Σε αντίθεση με ό,τι πιστεύουν πολλοί, οι ΜΜΕ έχουν ένα πλεονέκτημα έναντι των μεγάλων εταιρειών που είναι η αντιδραστικότητά τους. Λόγω της απλοποιημένης ροής πληροφοριών, η οποία είναι τόσο γρήγορη όσο και ευέλικτη, είναι στην πραγματικότητα ευκολότερο για μια μικρή ή μεσαία εταιρεία να δημιουργήσει και να χρησιμοποιήσει αποτελεσματικά τα μεγάλα δεδομένα.
Επιπλέον, δεν είναι απαραίτητο να έχετε πρόσβαση σε τεράστιους οικονομικούς πόρους για την εφαρμογή Big Data σε μια μικρή ή μεσαία επιχείρηση.
Οι υπερτιμημένοι διακομιστές και βάσεις δεδομένων ανήκουν στο παρελθόν. Τα Big Data είναι πλέον πολύ πιο προσβάσιμα χάρη στα εργαλεία που έχουν σχεδιαστεί στην κλίμακα των ΜΜΕ. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε δεδομένα που υπάρχουν ήδη στη λειτουργία της εταιρείας σας: τα κοινωνικά της δίκτυα, τον ιστότοπό της, το CRM, δεδομένα από τα τμήματα HR κ.λπ.
Τα δεδομένα από τρίτα μέρη μπορεί επίσης να είναι πολύ πολύτιμα: διάφορες βάσεις δεδομένων, διαφημίσεις Google και Facebook, ιστότοποι προσλήψεων κ.λπ. Όλα αυτά τα δεδομένα, αναλυόμενα αποτελεσματικά, αποτελούν μια σταθερή βάση για την απάντηση στα περισσότερα προβλήματα μιας εταιρείας.
Τέλος, το μυστικό της επιτυχίας μιας τέτοιας επέμβασης επίσης και πάνω από όλα βρίσκεται στην αυστηρότητα με την οποία πραγματοποιείται. Η εφαρμογή Big Data σε μια ΜΜΕ απαιτεί την εξέταση τριών βασικών σημείων:
- Καθορίστε έναν ακριβή στόχο, διαφορετικά ένα έργο Big Data μπορεί να μην αποφέρει καρπούς. Επομένως, είναι σημαντικό να αναρωτηθείτε για ποιο σκοπό θα το χρησιμοποιήσετε πριν προχωρήσετε περαιτέρω.
- Περιβάλλετε τον εαυτό σας με ικανά άτομα για την υλοποίηση και τη διαχείριση του έργου. Ένας Επιστήμονας Δεδομένων μπορεί να σας βοηθήσει στη διαδικασία σας. Μπορείτε να προσλάβετε έναν ή να χρησιμοποιήσετε μια εταιρεία που ειδικεύεται στα Big Data.
- Αφήστε αρκετό χρόνο για να ρυθμίσετε την εξόρυξη δεδομένων ώστε να είναι συναφής. Πράγματι, τα έργα Big Data είναι αρκετά χρονοβόρα και οι ομάδες πρέπει να έχουν αρκετό χρόνο για να τα υλοποιήσουν.
Παραδείγματα χρήσης Big Data στις επιχειρήσεις
1) Η χρήση Big Data για προσλήψεις.
Τα Big Data έχουν επιτρέψει κυρίως την ανάπτυξη μεθόδων βελτιστοποίησης προσλήψεων. Χάρη στο Big data Analytics, τα τμήματα ανθρώπινου δυναμικού προσανατολίζονται πιο εύκολα στους καλύτερους υποψηφίους προκειμένου να βελτιστοποιήσουν την επιλογή.
Με αυτόν τον τρόπο, το κόστος και οι χρόνοι πρόσληψης μειώνονται σημαντικά και είναι ακόμη δυνατό να προβλεφθούν οι μελλοντικές ανάγκες πρόσληψης.
