Що таке Big Data: визначення, приклади та можливості

Big Data (великі дані) — це великий масив структурованої або неструктурованої інформації, що накопичується з різних джерел та постійно оновлюється. Ця інформація занадто велика, складна або швидко зростає, тому не може бути обробленою за допомогою традиційних методів. Термін Big Data також охоплює інструменти, підходи та способи, за допомогою яких ці дані обробляються та зберігаються.

Наприклад: людина може самостійно оцінити річний попит на велосипеди в конкретному магазині. Але щоб проаналізувати попит у сотнях торгівельних точок у кількох різних країнах, їй знадобляться інструменти Big Data.

Системи для роботи з великими даними розробляють так, щоб вони могли автоматично опрацьовувати великий потік розрізненної інформації, а результат візуалізувати у вигляді зрозумілого звіту. Завдяки цьому бізнеси можуть керувати компаніями й при цьому спиратися на аналітику, а не на особисті відчуття.

Основні характеристики Big Data називаються «7 V» через спільну першу літеру. 

1. Volume (обсяг)

Очікується, що до 2025 року світ створить понад 181 зетабайт даних. При цьому одна організація може мати як десятки терабайт даних, так і сотні петабайт. Аналізувати таку кількість без спеціальних технологій неможливо.

2. Velocity (швидкість)

Щохвилини у пошуковій системі Google виконується близько 2,5 млн запитів. Ці та інші великі дані постійно оновлюються — завдання Big Data полягає в тому, щоб впоратися з цією швидкістю та проаналізувати далі у реальному часі. Інакше нові дані встигли б створитися, поки ви аналізуєте інші, й цей аналіз став би неактуальним.

3. Variety (різноманітність)

Big Data може мати різні формати, залежно від джерела інформації:

• структуровані та неструктуровані дані, 
• текстову інформацію, графіку, відео;
• дані електронної пошти чи інформація із соцмереж та ЗМІ;
• дані про транзакції, бази даних, архіви. 

Кожен формат потрібно аналізувати по-різному.

Наприклад: користувач може зв’язатися з компанією через соціальні мережі за допомогою комп’ютера, переглядати вебсайт компанії на смартфоні, робити покупки за допомогою планшета та написати електронний лист у службу підтримки. Усі дані генеруються від однієї особи, але мають різні форми.

4. Veracity (достовірність)

Дані мають бути правдивими. Якщо компанія працює з неперевіреною інформацією, вона не зможе приймати управлінські рішення, а її ініціативи зазнають невдач.

Наприклад: контакти клієнтів були збережені з помилками, і тепер бізнес не може надати їм інформацію про нові послуги та акції, а з тим — «зливає» рекламний бюджет.

5. Variability (мінливість)

Одні й ті самі дані можуть швидко змінювати контекст. Цільова аудиторія міняє свою поведінку, залежно від економічних, соціальних або політичних обставин та інших зовнішніх факторів.

Важливо регулярно фіксувати зміни та підлаштовуватися під нові потреби клієнтів. Завдяки Big Data можна також виявляти закономірності та будувати маркетингову стратегію для конкретної категорії споживачів.

6. Visualization (візуалізація)

Щоб звіти були доступними для сприйняття, використовується якісна візуалізація аналізу великих даних.

Це не просто електронні таблиці або текстові файли з числами та формулами. Зрозумілі діаграми, кольорові графіки та інтерактивні карти допомагають керівникам бізнес-напрямків опрацьовувати інформацію легко та швидко.

7. Value (цінність)

Великі дані дозволяють приймати ефективні управлінські рішення. Наприклад, після проведеного аналізу, компанія може розширити товарну лінійку і додати пропозиції, актуальні саме для її клієнтів.

За допомогою Big Data від Київстар ви можете:

Сформувати портрет клієнта

На основі Big Data будується аналітична модель, яка профілює цільову аудиторію компанії за майже 100 параметрами: за віком, статтю, наявністю дітей, видом транспорту, типом гаджета, стилем життя тощо. У результаті компанія отримає візуалізований маркетинговий звіт. На ньому зображені характеристики наявних клієнтів у відсотковому співвідношенні за кожним з вибраних критеріїв. Крім того, є можливість побудувати індивідуальний Big Data-фільтр для вашого бізнесу.

