ТЕХНОЛОГИЯ BIG-DATA В МАРКЕТИНГЕ, ВОЗМОЖНОСТИ И ВЫЗОВЫ

Развитие и совершенствование информационных и компьютерных технологий существенно меняет подход к маркетингу в современных организациях. Машинное обучение и искусственный интеллект, облачные системы и большие данные (Big Data), виртуальная и дополненная реальность, развитие мобильных технологий и популяризация социальных сетей масштабируют инвентарь маркетологов.

Сегодняшний бизнес сталкивается с новыми вызовами: обостряющаяся конкуренция и постоянно меняющийся рынок требуют от предприятий поиска путей для устойчивого роста. Важнейшими задачами становятся повышение эффективности производства, расширение ассортимента товаров и услуг, а также создание устойчивых отношений с потребителями. Один из главных инструментов решения этих задач – инновационный маркетинг, который опирается на современные технологии и аналитику данных. В этой статье мы рассмотрим роль цифровых данных в маркетинге, изучив, как системы обработки больших массивов информации помогают компаниям достигать успеха. Наша цель – выявить наиболее эффективные методы использования Big Data, рассмотреть реальные кейсы и оценить возможные перспективы дальнейшего развития. Для этого необходимо разобраться в следующих вопросах:

– Что представляет собой концепция «больших данных»?

– Как именно эти данные применяются в маркетинге?

– Какие успешные примеры использования Big Data уже существуют?

– С какими сложностями сталкиваются компании при внедрении этих систем?

Тесную связь маркетинга и инноваций выявил еще в 1954 году Питер Друкер, он написал: «Бизнес выполняет две функции: маркетинг и инновации.»  По мере развития цифровых технологий инновации внедрялись на всех уровнях маркетинговой деятельности организации, начиная от исследования рынка и создания продукта и заканчивая эффективным продвижением товаров или услуг и расширением лояльной аудитории.

Появления интернета сгенерировало необратимый процесс накопления цифровых данных, что облегчает изучения потребностей потребителей, позволяет сократить издержки на разных этапах производства и увеличивает эффективность взаимодействия с рынком при помощи аналитических возможностей систем больших данных (Big Data), их структурированием посредством ERP систем, дополненными машинным обучением и искусственным интеллектом.

В ходе изучения данного вопроса, было выявлены 4 основных направления использования Big Data для создания ценности:

Во-первых, большие данные предлагают доступ к обширным источникам информации, делая её более доступной, а главное, оперативной. Это позволяет организациям принимать быстрые и обоснованные решения, что особенно важно в условиях нынешней высокой конкуренции и темпа изменения рынка.

Во-вторых, цифровизация транзакций дарит компаниям возможность точнее оценивать свою эффективность на разных уровнях. Благодаря этому удается выявлять скрытые закономерности и повышать производительность, используя такие системы, как ERP.

Кроме того, большие данные позволяют маркетологам лучше понимать своих клиентов и предлагать им более персонализированные решения. Это открывает новые горизонты для бизнеса, помогая выделяться на фоне других.

Наконец, сложная аналитика становится важным фактором в оптимизации бизнес-процессов. Она обеспечивает более точное принятие решений, что помогает создавать гармонию в рабочем процессе.

На уровне производства, эффективность больших данных уже достаточно изучена.

Эффекты применения технологий анализа «Big Data» в сфере производства [1]

В плоскости маркетинга, большие данные генерируют новые подходы и инструменты для эффективного взаимодействия с внутренней и внешней средой организации.

В современном мире технологий Big Data выступает как мощный инструмент для преобразования маркетинга, открывая компании множество новых возможностей и перспектив. Теперь маркетинговые стратегии приобретают точность и эффективность, сравнимую с симфонией, управляемой виртуозным дирижером. По мере внедрения этих технологий, компаниям открываются горизонты, ранее считавшиеся недостижимыми:

1. Используя анализ данных, маркетологи создают подробные профили своих целевых клиентов, что позволяет лучше понимать их потребности и предпочтения.

2. С помощью Big Data можно предсказывать, как потребители отреагируют на конкретные рекламные кампании или продуктовые предложения.

3. Персонализированные обращения становятся нормой, обеспечивая более эффективное взаимодействие с клиентами.

4. В процессе производства и распределения происходит оптимизация, что позволяет каждой операции стать более эффективной и результативной.

5. Цифровой маркетинг наполняется новыми идеями и кампаниями, которые привлекают внимание аудитории в онлайн-пространстве.

