Новые возможности маркетингового анализа на основе больших данных.

Введение

Независимо от размера компании или статуса учреждения возникает необходимость в ценных данных и знаниях, которые помогут понять, кто является целевой аудиторией и каковы ее предпочтения, чтобы можно было предвидеть ее потребности. Здесь речь заходит о Big Data («больших данных»), с помощью которых можно эффективно представить и проанализировать проблемы отрасли или компании и достичь поставленных целей.
Одним из ключевых компонентов в стратегии больших данных является облако. Это потому, что за пределами компании (учреждения) гораздо больше данных, чем в ее стенах. Таким образом, мы должны понимать, что компании больше полагаются на внешние данные - особенно теперь, когда растущий объем этих данных хранится в облаке, где для доступа к ним используются API и внешние сервисы.
Целью данной работы является определение преимуществ проведения маркетингового анализа на основе больших данных.
Задачи: рассмотреть возможности и способы использования больших данных как в бизнес-компаниях, так и в государственных отраслях.
Актуальность данной работы заключается в недостаточной разработанности данной темы, особенно в русскоязычной литературе, в связи с ее новизной и постоянной модернизацией в данной сфере. В связи с этим в данной работе мы обращаемся к зарубежным источникам последних лет.


Глава 1. Преимущество Big Data в маркетинге бизнес-компаний
Большие данные - новое конкурентное преимущество бизнес-компаний. Можно использовать большие данные, чтобы превзойти своих конкурентов, собирая и внедряя инновации с помощью больших данных. Компании используют их, чтобы обнаружить недостатки в своих услугах и продуктах, поставщиках, а также намерениях и предпочтениях потребителей, чтобы они могли создавать новые и лучшие продукты и услуги.
Что касается непосредственно технологии анализа больших данных, то есть много технологий, которые могут помочь в данном анализе.
Маркетинговые аналитические решения, разработанные на основе больших данных, могут помочь компаниям в решении широкого круга задач, таких как выявление клиентов, стремящихся положительно отреагировать на кампанию по телемаркетингу [1], создание интерактивных отчетов и информационных панелей для менеджеров или даже обнародование интересных тенденций из того, что говорится о бренде в социальных сетях [2].
Большие данные - это больше, чем просто модное слово. Фактически, огромные объемы данных, которые мы собираем, вполне могут изменить все сферы жизни: от улучшения результатов в здравоохранении до оказания помощи в управлении уровнем трафика в городских районах и, конечно же, повышения эффективности маркетинговых кампаний.
Это связано с тем, что маркетологи все чаще используют искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы анализировать огромные объемы данных и делать выводы. Они могут даже использовать прогнозную аналитику, чтобы выяснить, что клиенты и потенциальные клиенты могут сделать в будущем, и адаптировать свои коммуникационные материалы в результате этого.
Так же, как Netflix может использовать свой огромный объем пользовательских данных для создания более персонализированных рекомендаций для своих пользователей, маркетологи смогут лучше понять, что люди на самом деле делают на своих сайтах.
Рассмотрим пять основных вариантов использования больших данных в маркетинге бизнес-компаний.
1. Более целенаправленная реклама.
По мере того, как маркетологи бизнес-компаний собирают все больше и больше данных о своих клиентах, это позволяет им размещать все больше и больше актуальной рекламы. Так же, как Google и Facebook уже предлагают подробные варианты таргетинга, сторонние поставщики могут предложить тот же самый выбор. Появляется даже возможность ориентироваться на целевую аудиторию на основе статей, которые эти люди читали, или на аудиторию идеального читателя той или иной компании.
2. Семантический поиск.
Семантический поиск - это процесс поиска в терминах естественного языка, а не в короткой серии ключевых слов, к которым мы привыкли. Большие данные облегчают поисковым системам полное понимание того, что ищет пользователь, и умные маркетологи начинают включать это в свои функции поиска по сайту, чтобы улучшить пользовательский опыт для своих посетителей.
В качестве одного из примеров можно рассмотреть сеть Walmart, которая использует анализ текста, машинное обучение и поиск синонимов для повышения точности поиска по сайту. По словам Walmart, добавление семантического поиска на их сайт увеличило коэффициент конверсии на 10-15%