2) Βοήθεια για την προγνωστική συντήρηση στον αεροναυτικό τομέα.
Όσο τρελό κι αν ακούγεται, τα Big Data μπορούν επίσης να σας κρατήσουν ασφαλείς ενώ ταξιδεύετε με αεροπλάνο. Πράγματι, χάρη σε αλγόριθμους ικανούς να προβλέψουν την ημερομηνία κατά την οποία τα εξαρτήματα θα σπάσουν, λαμβάνοντας υπόψη παράγοντες όπως ο χρόνος, οι ασκούμενες τάσεις ή η συχνότητα χρήσης, εφαρμόζεται η προληπτική συντήρηση.
Με αυτόν τον τρόπο, αποφεύγονται πιθανά ατυχήματα και ο κλάδος της αεροναυπηγικής κερδίζει επενδύοντας ανάντη στις διαδικασίες συντήρησης.
3) Εξόρυξη δεδομένων, τεχνική αφοσίωσης για τράπεζες και ασφαλιστικές εταιρείες
Μετά από ένα κύμα δυσαρέσκειας των πελατών για τις υπηρεσίες που προσφέρουν τράπεζες και ασφαλιστικές εταιρείες, οι τελευταίες στράφηκαν στα μεγάλα δεδομένα για να ανακαλύψουν την πηγή.
Η κύρια παρατήρηση που έχει γίνει είναι αυτή της σημασίας των υπηρεσιών κινητής τηλεφωνίας και του επιπέδου εξατομίκευσής τους. Αποδείχθηκε ότι έπαιξαν πολύ μεγάλο ρόλο στην εκτίμηση που είχαν οι πελάτες για την ποιότητα των υπηρεσιών.
Προκειμένου να οικοδομηθεί μια διαρκής και επαρκής πελατειακή σχέση, ελήφθησαν μέτρα με την ανάλυση δεδομένων που είχαν ήδη οι περισσότερες από αυτές τις τράπεζες και τις ασφαλιστικές εταιρείες.
Κατάφεραν έτσι να αναπτύξουν την προσφορά τους για κινητά στα κατάλληλα κανάλια και κατάλαβαν ότι η καινοτομία συμβαδίζει με τις προσδοκίες των πελατών.
4) Χρησιμοποιήστε Big Data για να εξατομικεύσετε την εμπειρία σας σε ιστότοπους ηλεκτρονικού εμπορίου
Αντιμέτωποι με την ανταγωνιστικότητα του τομέα του ηλεκτρονικού εμπορίου και την αστάθεια των καταναλωτών (ο μέσος χρόνος περιήγησης σε έναν ιστότοπο ηλεκτρονικού εμπορίου έχει πέσει σε λιγότερο από 5 λεπτά), έγινε μια παρατήρηση: μαζική συζήτηση και πολύ ευρεία κατηγοριοποίηση δεν είναι πλέον αντιστοιχούν στην τρέχουσα αγορά.
Γρήγορα, η εξατομίκευση της πλοήγησης επιλέχθηκε ως ο καλύτερος τρόπος για να τραβήξετε την προσοχή του στόχου. Χάρη, ειδικότερα, στις εξατομικευμένες προτάσεις προϊόντων που έγιναν δυνατές χάρη στα Big Data.
Μετά από αυτήν την ανάλυση, μια σειρά από ιστότοπους ηλεκτρονικού εμπορίου καταφέρνουν να προσφέρουν μια ομαλή πλοήγηση που ταιριάζει απόλυτα στους επισκέπτες τους.
Η Amazon, για παράδειγμα, εξατομικεύει την αρχική σελίδα του ιστότοπού της με βάση τα γούστα, τα ενδιαφέροντά σας, την προηγούμενη έρευνα και την εξόρυξη δεδομένων.
Το Netflix, από την άλλη, καταφέρνει να δημιουργήσει περισσότερες από 33 εκατομμύρια διαφορετικές αρχικές σελίδες για να προσφέρει στους χρήστες του περιεχόμενο που τους αρέσει.