6. Эффективное удержание клиентов становится возможным при снижении затрат, открывая новые пути для лояльности пользователей.

7. Глубокое понимание ассортимента компании помогает направленно развивать продукты, соответствующие запросам рынка.

Эти преимущества значительно изменяют подходы в традиционном маркетинге, вводя инновационные аспекты в базовые принципы 4P:

(Product) Продукт приобрел новый ракурс благодаря аналитическим методам, отражающим истинные потребности клиентов. Производитель внимательно изучает рынок, улучшая товары на основе полученных данных.

(Place) Выбор места продажи больше не является загадкой: аналитика позволяет определить наиболее эффективные каналы для продвижения и реализации, зачастую делая высокоприбыльным именно интернет-торговлю.

(Price) Ценообразование становится более точным благодаря детальному изучению данных от поставщиков и финансовых показателей, что позволяет предлагать индивидуальные цены для различных сегментов рынка.

(Promotion) Анализ данных помогает маркетологам создавать точные портреты клиентов и предугадывать их реакции на новые рекламные инициативы, усиливая вовлеченность и отклик аудитории.

Ярким примером эффективного использования больших данных в отечественном маркетинге можно считать, так называемый Look-a-like, запущенный Яндексом, еще в 2013 году. Данный алгоритм, показывает рекламу пользователям, которые похожи, по поведенческим паттернам в цифровом пространстве, с загруженной в систему информацией о текущих и потенциальных клиентах компании.

Социальные сети и стриминговые сервисы – ярчайшие примеры того, как Big Data используется для извлечения прибыли и создания персонализированного пользовательского опыта. VK, Telegram, Facebook*, Instagram*, TikTok и другие, собирают колоссальные объемы информации о своих пользователях.  Это не только лайки и комментарии, но и геолокация, время активности, предпочтения в контенте, связи с другими пользователями, демографические данные и многое другое.  Этот массив данных обрабатывается с помощью сложных алгоритмов машинного обучения, позволяющих создать детальный профиль каждого пользователя.  Именно на основе этих профилей строится работа таргетированной рекламы.  Система анализирует интересы, поведение и демографию, чтобы показывать пользователям рекламу, которая, с высокой вероятностью, им будет интересна.  Это позволяет повысить эффективность рекламных кампаний, увеличить конверсию и, соответственно, доход социальных сетей.

Однако возможности Big Data выходят далеко за рамки простого показа рекламы. Анализируя огромные массивы данных, соцсети могут предсказывать тренды, выявлять потенциальные проблемы и даже влиять на общественное мнение.  Например, анализ активности пользователей может помочь предсказать всплеск интереса к определенным товарам или услугам задолго до того, как это станет мейнстримом. Это дает возможность компаниям оперативно реагировать на изменения спроса и оптимизировать свою стратегию. Примером внедрения Big Data на более высоком уровне является история создания сериала “Карточный домик” компанией Netflix. Проанализировав предпочтения своей аудитории, выявив закономерности в просмотре фильмов и сериалов, популярность определенных жанров, актеров и режиссеров, Netflix подобрал идею, сюжет, актеров и даже стиль съемок, максимально соответствующие запросам целевой аудитории.  Успех “Карточного домика” доказал эффективность этого подхода.[2]

НО, не смотря на всеобщий ажиотаж вокруг этой темы, процесс внедрения систем Big data в экосистему предприятий сталкивается с рядом фундаментальных проблем.  Классически эти проблемы сводятся к трем “V”: Volume (Объем), Velocity (Скорость обработки), Variety (Неструктурированность).  Рассмотрим каждую подробнее, добавив к классической триаде новые вызовы, которые встают перед современными специалистами.

1. Volume (Объем): Не только хранение, но и доступность.

Проблема огромного объема данных очевидна.  Требуются специализированные системы хранения, распределенные базы данных и облачные решения, способные вместить петабайты и эксабайты информации.  Однако вопрос не ограничивается лишь физическим хранением.  Важно обеспечить быстрый и эффективный доступ к необходимым данным.  Поиск нужной “иглы в стоге сена” в массиве терабайтов может стать невыполнимой задачей без применения передовых алгоритмов поиска и индексации.  Стоимость таких систем и их энергопотребление тоже являются существенными факторами, особенно для организаций с ограниченными ресурсами.

