Big Data to łakomy kąsek dla marketerów. W tych pięciu sferach analityka danych robi prawdziwą rewolucje

6 marca 2017

Cyfrowa gospodarka powoli staje się rzeczywistością. Sukces odniosą w niej te firmy, które zgłębią sztukę gromadzenia i monetyzacji danych. Proces ten polega na wykorzystaniu wielkich zbiorów cyfrowych informacji do sprzedaży, marketingu czy optymalizacji działań biznesowych. Marketerzy na całym świecie sięgają po Big Data, by zwiększyć efektywność swoich dotychczasowych działań. 

Dane zalewają nas z każdej strony. Z raportu „Data Never Sleeps 4.0” wynika, że w ciągu jednej minuty Internauci przeglądają ponad 159 tys. stron, publikują 400 godzin materiałów wideo w serwisie YouTube i dzielą się ponad 216 tys. zdjęć na Facebooku. Tylko w Stanach Zjednoczonych, za pośrednictwem sieci bezprzewodowej, w ciągu 60 sekund pobiera się ponad 18 milionów megabajtów danych. Internet stał się gigantycznym zbiorem informacji na temat swoich użytkowników, którzy pozostawiają je w nim bardziej lub mniej świadomie. Przeciętnego Kowalskiego obchodzą one tyle, co zeszłoroczny śnieg. Do niedawna podobną wartość przypisywało im większość przedsiębiorstw, jednak okres ten dobiegł właśnie końca. Dane stają się towarem chodliwym, jak gorące bułeczki, a jeszcze cenniejsze mają być systemy umożliwiające ich analizę i monetyzację. Oto 5. obszarów, w których Big Data staje się najważniejszym katalizatorem rozwoju marketingu.

1.     Dobrze poznać klienta

Jednym z najtrudniejszych zadań jakie stoją przed każdą firmą jest zrozumienie sposobu w jaki myślą i funkcjonują jej klienci. Taka wiedza pozwala nie tylko dopasować ofertę do ich realnych potrzeb, lecz także pomaga w utrzymywaniu relacji konsumenckich. Poznanie szczegółowego profilu klienta umożliwia opracowanie skutecznych kampanii reklamowych, a analiza jego aktywności w sieci, historii zakupów i ważnych życiowych wydarzeń, takich jak np. rozpoczęcie nowego związku czy zmiana pracy, pozwala firmom kierować „szyte na miarę” oferty. Sekret tkwi w połączeniu danych wygenerowanych wewnątrz przedsiębiorstwa, z danymi typu 3rd party, które pozyskuje się z zewnętrznych źródeł. Do ich analizy wykorzystywane są specjalistyczne algorytmy. Sięgnęła po nie np. brytyjska firma HMV, specjalizująca się w sprzedaży produktów multimedialnych, niezadowolona z wyników tradycyjnych kampanii mailingowych, kierowanych do szerokiego grona odbiorców. Zastąpiono je systemem rekomendacji, który analizując strumień kliknięć swoich klientów oraz ich zakupowe preferencje, przesyła im spersonalizowane rekomendacje. Dane wykorzystane do generowania wiadomości e-mail dopasowanych do indywidualnego profilu klienta pozwoliły uzyskać ich otwieralność na poziomie 70 proc. na urządzeniach mobilnych i 50 proc. na komputerach PC.

2.  Szczegółowa segmentacja kluczem do sukcesu

Segmentacja, czyli dzielenie klientów na grupy, według ich charakterystyki i zachowania, to standardowe działanie, umożliwiające m.in. zrozumienie ich potrzeb oraz dopasowanie do nich oferty i komunikacji marketingowej. Dzięki Big Data, proces ten można usprawnić, a sama segmentacja staje się bardziej precyzyjna. Analityka wielkich zbiorów danych umożliwia również pozyskanie informacji z zakresu stylu i stadiów życia, decyzji zakupowych, czy też kluczowych, życiowych wydarzeń. Odpowiednio zbierane i przetwarzane dane pozwalają określić, w jaki sposób klienci korzystają z produktu oraz wyodrębnić zaniedbane segmenty, dla których należy przygotować lub zoptymalizować działania marketingowe. Big Data okazuje się również zbawienna przy zarządzaniu polityką cenową. Analizuje się, ile poszczególne segmenty klientów są w stanie zapłacić za dany produkt lub usługę. Za sprawą takiej segmentacji Bank of America zmienił sposób postrzegania swoich klientów. Doprowadziło to do zmiany utartego sloganu marketingowego, który wcześniej zachęcał do wykorzystania hipoteki domu, by posłać dzieci do szkoły, na taki, który namawia do zaciągnięcia podobnego kredytu, by realizować swoje osobiste pragnienia: „Use the value of your home to do what you always wanted to do”. W efekcie, współczynnik konwersji wzrósł dziesięciokrotnie.

