Практика «большого взрыва»
Как увеличить прибыль компании при помощи Big Data. Оптимизация издержек бизнеса, определение факторов, влияющих на клиентский поток, построение прогнозов — вот далеко не полный перечень того, что сегодня «умеют» большие данные (Big Data). Грамотная работа с их аналитикой дает любой компании шанс в разы увеличить прибыль.
Разрушители иллюзий
По оценкам компании Frost & Sullivan, опубликованным на портале TAdviser, в 2021 году общий объем мирового рынка аналитики больших данных увеличится по сравнению с 2016 годом более чем в 2,5 раза и составит 67,2 млрд долларов. Прогнозируемые ежегодные темпы роста — 35,9%. В настоящее время в России анализом больших объемов информации с использованием облачных технологий занимаются мобильные операторы, интернет-компании, банки, ретейлеры. Собирается информация о любых действиях потребителя, которые можно зафиксировать. Это передвижение абонентов сотовой связи, использование банковской карты при оплате покупок, подключение к Wi-Fi в общественном месте, поведение в социальных сетях и другое. Причина взрывной популярности больших данных проста, отмечают эксперты.
— Управлять на основе фактов проще и выгоднее, чем на основе мнений или иллюзий, — считает руководитель проекта «Вектор» Академии Ростеха Андрей Батрименко. — Поэтому бизнес и принятие решений на основе данных (data driven decision) — это устойчивый современный тренд в менеджменте.
— Часто приходится слышать вопрос: «Почему просто не спросить клиентов, чего они хотят?» —говорит директор ростовского филиала МТС Игорь Марьясов. — Но, во-первых, участник опроса может просто сказать неправду. Во-вторых, люди часто сами не знают, чего хотят. Они не склонны записывать и анализировать каждый свой шаг. Big Data дает представление об их действительном, а не желаемом поведении.
От банков до хантинга
Frost & Sullivan утверждает, что в ближайшее время крупнейшими сегментами рынка аналитики больших данных станут производственный сектор, финансы, здравоохранение, охрана окружающей среды и розничная торговля.
При этом в разных отраслях большие данные задействованы по-разному. В первую очередь Big Data востребованы самими операторами. К примеру, в 2016 году МТС запустила пилотный проект по использованию технологий Big Data в развитии розничной сети. С помощью обезличенных данных абонентов определяется оптимальное расположение салонов связи с учетом проходимости, загруженности сети, потребности местных жителей.
Вице-президент, заместитель директора департамента ИТ-развития банка «Открытие» Дмитрий Первухин рассказал, что в банковской сфере эти технологии чаще всего используют в CRM-системах для построения клиентских профилей и формирования лучшего предложения. Другие области применения: скоринг кредитного риска, системы борьбы с мошенничеством и другие аналитические задачи.
В торговле чаще всего анализируются продажи и остатки товара, чтобы выявить наиболее востребованные позиции и повысить эффективность выкладки. Кроме того, Big Data позволяет создать портрет «лучшего» покупателя и активнее работать именно с «идеальной» целевой аудиторией.
— Собрав и проанализировав информацию о покупках, можно узнать, когда у прилавка выстраивается очередь, когда магазин пустует, и скорректировать рабочие графики сотрудников, — рассказывает Игорь Марьясов. — При анализе статистики выявляются ходовые позиции, товары, востребованные в определенный сезон, а также продукция, на качество которой жалуются покупатели. Так оптимизируются закупки и список поставщиков.
Большие данные можно с успехом применять и в сфере услуг. Руководитель пресс-службы HeadHunter по федеральным округам Елана Таращук рассказала, что соискателям на сайте hh.ru помогает сервис, в основе которого — Big Data и искусственный интеллект: рекомендации учитывают специальность, навыки, название учебного заведения. А рекрутер может не просто самостоятельно вести поиск, но и смотреть подборку, предлагаемую сайтом.
Большие данные используются в разных сферах, но в рекламе без них уже не обойтись. Кстати, для этого не обязательно даже выходить в интернет. Достаточно, чтобы клиент что-то покупал и имел карту лояльности. Инструменты Big Data позволяют рекламодателю достучаться до целевой аудитории здесь и сейчас.
По словам Игоря Марьясова, на Западе наметился тренд на автоматизацию настройки и размещения рекламы. Например, McDonald's отказался от услуг почти 50 креативных агентств. Организация перевела на платформу компании Omnicom Group все региональные рекламные активности, чтобы сократить расходы и оптимизировать работу.
— В России по такому принципу работает сервис «МТС Маркетолог», позволяющий точно таргетировать рекламу с помощью Big Data и выстраивать коммуникации в разных каналах, — заметил Игорь Марьясов.
— Технология позволяет сузить поток информации для конечного потребителя — он получает уже целевую рекламу, которая заточена под него и, скорее всего, будет интересна.
По словам эксперта, сервис помогает небольшим компаниям и фрилансерам самостоятельно привлекать новых клиентов, поддерживать их лояльность и увеличивать продажи.
Предприниматели могут без помощи маркетологов запускать рекламные кампании через несколько каналов: SMS, e-mail, мессенджеры и баннеры в интернете. Малый бизнес часто использует листовки. Это недорогой способ, но его эффективность сложно оценить. И совсем невозможно выяснить, кто именно получит рекламу. Больше контроля дает SMS-рассылка с верными таргетами. Ее стоимость сопоставима с затратами на листовки, а эффективность при должном использовании выше. При правильной настройке таргетинга рассылка не воспринимается как спам. Сообщения получат только те люди, которым интересен продукт, а сообщение придет только в нужной локации и в нужное время.
