Что такое маркетинг больших данных?
Большинство специалистов по маркетингу осознают важность сбора и анализа данных при создании и реализации маркетинговых стратегий. В эпоху больших данных особенно важно извлекать наиболее важные данные и использовать их соответствующим образом. Так что же такое большие данные и что они приносят в маркетинг?
Что такое маркетинг больших данных?
Большие данные — это постоянно растущее число разнообразных и динамически изменяющихся данных. Таким образом, вы можете выделить три особенности, которые заставляют говорить о «больших данных»:
— огромное количество данных;
— изменчивость данных, чувствительность ко времени;
— их разнообразие.
Все эти функции делают анализ больших данных невозможным с помощью традиционных инструментов.
Хотя, конечно, этот термин можно трактовать глобально, в масштабе отдельных предприятий предполагается, что эта концепция охватывает наборы различных данных, сгенерированных компанией (демографические, поведенческие, транзакционные) слишком большие для человеческого анализа. В течение некоторого времени этот лозунг все чаще появляется в маркетинге. Маркетинговая деятельность с использованием Big Data (Big Data Marketing) заключается в анализе в реальном времени огромных коллекций разнообразной, постоянно меняющейся информации о потребителях. Благодаря этому можно создать правильное предложение и сообщать о нем на постоянной основе с почти идеальной адаптацией к потребностям и предпочтениям данного клиента. Еще такие данные называют чрезвычайно актуальные данные «горячие данные», в отличие от старой неподтвержденной информации, обычно известной как «холодные данные».
Но использование больших данных в маркетинге на этом не заканчивается — анализ данных позволяет понять мотивацию потребителей, их поведение и выбор, а затем на их основе сделать вывод о том, какими они будут в будущем. Отличным примером является Netflix, известный тем, что эффективно «угадывает», что понравится его пользователям. Платформа была одной из первых, которая собрала, среди прочего, информацию о «степени завершения», и таким образом проверила, сколько зрителей серии достигло прошлого сезона. Алгоритм Nelflix анализирует все наборы данных, чтобы сообщить пользователю, что посмотреть. Исходя из этого, Netflix также решает, каким производством он должен заниматься.
Монетизация данных
Концепция монетизации является центральной в маркетинге больших данных. Этот процесс включает использование больших данных для увеличения продаж, создания и реализации маркетинговых стратегий или оптимизации бизнес-операций. Вы должны помнить, что ключ в том, что данные должны быть «горячими», то есть актуальными. Это требует частой очистки, проверки и разделения баз данных, но, прежде всего, извлечения наиболее важной информации, то есть касающейся:
— потребитель — его поведение, предпочтения, отношения и история покупок. Данные поступают из таких источников, как маркетинговые кампании, торговые точки, веб-сайты, опросы клиентов, социальные сети, кампании лояльности;
— операционные данные — то есть измерение качественных параметров маркетинговых процессов компании, распределение ее ресурсов, управление бюджетом. Данные поступают из равных подразделений компании, поставщиков, субподрядчиков;
— финансовые результаты — включает в себя наборы информации о продажах, выручке, затратах, прибыли и прочее, связанное с финансовым положением предприятия. Они приходят из финансовой системы компании.
Возможности и проблемы, которые Big Data создает для маркетинга
Хорошо используемые большие данные могут быть неоценимы для маркетинговой деятельности. Однако здесь сложно говорить о преимуществах, поскольку данные сами по себе ничего не значат. Чтобы получить правильные эффекты, вам нужно сочетать их с соответствующими инструментами анализа, креативности и маркетинга. Поэтому следует говорить не о плюсах и минусах использования больших данных в маркетинге, а о возможностях и проблемах, с которыми они сталкиваются. Думайте о массовых данных как о чрезвычайно ценном ресурсе, с которым нужно обращаться очень осторожно. Вы можете использовать это и зарабатывать на этом хорошие деньги, а можно нести большие расходы.