3.     Nowa jakość w kampaniach banerowych

Reklamy publikowane „na chybił trafił” stały się zmorą użytkowników sieci na całym świecie. Internauci, przytłoczeni atakującymi zewsząd krzykliwymi banerami, które nawet w najmniejszym stopniu nie trafiają w ich potrzeby czy zainteresowania, na szeroką skalę instalują wtyczki blokujące ich wyświetlanie. Według raportu OnAudience.com, z narzędzi typu AdBlock korzystają na świecie najchętniej Polacy, aż 42 proc. odsłon w naszym kraju jest blokowanych. Jak podaje serwis eMarketer, w 2016 r. z powodu takiego oprogramowania globalne straty wydawców sięgnęły nawet 27 mld dolarów.

Receptą na kryzys są rozwiązania korzystające z Big Data do precyzyjnego targetowania odbiorców z wąskiej grupy docelowej. Odbiorcy tak wyświetlanych reklam wybierani są przez głęboką analizę ich aktywności, możliwą dzięki informacjom dostarczanym przez pliki cookies. Największą hurtownią tego typu danych w Europie i zarazem jedną z największych na świecie jest polska firma Cloud Technologies, która przetwarza już 3 mld anonimowych profili internautów. Agencja Audience Network korzystając z danych dostarczonych przez Cloud Technologies zrealizowała kampanię dla jednej z wiodących firm ubezpieczeniowych. Efekt? 50 proc. wzrost liczby konwersji, przy kosztach niższych o 33 proc. Koszt za kliknięcie spadł o 48 proc.

4.      Multichannel w natarciu

Interakcja klienta z marką odbywa się dziś za pośrednictwem wielu kanałów. Dopiero analiza wszystkich strumieni danych za pośrednictwem systemów DMP (Data Managing Platform) daje holistyczny obraz „customer journey”, czyli historii wszystkich takich interakcji. W ten sposób firmy mogą ocenić skuteczność poszczególnych kanałów i w oparciu o te dane planować kampanie marketingowe i optymalizować budżety reklamowe. Korzystając z narzędzi analitycznych marketerzy mogą dopracować treści tak, by lepiej pasowały do poszczególnych kanałów komunikacji. HDFC, jeden z największych banków w Indiach, korzystając z głębokiej analizy historii interakcji z klientami, spersonalizował komunikację w wybranych kanałach, optymalizując tzw. customer experience. Integracja danych z serwisu internetowego banku z systemem zarządzającym bankomatami pozwoliła m.in. zautomatyzować proces wyboru języka, co doprowadziło do redukcji kosztów operacyjnych, skracając czas korzystania z maszyn o 40 proc.

5.     Drugie życie systemów IT

Internet rośnie jak na drożdżach. Z szacunków Oracle wynika, że rokrocznie ilość danych online zwiększa się o 40 proc, a w 2016 przekroczyła próg 10 Zettabajtów. Systemy, które nie czerpią z nich pełnymi garściami nie mają racji bytu w cyfrowej gospodarce. Badacze Gartnera prognozują, że dzięki analityce Big Data do 2020 r. aż 80% procesów biznesowych w firmach zostanie zmodernizowanych. Jednym z głównych aspektów tej modernizacji będzie „data enrichment”, czyli zasilanie systemów firmowych danymi typu 3rd party. Dla przedsiębiorstw, takie rozwiązanie oznacza zupełnie nowy rozdział w sprzedaży, marketingu i analityce biznesowej. Umożliwia ono nie tylko lepsze rozpoznanie profilu klienta i uzyskanie jego 360-stopniowej oceny, lecz także pozyskanie nowych, wartościowych kontrahentów.

Siemens Mobility Data Services, by usprawnić procesy logistyczne, przetwarza dane pochodzące z tysięcy sensorów, pociągów, szyn kolejowych i łańcuchów dostawy, razem z danymi dotyczącymi procesów naprawczych oraz pogody. Połączenie w jednym systemie wszystkich kluczowych strumieni informacji pomogło firmie praktycznie wyeliminować przestoje i sprawić, że transport stał się szybszy, bezpieczniejszy i bardziej energooszczędny. Nowoczesny system korzystający z Big Data skutecznie przewiduje awarie zapewniając nieprzerwany łańcuch dostaw.

Autor:

Piotr Prajsnar, CEO Cloud Technologies

 

 

Tagi:

Komentarze:

Comments

comments

Blogi

X