкість, різноманітність, достовірність і цінність. Це допомагає оцінити дані та їхню користь для бізнесу. Аналізуються знеособлені агреговані дані — трафік, геолокація, мобільність,  що дає змогу будувати моделі й краще розуміти аудиторію та її поведінку.

Портрет клієнта

Портрет клієнта — один із найцінніших інструментів для бізнесу та маркетологів, що сприяє глибшому розумінню своєї аудиторії. У Київстар його формують на основі 200+ Big Data-параметрів: від базових характеристик до поведінкових патернів, інтересів та стилю життя.

Це дає змогу не лише сегментувати аудиторію, а й знаходити нестандартні групи — наприклад, потенційних власників електрокарів або специфічні споживчі сегменти. Причому всі висновки базуються на знеособлених даних. Такий підхід допомагає точніше таргетувати комунікації, відкривати нові сегменти і навіть знаходити неочікувані партнерства, які підсилюють маркетингову ефективність.

Моделювання поведінки аудиторії

Big Data та ML-моделі дозволяють аналізувати поточну поведінку та прогнозувати зміни. У Київстар такі моделі допомагають виявляти сегменти, що змінюють звички, реагують на зовнішні фактори або мають ризик відтоку.

Один із кейсів — аналіз причин втрати клієнтів, а саме через зміну локації, перехід  до конкурентів тощо. На основі цих даних будуються прогностичні моделі, які визначають «зону ризику» та підказують, які дії варто застосувати. Інтеграція через API допомагає відстежувати зміни в реальному часі. З часом такі моделі стають точнішими й дають глибше розуміння поведінки аудиторії та її динаміки.

Геоаналітика

Геоаналітика допомагає бізнесу ухвалювати зважені рішення щодо відкриття нових точок — від окремої точки до міста чи навіть країни. У Київстар такі дані оновлюються регулярно й дають змогу оцінити потенціал ще до запуску, як-от визначити концентрацію аудиторії, її локальні звички та ефективно планувати маркетинг.

Результати часто подаються у вигляді теплових карт, де видно «гарячі» зони з найбільшою кількістю цільової аудиторії. Легко вибирайте локації, будуйте рекламні кампанії та знаходьте партнерів.

Аналітика конкурентів

Аналітика конкурентів — ще один сильний напрям Big Data у телекомі. У Київстар вона базується на знеособлених даних про поведінку користувачів, міграцію між брендами та ринковий попит. Компанії можуть швидше ухвалювати рішення, коригувати позиціонування та діяти на основі прогнозів, а не припущень.

Наприклад, у проєкті з охоронною компанією аналіз показав, що їхній мобільний застосунок програє конкуренту через відсутність сегментації аудиторії. У той час як конкурент працював із чітко визначеними групами користувачів, клієнт використовував універсальний підхід. Після аналізу було сформовано рекомендації щодо сегментації та таргетування, що дало змогу перезапустити продукт і підвищити залученість користувачів.

Аналіз міграційних потоків

Lifetime SIM-карти допомагають аналізувати агреговані міграційні потоки та розуміти, як змінюється географія аудиторії в розрізі регіонів і країн. Ці дані використовуються для оцінки концентрації потенційних клієнтів і більш точного планування маркетингових активностей.

Так можна визначати регіони з найбільшою релевантною аудиторією, оптимізувати опитування та зменшувати зміщення у вибірках, зокрема шляхом врахування географії перебування респондентів. Додатково інструмент дозволяє прогнозувати міграційні тренди та оцінювати перспективні локації для масштабування бізнесу або запуску нових продуктів.

Таргетовані комунікації та дослідження

Окремий напрям — таргетовані SMS-розсилки для досліджень і комунікацій. Вони допомагають вирішити ключову проблему маркетингових опитувань, а саме — точне охоплення потрібної географії та релевантної аудиторії.

Завдяки геотаргетингу та Big Data-сегментації можна проводити опитування в конкретних регіонах України, працюючи з агрегованими знеособленими даними без ідентифікації окремих осіб. Отримуйте більш точні результати досліджень і будуйте комунікації з релевантними групами користувачів.

Усю статтю можна прочитати за посиланням.

Нагадуємо, Київстар дотримується Законів України «Про інформацію» та «Про захист персональних даних», не передає та не продає персональні дані абонентів, у тому числі й записи розмов, тексти SMS/MMS та історію браузера третім особам. Усі аналітичні моделі з використанням Big Data будуються на основі неперсоніфікованих та зашифрованих даних.