Після цього аналізу можна краще зрозуміти інтереси наявних клієнтів та їхні потреби, визначити, що доцільно пропонувати. Наприклад, іноді варто адаптувати продуктову лінійку або взагалі змінити напрямок бізнесу, щоб збільшити продажі.

Знайти потенційну цільову аудиторію

Розширити свою базу клієнтів можна за допомогою моделі look-alike. Вона будується на базі готового портрета наявних клієнтів. Так, серед абонентів Київстар знаходимо аудиторію, яка за поведінкою схожа на споживачів ваших товарів. Це люди, які ймовірно зацікавляться пропозицією від вашої компанії. Ви можете комунікувати з цією базою клієнтів, наприклад, через SMS-розсилку.

Замовити персоналізовану розсилку повідомлень

За допомогою таргетованої розсилки можна сповіщати сегментовану за необхідними параметрами аудиторію про те, що магазин відновив роботу чи змінив асортимент, актуальні товари та послуги, знижки тощо. Є можливість використати інструменти Big Data та провести рекламну кампанію у Facebook на ту ж саму аудиторію, яка була сегментована для таргетованої розсилки.

Щоб потенційна аудиторія отримала повідомлення в потрібний час, можна налаштувати автоматизовану тригерну розсилку. SMS відправляється в мить, коли з клієнтом відбувається певна подія (тригер). Наприклад, коли він проходитиме повз ваш магазин або відвідуватиме сайти чи додатки певної тематики.

Проаналізувати розташування торгової точки

За допомогою геоаналітики ви можете проаналізувати привабливість локації, де розташована ваша торгова точка, для наявних або потенційних клієнтів. Звіт надається у вигляді інтерактивних теплових карт. Ці дані допомагають оцінити попит на ваші товари та послуги у конкретному районі міста, коли ви відкриватимете нову торгівельну точку.

Маркетингова стратегія для медичної клініки

Мережа медичних клінік планувала відкрити новий філіал. З адресою визначилися, але потрібно було побудувати маркетингову стратегію та повідомити дату відкриття майбутнім клієнтам. За допомогою Big Data був побудований портрет наявного клієнта — бізнес дізнався вік, стиль життя, інтереси та потреби людей, що відвідують клініки найчастіше. На підставі цього портрету була розроблена нова маркетингова стратегія. Після цього компанія налаштувала таргетовану розсилку на абонентів, які живуть або працюють поруч.

Результат: кількість відвідувачів збільшилася, продажі виросли.

Нові клієнти для книжкового інтернет-магазину

Онлайн-магазин, що продає книжки, звернувся з потребою знайти зацікавлену цільову аудиторію та прокомунікувати з нею. Фахівці Київстар створили тригерну розсилку на потенційних клієнтів, де тригером був аналіз інтересів в інтернеті. За допомогою великих даних були виявлені потенційні клієнти, і коли вони відвідували книжкові сайти або купували книги, вони також отримували SMS з актуальною пропозицією від інтернет-книгарні.

Результат: в магазині з’явилися нові клієнти, продажі виросли.

Продаж нових iPhone в магазині техніки

Інтернет-магазин техніки Apple планував збільшити продажі нових смартфонів. Ми проаналізували потенційних клієнтів та сегментували аудиторію за типом ґаджета — вибрали тих людей, що користуються моделями попередніх років. Була створена таргетована розсилка, клієнти отримали повідомлення з персональною знижкою на нові моделі iPhone.

Результат: більше замовлень, продажі виросли.

Інструменти Big Data допомагають прискорювати запуск нових проєктів, залучати клієнтів, оцінювати попит та інтереси цільової аудиторії, поліпшувати якість обслуговування, підвищувати лояльність до бренду. Підприємства, які скористаються перевагами Big Data, опиняться попереду своїх конкурентів у довгостроковій перспективі. Ваші інвестиції у Big Data окупаються, коли ви аналізуєте дані та дієте на їхній основі. 

Замовляйте консультацію спеціаліста на сайті Київстар, розпочинайте аналізувати дані й збільшувати свій прибуток.