. Для такой компании, как Walmart, это составляет миллионы (если не миллиарды) долларов.
3. Более актуальное содержание.
Подобно тому, как Netflix может предоставлять персонализированные рекомендации, издатели могут предоставлять более релевантный контент своим посетителям, используя свои обширные данные, чтобы определить, какой контент людям, скорее всего, понравится.
Точно так же, как при получении разных результатов при просмотре одной и той же фразы в разных местах блог может выглядеть по-разному в зависимости от того, кто на него смотрит.
4. Более убедительное тестирование.
Тот факт, что мы можем собирать и анализировать данные в огромных количествах, позволяет проводить гораздо более убедительное тестирование, потому что вместо простого тестирования вариантов одного фактора, алгоритмы будущего позволяют учитывать все виды дополнительных данных, включая предыдущие истории посетителей, чтобы предоставить более точные и более убедительные результаты исследований.
Например, вариант A целевой страницы сайта или блога может лучше всего работать среди более молодой аудитории, тогда как вариант B работает лучше с более взрослой аудиторией. Маркетологи могут использовать подобные идеи для настройки своих сайтов, чтобы сделать их как можно более привлекательными для разных целевых аудиторий, предлагая различные варианты по умолчанию в зависимости от того, с какими предыдущими данными предполагается, что пользователь, скорее всего, будет взаимодействовать.
5. Техническая (машинная) аналитика.
Если маркетологи хотят делать выводы из огромного объема данных, им понадобится техническая поддержка, чтобы помочь обработать это. Из-за этого цифровым маркетологам будущего необходимо будет работать в паре с машинами для анализа данных и принятия решений на их основе. Независимо от того, сколько технологий развивается, человеку всегда будет необходим контроль - и это даже более справедливо, когда дело доходит до сложной области анализа больших данных.
Учитывая стоимость и трудозатраты, связанные с использованием больших данных, должен быть финансовый стимул для их подробной аналитики. В любом случае, он существует. Можно взять, например, мир электронной коммерции, где пристальное внимание к аналитике потенциально может создать или разрушить бизнес. Как отмечает Dataconomy [3], большие данные имеют огромное значение для продаж, поскольку это относится к оптимизированному ценообразованию: отслеживая покупки и тенденции в режиме реального времени, бренды могут в конечном итоге выявлять модели, которые приводят к более высокой прибыли. Что касается спроса, то аналитика больших данных может прогнозировать потребности в запасах.
Если говорить о прогнозировании тенденций, то пристальное внимание к отраслевым данным дает возможность определить, какие продукты пользуются популярностью у потребителей, а какие - нет.


Глава 2. Преимущество Big Data в маркетинге государственных учреждений
Рассмотрим преимущество Big Data в маркетинге государственных учреждений на примере отрасли здравоохранения. Большие данные давно популярны в различных отраслях, но их применение в здравоохранении все еще находится в зачаточном состоянии. Использование больших данных демонстрирует интересные перспективы для улучшения результатов в отношении здоровья и контроля затрат.
Большие данные в сфере здравоохранения меняют подходы к лечению пациентов и работе врачей [4; 5].
Чем больше данных, тем эффективнее может быть медицинская помощь.
Использование аналитики больших данных в здравоохранении дает много положительных результатов. Здравоохранение использует конкретные данные о здоровье населения (или конкретного человека). В связи с этим анализ больших данных позволяет выявить признаки серьезных заболеваний по мере их возникновения.
Лечение любого заболевания на ранней стадии намного проще и дешевле. Использование анализа медицинских данных для профилактики лучше, чем лечение, а возможность создания комплексной картины пациента позволит страховым компаниям предоставлять индивидуальный пакет услуг.
Не автоматизированный сбор огромных объемов данных для медицинского использования является дорогостоящим и трудоемким. С внедрением цифровых технологий стало возможным не только собирать такие данные, но и преобразовывать их в важную информацию, которая впоследствии может быть использована для обеспечения лучшего обслуживания