2. Velocity (Скорость обработки): Реальность времени и потоковые данные.

Скорость обработки данных – это не только вопрос мощности вычислительных систем. Речь идет о способности обрабатывать потоковые данные в режиме реального времени. Анализ данных “на лету” критически важен для многих приложений, таких как мониторинг социальных сетей, финансовый трейдинг и прогнозирование погоды.  Задержки в обработке могут привести к потере ценной информации и принятию неверных решений.  Более того, необходимо учитывать скорость притока данных, которая постоянно растет, что требует постоянного масштабирования инфраструктуры и совершенствования алгоритмов.

3. Variety (Неструктурированность): Укрощение хаоса.

Разнообразие форматов и источников данных представляет собой серьезную проблему.  Необходимо интегрировать данные из различных баз данных, файлов, сенсоров, социальных сетей и других источников.  Часто эти данные представлены в разных форматах (текст, изображения, видео) или полуструктурированы, что требует применения сложных методов обработки естественного языка, компьютерного зрения и машинного обучения для извлечения смысловой информации.  Проблема усугубляется отсутствием стандартизации данных и необходимостью их очистки и преобразования перед анализом.

4. Veracity (Достоверность): Качество данных – основа анализа.

В дополнение к трем классическим “V”, четвертая – Veracity (достоверность) – становится все более важной.  Качество данных напрямую влияет на результаты анализа.  Неполные, неточные или противоречивые данные могут привести к ложным выводам и ошибочным решениям.  Обеспечение достоверности данных требует внедрения механизмов контроля качества, валидации и верификации информации на всех этапах обработки.

5. Value (Ценность): Извлечение знаний – конечная цель.

И, наконец, пятая “V” – Value (ценность) – определяет конечную цель всей работы с Big Data. Получение действительно полезной информации, приводящей к принятию эффективных решений, является ключевым показателем успеха.  Недостаточно просто хранить и обрабатывать огромные объемы данных; нужно уметь извлекать из них ценные знания, превращая “сырые” данные в конкретные инсайты и прогнозы.  Разработка новых методов анализа данных, способных выявлять скрытые закономерности и корреляции, является одной из самых актуальных задач в этой области.

Big Data — это не просто модный термин, а революционная технология, кардинально изменившая ландшафт маркетинга.  Она позволяет анализировать колоссальные объемы данных, охватывающие практически все аспекты жизни потенциального клиента: от его онлайн-активности и предпочтений в социальных сетях до геолокации, погодных условий в регионе проживания и даже демографических трендов на развивающихся рынках.  Это создало качественно новый цифровой мир, где предприятия могут отслеживать активность миллионов людей, формируя максимально персонализированный подход к каждому потребителю. Возможности Big Data в маркетинге поистине безграничны.  Реальная ценность заключается в сборе и анализе данных в режиме реального времени. Представьте: вы получаете мгновенную информацию о том, какие продукты покупают ваши клиенты, какие приложения скачивают, какие статьи читают и какую информацию обмениваются в социальных сетях.  Этот поток данных, поступающий как из онлайн (сайты, приложения, социальные сети), так и из офлайн источников (системы лояльности, данные о продажах в розничных магазинах), позволяет создавать максимально точную картину потребительского поведения.  Объединяя эти данные, маркетологи получают возможность с высокой точностью предсказывать будущие тренды, предпочтения и потребности клиентов.

Однако, Big Data — это не панацея.  Ее потенциал раскрывается лишь при условии правильного использования и интерпретации полученных данных.  Простое накопление информации бесполезно.  Ключевым фактором успеха является умение эффективно обрабатывать, анализировать и визуализировать эти данные, извлекая из них ценные инсайты.  Это требует от сотрудников и руководителей компаний освоения новых компетенций, выходящих за рамки традиционного маркетинга.

*Социальная сеть принадлежит компании Meta, признанная экстремистской и запрещённая на территории РФ.

1. Авдеева И. Л. Анализ зарубежного опыта использования глобальных технологий «BigData» // Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ». 2016, Т. 8. №6. Режим доступа: http://naukovedenie.ru/PDF/13EVN616.pdf (дата обращения: 13.10.2024).
2. Секрет «Карточного домика»: как большие данные помогают создавать успешные проекты. [Электронный ресурс] // Режим доступа: https://www.forbes.ru/karera-i-svoy-biznes/377069-sekret-kartochnogo-domika-kak-bolshie-dannye-pomogayut-sozdavat (дата обращения 20.10.2024)

Все статьи автора «Проминский Николай Анатольевич»