Термин «большие данные» был придуман для обозначения сложных наборов данных, требующих массивной компьютерной обработки для доступа к полезной информации. Такие компании, как Target, используют его, чтобы определить, когда и что клиенты, скорее всего, купят. Они преобразуют данные из различных источников в информацию, которая используется для создания привлекательных маркетинговых сообщений.
Поиск в нескольких базах данных, чтобы найти переменные, которые помогают ориентироваться на клиентов, не для всех. Вы должны быть склонны к статистике и уметь определять тенденции, прежде чем они станут очевидными для остального мира. Как известно, Target выдала отцу беременную девушку-подростка, сравнив историю ее покупок с известным поведением будущих матерей. Рост выручки компании объясняется способностью точно сопоставлять рекламные акции с поведением человека.
Что делать, если у вашей компании нет достаточных статистических данных или глубоких карманов, чтобы добывать данные для тех золотых самородков, которые улучшают бизнес?
Target была многомиллиардной компанией, когда ее маркетинговая стратегия расширилась за счет включения больших данных. Ресурсы для извлечения информации из объемов быстро меняющихся данных были легко доступны. Когда я разговариваю с людьми о интеллектуальном анализе данных, мне часто говорят, что у них нет маркетинговой команды с необходимыми статистическими способностями или денег, чтобы нанять третью сторону, способную добывать большие данные. Эта точка зрения недальновидна и контрпродуктивна.
Нехватка ресурсов не имеет значения, потому что большинству компаний не нужна обширная программа интеллектуального анализа данных, такая как Target. Чем крупнее компания, тем меньше возможностей для роста. Target должна найти творческие способы получения дохода, потому что компания насытила большую часть рынка. Если ваш бизнес не соответствует масштабам крупных магазинов, вам не нужны большие данные для роста. Вам нужны данные монетного двора.
Данные Mint прячутся в ваших базах данных и ждут, когда их извлекут для увеличения продаж, повышения лояльности и увеличения прибыли. При преобразовании в информацию потенциальные клиенты становятся клиентами, а клиенты покупают больше, оставаясь дольше. Данные, необходимые для развития вашего бизнеса, включают:
- Потенциальный источник и деятельность. Компании, используемые для поиска потенциальных клиентов. Теперь перспективы находят компании. Вместо того, чтобы быть идентифицированными и нацеленными на то, насколько точно они соответствуют профилю клиента, потенциальные клиенты появляются без предварительной квалификации. Это требует от компаний поиска других способов их квалификации и сегментации.
- Покупательское поведение. Знание того, как, когда и что люди покупают, помогает создавать целевые маркетинговые сообщения, разработанные для обеспечения правильной рекламы в нужное время. Это также снижает затраты на маркетинг, сводя к минимуму инвестиции в покупателей, которые сбегают.
- Уровни обслуживания. Качество обслуживания напрямую влияет на успех маркетинга. Мониторинг причин и следствий уровней обслуживания показывает, где улучшения обеспечивают наибольшую отдачу от инвестиций. Когда отделы маркетинга и обслуживания работают вместе, выигрывают все.
- Традиционные метрики. Специалисты по прямому маркетингу определили ключевые метрики, такие как RFM (новизна, частота, денежная стоимость), которые определяют покупателей. Эти показатели работают до сих пор. Возможно, они не так эффективны, как в прошлые времена, но их дисквалификация без тестирования преждевременна.
Преобразование данных в ваших системах в полезную информацию - это первый шаг к использованию больших данных. Начните с малого с легкодоступных данных и расширяйте их по мере того, как вы узнаете, что работает, а что нет. Вам не нужен мозговой трест или глубокие карманы, чтобы извлечь выгоду из анализа.