Аналіз великих даних відкриває безліч можливостей для розвитку бізнесу. За допомогою Big Data можна точніше визначити цільову аудиторію та її потреби, більш грамотно побудувати комунікацію з клієнтами, таргетинг і багато іншого. Давайте розберемося, що ж таке великі дані та як вони працюють.
Big Data від А до Я: основні поняття
Великі дані, або «Біг Дата» – це термін, що позначає величезний масив різної структурованої та неструктурованої інформації, а також методи її обробки й аналізу.
Big Data визначають за допомогою трьох характеристик, так званих «трьох V»:
- volume – фізичний обсяг;
- velocity – висока швидкість поновлення даних, що вимагає їх швидкої обробки;
- variety – різноманіття форматів даних.
Головні джерела Big Data:
- Глобальна мережа Internet – засоби масової інформації та комунікації, тобто онлайн-видання, соціальні мережі, месенджери, блоги, форуми, сайти тощо.
- Корпоративна інформація – дані про транзакції, бази даних, архіви.
- Показники приладів і датчиків (від метеорологічних зондів до супутників і стільникового зв’язку).
Основні завдання великих даних:
- Big Data – зберігання й управління великими обсягами постійно оновлюваної інформації.
- Data mining – обробка та структурування інформації, пошук зв’язків і закономірностей.
- Machine learning – машинне навчання, аналітика та прогнозування на основі виявлених зв’язків у процесі обробки Big Data.
Big Data analytics VS традиційна аналітика
Великі дані дають можливість обробити всю доступну інформацію за один раз. Традиційний підхід – аналізувати невеликі «порції» даних поступово.
Інформацію Big Data аналізують у початковому вигляді. Традиційна обробка вимагає попереднього відбору, сортування та класифікації даних.
Великі дані – це пошук по всьому обсягу інформації та робота з результатами пошуку. Традиційний аналіз стартує з гіпотези, і вже потім її перевіряють щодо наявних даних.
Велика перевага Big Data – актуальність, оскільки аналіз відбувається в реальному часі. За традиційного підходу дані збирають, редагують, зберігають певний час і лише після цього беруться до аналізу.
Як використовувати Big Data для розвитку бізнесу
Спосіб і метод застосування Big Data залежить від особливостей галузі.
- Наприклад, для банківської справи та мікрокредитних організацій можна розробити скорингові моделі та стратегії залучення нових клієнтів, а також створити карту для визначення оптимальних локацій для відділень і банкоматів.
- Для e-commerce корисними будуть пошук, аналіз і сегментація цільової аудиторії, розробка ефективної комунікації з потенційними клієнтами на основі обробки Big Data.
- Агробізнесу допоможуть сегментація споживачів, аналіз певних цільових сегментів, пошук цікавих пропозицій новим клієнтам.
Важливо враховувати, що ми навели лише кілька прикладів. У цілому Big Data працює майже для будь-якого бізнесу, головне – це індивідуальний підхід і компетентність фахівців.
Що дають бізнесу інструменти Big Data:
- Спрощують планування та прогнозування.
- Прискорюють запуск нових проєктів.
- Допомагають з більшою точністю оцінити задоволеність клієнтів.
- Спрощують пошук і залучення цільової аудиторії.
- Оптимізують взаємодію з клієнтами та партнерами.
- Сприяють поліпшенню обслуговування клієнтів, що у свою чергу підвищує їх лояльність і прискорює ріст продажів.
Що ми пропонуємо
Для вирішення бізнес-завдань Київстар пропонує ефективні продукти, перевірені на конкретних кейсах.
Портрет клієнта допомагає дізнатися характерні риси вашої цільової аудиторії та створити профіль ідеального користувача або покупця.
Look-alike аудиторія дає можливість відшукати нових споживачів, яким саме ваш продукт буде цікавий.
Таргетована комунікація допоможе донести інформацію про продукт зацікавленим людям.
Heatmap і геоаналітика зможе підібрати локацію для вашого магазину або відділення.
Скоринг за допомогою Big Data дає можливість визначити надійних клієнтів та потенційних кредитних шахраїв.
