Big Data: что это такое и как используется в маркетинге

Big Data — это огромные массивы самой разной информации, которую хранят в цифровом виде. Сюда входят и общая статистика по рынкам, и личные данные пользователей: сведения о покупках и предпочтениях.

Как работает Big Data и как обрабатывается

Ниже подробнее разберём, что такое большие данные и как их анализируют.

Большие данные — это объёмы данных, которые постоянно обновляются и включают в себя информацию из самых разных источников: соцсети, онлайн-покупки, датчики, мобильные приложения и многое другое. Главное отличие от обычных баз данных в том, что Big Data не только больше по объёму, но и разнообразнее по структуре. Если классические базы данных работают с чётко организованными таблицами, то Big Data включает текст, видео, геолокацию, логи событий — всё, что может быть полезно для анализа.

Кроме того, Big Data обрабатываются быстрее: их анализ часто идёт в реальном времени. Например, когда вы видите рекомендации на маркетплейсе или прогноз погоды — это результат работы с большими данными.

Откуда берутся данные

Big Data собирают из трёх основных источников:

• Социальные данные. Это всё, что мы делаем в интернете: публикуем посты, загружаем фотографии, отправляем письма. Например, каждую секунду по миру отправляются миллионы емейлов. Сюда также относятся государственная статистика, данные о перемещениях, регистрации рождений и смертей и сведения о здоровье.
• Данные от устройств. Это информация, которую собирают смартфоны, камеры, умные колонки, датчики на автомобилях, а также системы «умного дома». Даже уличные камеры и спутники метеонаблюдения участвуют в этом процессе.
• Транзакционные данные. Это всё, что связано с покупками, переводами денег, заказами товаров и другими финансовыми операциями.

Как это всё обрабатывается?

Объём данных настолько огромен (здесь речь идёт о терабайтах), что обычные программы просто не справляются. Для анализа используют специальные технологии, которые делят задачи на множество частей и отправляют их на разные компьютеры. Такой подход позволяет справляться с большими нагрузками. Чем больше устройств участвует, тем быстрее идёт обработка. Благодаря этому данные можно анализировать в реальном времени — например, подбирать рекламу, предсказывать погоду или следить за работой систем безопасности.

Характеристики больших данных

Большие данные обычно описывают через пять ключевых характеристик, которые часто называют «пятью V»: объём (volume), скорость (velocity), разнообразие (variety), достоверность (veracity) и ценность (value).

• Объём. Это основа больших данных. Компании работают с гигантскими объёмами информации — от терабайтов до петабайтов.
• Скорость. Данные поступают и обрабатываются очень быстро. Некоторые устройства, такие как умные колонки или системы безопасности, требуют мгновенного анализа и реакции в реальном времени.
• Разнообразие. В мире больших данных важно не только количество, но и формат. Это могут быть не только привычные таблицы, но и текст, видео, аудио, изображения. Такие данные сложнее обрабатывать, но они дают больше возможностей для анализа.
• Достоверность. Не вся информация одинаково полезна. Важно, чтобы данные были точными и надёжными. Без этого сложно принимать правильные решения.
• Ценность. Данные сами по себе не представляют ценности, если их не преобразовывать в полезную информацию. Например, с помощью анализа можно оптимизировать внутренние процессы.

Данные стали настоящим ресурсом для бизнеса. Например, крупные технологические компании создают свои продукты и сервисы, анализируя огромные массивы сведений. От того, насколько хорошо компания работает с пятью «V», зависит её успех.

Что делать, чтобы данные о клиентах не превратились в хаос? С этим вам поможет CDP платформа Altcraft — инструмент для сбора, анализа и управления данными пользователей, который объединяет все источники сведений в одном окне. Попробуйте сегодня!

Big Data в маркетинге

Для разработки эффективной маркетинговой стратегии бренды опираются на три ключевых типа данных:

• Портрет клиента. Здесь имеется в виду глубокое понимание аудитории. Так компания создаёт персонализированные предложения и повышает лояльность клиентов.
• Конкурентный ландшафт. Постоянный мониторинг действий конкурентов помогает выявлять новые тренды, определять уникальные преимущества и корректировать стратегию в реальном времени.
• Финансовые показатели. Контроль за маркетинговыми инвестициями обеспечивает максимальную отдачу от каждого вложенного рубля. Так бренды принимают взвешенные решения о дальнейших шагах. Благодаря точному анализу результатов акций компании оптимизируют бюджет, выбирают наиболее эффективные каналы коммуникации и повышают ROI.

А как вычислить ROI? И зачем его вообще считать? Читайте в статье «ROI: что это и для кого полезен».

Как бизнес использует большие данные?