Большие данные — это возможность достичь гораздо лучших результатов в таких областях, как:
— персонализация — правильно проанализированные данные могут позволить вам выбрать контент, внешний вид веб-сайта и форму общения идеально для вашей аудитории или различных групп, если их несколько;
— таргетинг — можно получить точную информацию о местоположении, потребностях и предпочтительных каналах связи, а также сложные алгоритмы для обработки больших объемов пользователей сегмента данных лучше, чем люди;
— создание и внедрение маркетинговых стратегий — благодаря Big Data можно проверить, где находятся ваши клиенты, и выбрать лучшие каналы для рекламной деятельности;
— управление затратами — кроме того, они помогут измерить популярность отдельных продуктов и таким образом прогнозировать спрос на конкретное сырье и персонал;
— ценообразование — предоставляя данные о том, сколько отдельные клиенты могут заплатить за определенный продукт или услугу, большие данные могут стать прорывом в ценовой политике вашей компании. Благодаря этому вы можете динамически формировать цену (ценообразование в реальном времени) и, таким образом, представлять другую цену в зависимости от профиля данного пользователя;
— более тщательные тесты и исследования — алгоритмы будущей обработки больших данных позволяют учитывать множество дополнительных параметров, включая историю предыдущих пользователей, для получения более точных и более убедительных результатов;
— оптимизация — должным образом собранные и обработанные данные позволяют изолировать забытые области и, таким образом, оптимизировать маркетинговые расходы и многое другое;
— измерение эффективности действий — правильно использованные данные позволят выяснить, каковы были точные последствия ваших действий;
— знание поведения клиентов — если вы хорошо проанализируете данные, то узнаете получше своих клиентов и выясните, что определяет их лояльность;
— прогнозирование — инструменты анализа данных помогут предсказать будущее поведение получателей. Система прогнозирования потенциальных клиентов поможет определить, какой пользователь готов купить, а кто не заинтересован в данном продукте.
У компаний есть невероятное преимущество — гигантские объемы данных, которые они могут анализировать и использовать в своих интересах, а при надлежащем управлении даже создают на их основе будущие сценарии. Вопрос только в том, будут ли они использовать это преимущество надлежащим образом.
Большие данные — это прорыв в маркетинге.
Маркетологи, осведомленные об этом, все чаще используют сложные алгоритмы, машинное обучение и даже искусственный интеллект, чтобы максимально эффективно использовать огромные объемы данных, которыми владеет компания. Это невозможно без использования компьютера, поэтому можно с уверенностью сказать, что в будущем специалистам по маркетингу придется использовать их повсеместно, вероятно, в гораздо большей степени, чем сегодня.
Наиболее важные проблемы, которые Big Data представляет для маркетинга
— возможность выбора наиболее важных данных — следует помнить, что объем данных не влияет на качество принимаемых решений, поэтому ключевым моментом будет определение того, какие из них наиболее полезны для нас;
— выбор правильных аналитических инструментов — поскольку вы будете анализировать все больше данных, и зачастую решения будут приниматься исключительно на основе результатов этого анализа, вы должны быть уверены, что используете правильные решения;
— умелое принятие и исполнение решений — сбор и анализ данных должны быть включены во все этапы маркетинговой деятельности. Поэтому будет необходимо продемонстрировать творческий подход и гибкость в превращении идей и проектов в действия и результаты.
Маркетинг больших данных состоит в том, чтобы связать каждый ваш контакт с каждым взаимодействием с брендом, маркетинговыми действиями, которые он провел, измерить чувства и отслеживать поведение клиента. Поэтому надлежащая система автоматизации маркетинга, поддерживающая большие данные, должна получать, собирать, анализировать и отвечать на данные, собираемые на постоянной основе из многих независимых источников.
Так, специалисты в области статистики и больших данных, работающие в Target, обнаружили, что беременные женщины совершают конкретные покупки, и их привычки и предпочтения меняются. Благодаря надлежащему анализу данных (например, поиск по поисковым запросам Google, связанным с материнством), магазин поймал их в толпе пользователей и изменил предложения, адресованные им. Эффект был потрясающим.
Сочетание больших данных с правильными инструментами, алгоритмами и навыками маркетологов является реальным конкурентным преимуществом в наше время.
Огромное количество хорошо используемой информации означает, что не будет никакого бизнес-вопроса, на который невозможно ответить, и цели будут определены на основе почти идеально совпадающих результатов прогнозов.
Теперь специализированные платформы, поддерживающие данные, могут быть переданы на аутсорсинг, и анализ выбранных действий может быть проведен внутри организации.