5) Χάρη στα Big Data, μια ιαπωνική μάρκα καλλυντικών ανακαλύπτει έναν νέο στόχο
Επιδιώκοντας να εκμεταλλευτεί τα ίχνη που αφήνουν οι χρήστες στον Ιστό για να «δημιουργήσει επιχειρήσεις», μια μεγάλη μάρκα καλλυντικών ανακάλυψε έναν αταίριαστο στόχο!
Πράγματι, κοιτάζοντας τα αποτελέσματα του έργου Big Data, η μάρκα συνειδητοποίησε ότι τα αντηλιακά ήταν ιδιαίτερα δημοφιλή στους άνδρες πελάτες, σε αντίθεση με τα υπόλοιπα προϊόντα.
Ψάχνοντας λίγο περισσότερο στα δεδομένα αυτών των πελατών, φάνηκε ότι οι περισσότεροι από αυτούς ήταν λάτρεις του γκολφ και ότι το προϊόν τους ενδιέφερε φυσικά.
Ως εκ τούτου, η μάρκα έλαβε υπόψη αυτή την ιδιαιτερότητα και αναθεώρησε το μάρκετινγκ της σύμφωνα με αυτόν τον νέο στόχο.
6) Επιτρέψτε στην επιχείρησή σας να είναι εξαιρετικά ορατή χάρη στην επαναστόχευση
Retargeting: πίσω από αυτή τη βάρβαρη λέξη κρύβεται μια τεχνική που γνωρίζετε καλά. Αυτό συνίσταται στην προσφορά στοχευμένης διαφήμισης στον χρήστη κατά τις μελλοντικές του επισκέψεις σε άλλους ιστότοπους.
Βασιζόμενοι σε δεδομένα συμπεριφοράς από το ιστορικό περιήγησής τους, είναι επομένως δυνατή η «παρακολούθηση» των πιθανών αγοραστών ακόμα κι αν δεν βρίσκονται πλέον στον ιστότοπό σας. Χάρη στις διαφημιστικές εταιρείες – στόχος των οποίων είναι η απόκτηση του μέγιστου διαφημιστικού χώρου – συλλέγονται αυτά τα δεδομένα και καθιστούν δυνατή την προβολή διαφημιστικών banner με στοχευμένο τρόπο.
Χάρη στην ορατότητα, αυτό επιτρέπει στον χρήστη του Διαδικτύου να επιστρέψει για δεύτερη φορά (ή περισσότερες) στον ιστότοπό σας, μέχρι μια πιθανή αγορά.
7) Αεροπορικές εταιρείες και δυναμική τιμολόγηση
Τα μεγάλα δεδομένα αξιοποιούνται κυρίως από τις αεροπορικές εταιρείες για την προσαρμογή των τιμών των εισιτηρίων με βάση τις τάσεις, τα προφίλ και τις ταξιδιωτικές συνήθειες των πελατών. Η αρχή είναι απλή: η εταιρεία αρχικά προσδιορίζει το άτομο που αναζητά πτήση και στη συνέχεια χρησιμοποιεί τα δεδομένα του (εν μέρει χάρη στον λογαριασμό πελάτη και το ιστορικό του) για να διαφοροποιήσει την τιμή του εισιτηρίου.
Έτσι, το ποσοστό μετατροπής αυξάνεται σημαντικά προσφέροντας πιο προσιτές τιμές σε νέους πελάτες και πιο ακριβά εισιτήρια σε «επαγγελματικούς» ταξιδιώτες που είναι λιγότερο πιθανό να αναβληθούν από το πρόσθετο κόστος.
Συντάκτης Bio:
Είμαι ο Bhavesh Parmar. Ως Επάγγελμα Digital Marketing Manager, HData Systems. Μου αρέσει να ακούω μουσική και να σερφάρω στο Διαδίκτυο.