Биг дата решают множество задач в маркетинге:

• Разделение аудитории на сегменты. Это помогает понять, какие группы потребителей существуют и что их интересует. Сегментируют пользователей для того, чтобы предлагать им наиболее подходящие товары или услуги.
• Изучение целевой аудитории. Анализ собранной информации позволяет детально изучить предпочтения, привычки и ожидания клиентов.

Как правильно сегментировать ЦА и создать портрет пользователя? Читайте в статье «Зачем определять целевую аудиторию, как её классифицировать и сегментировать».

• Персонализация рекламы. С помощью данных настраивают таргетинг и повышают конверсию. Компании используют множество маркетинговых инструментов, но они часто не интегрированы. Анализ больших данных помогает создать единую систему для эффективного управления маркетингом.
• Прогнозирование поведения. Big Data помогает предугадать спрос, реакцию на рекламу и даже будущие тренды в потреблении.
• Персонализация. Рекомендации на основе данных увеличивают вероятность повторных покупок, стимулируют кросс-продажи и делают скидки или акции более актуальными для каждого клиента. Например, анализируя огромные массивы данных о пользователях, Amazon разработал систему рекомендаций, которая учитывает не только историю покупок, но и множество других факторов, таких как сезонность и предстоящие события. Благодаря этому рекомендации стали более точными и релевантными, что привело к значительному росту продаж.

Рекомендации Amazon

Что такое кросс-продажи? Какие существуют техники кросс-селла? Читайте в статье «Кросс-продажи: что это такое и какие бывают».

• Улучшение продуктов. Обратная связь и анализ популярности товаров помогают совершенствовать качество продукции, благодаря чему предложения компании всё больше соответствуют потребностям покупателей.
• Оптимизация расходов. Данные помогают сокращать траты на рекламу, эффективнее управлять логистикой и запасами, а также грамотнее распределять рабочие ресурсы.
• Улучшение ценообразования. Используя большие данные, компании могут точнее устанавливать цены на свои товары и услуги. Оптимизация цен помогает увеличить прибыль даже при незначительных изменениях, если объёмы продаж остаются стабильными. Это подчёркивает ключевую роль правильного ценообразования в повышении прибыльности бизнеса.

Где хранятся большие данные

Хранение данных пользователей или других сведений может осуществляться с помощью различных решений:

• Собственные серверы — компания приобретает и управляет оборудованием самостоятельно.
• Облачные сервисы — данные размещаются у сторонних провайдеров, (например, Amazon) которые также предоставляют инструменты для обработки информации.
• В публичном доступе — информация может храниться бесплатно в облаке или на частных серверах, доступных для общего пользования.

Каждый из этих вариантов имеет свои плюсы и минусы: собственные серверы могут быть дешевле, но требуют больше усилий по обеспечению безопасности и технической поддержке, в то время как облачные решения более надёжны, но стоят дороже.

Использование Big Data: где ещё применяют

Ниже расскажем о применении больших данных в различных сферах.

Обработка изображений. Несколько лет назад казалось невозможным, что нейросети будут обрабатывать фото и видео на смартфонах. Сегодня же пользователи активно используют фильтры и эффекты в мобильных приложениях.

Поиск новых сотрудников. Многие бренды используют автоматизированные системы для первичного отбора кандидатов. Так можно быстро выявить тех, кому вакансия не слишком подходит или тех, кто не так заинтересован в работе. Процесс рекрутинга становится быстрее.

Банковская сфера. В банковской индустрии технологии биг дата защищают пользователей от мошенничества. Анализ данных замечает странности в действиях клиентов, такие как нестандартные операции или переводы, что помогает быстрее обнаруживать и предотвращать мошенничество.

Государственные учреждения. Государственные структуры активно используют большие данные для статистики и мониторинга. Эта технология помогает собирать данные о гражданах и эффективно управлять различными процессами, а также используется для обеспечения безопасности.

Медиасфера. Здесь большие данные применяются для оценки аудитории. Это позволяет редакциям более точно определять предпочтения зрителей и читателей, что, в свою очередь, влияет на создание контента и развитие стратегии.

Заключение

Технология Big Data — это неотъемлемая часть современного маркетинга, которая даёт компаниям возможность более глубоко понимать своих клиентов, предсказывать их поведение и разрабатывать предложения, максимально соответствующие их потребностям.

Используя большие данные, можно создавать более точные и персонализированные маркетинговые стратегии. Эти данные также играют ключевую роль в оптимизации процессов и улучшении взаимодействия с аудиторией. Так компании остаются конкурентоспособными и реагируют на изменения рынка в реальном времени.

С каждым годом возможности Big Data в маркетинге становятся всё более значимыми, а компании, использующие эти технологии, получают явное преимущество на рынке, улучшая свою прибыль.

Подписывайтесь на наш Telegram-канал. Там вы найдёте самые интересные тренды и новости в сфере digital-маркетинга и технологий. Будьте в теме вместе с нами!