Вопреки тому, что многие могут подумать, у МСП есть преимущество перед крупными компаниями, заключающееся в их реактивности. Благодаря упрощенному потоку информации, который является одновременно быстрым и гибким, небольшой или средней компании на самом деле легче настроить и эффективно использовать большие данные.
Кроме того, для внедрения больших данных в малом или среднем бизнесе не обязательно иметь доступ к огромным финансовым ресурсам.
Завышенные цены на серверы и базы данных остались в прошлом. Большие данные теперь стали гораздо более доступными благодаря инструментам, разработанным в масштабах МСП. Вы можете использовать данные, уже имеющиеся в работе вашей компании: ее социальные сети, ее сайт, ее CRM, данные HR-отделов и т. д.
Данные третьих лиц также могут быть очень ценными: различные базы данных, реклама Google и Facebook, сайты по подбору персонала и т. д. Все эти данные, эффективно проанализированные, составляют прочную основу для ответа на большинство проблем компании.
Наконец, секрет успеха такой операции прежде всего заключается в строгости, с которой она проводится. Внедрение больших данных в МСП требует рассмотрения трех важных моментов:
- Определите точную цель, иначе проект Big Data может не принести результатов. Поэтому важно спросить себя, для какой цели вы собираетесь его использовать, прежде чем идти дальше.
- Окружите себя компетентными людьми для реализации и управления проектом. Специалист по данным может помочь вам в вашем процессе. Вы можете нанять одного или воспользоваться услугами компании, специализирующейся на больших данных.
- Выделите достаточно времени для настройки интеллектуального анализа данных, чтобы они были актуальными. Действительно, проекты больших данных требуют достаточно много времени, и у команд должно быть достаточно времени для их реализации.
Примеры использования Big Data в бизнесе
1) Использование больших данных для подбора персонала.
Большие данные, в частности, позволили разработать методы оптимизации подбора персонала. Благодаря аналитике больших данных HR-отделам легче ориентироваться на лучших кандидатов, чтобы оптимизировать отбор.
Таким образом, затраты и время найма значительно сокращаются, и становится возможным даже прогнозировать будущие потребности в наборе персонала.
2) Помощь в профилактическом обслуживании в авиационной отрасли.
Как бы безумно это ни звучало, большие данные также могут обеспечить вашу безопасность во время путешествия на самолете. Действительно, благодаря алгоритмам, способным предсказать дату поломки деталей с учетом таких факторов, как время, возникающие нагрузки или частота использования, осуществляется профилактическое обслуживание.
Таким образом можно избежать потенциальных аварий, а авиационная отрасль получает выгоду от инвестиций в процессы технического обслуживания.
3) Интеллектуальный анализ данных — метод лояльности для банков и страховых компаний.
После волны недовольства клиентов услугами, предлагаемыми банками и страховыми компаниями, последние обратились к большим данным, чтобы обнаружить источник.
Основное наблюдение, которое было сделано, касается важности мобильных услуг и уровня их персонализации. Оказалось, что они сыграли очень большую роль в оценке клиентами качества обслуживания.
Таким образом, чтобы построить прочные и адекватные отношения с клиентами, были приняты меры путем анализа данных, которые уже были у большинства этих банков и страховых компаний.
Таким образом, они смогли развивать свое мобильное предложение по соответствующим каналам и поняли, что инновации идут рука об руку с ожиданиями клиентов.
4) Используйте большие данные, чтобы персонализировать свой опыт на сайтах электронной коммерции.
Столкнувшись с конкуренцией в секторе электронной коммерции и нестабильностью потребителей (среднее время просмотра сайта электронной коммерции упало до менее 5 минут), было сделано одно наблюдение: массовый дискурс и слишком широкая категоризация больше не используются. соответствуют текущему рынку.
Персонализация навигации была быстро выбрана как лучший способ привлечь внимание цели. В частности, спасибо персонализированным предложениям продуктов, которые стали возможными благодаря большим данным.
После этого анализа ряду сайтов электронной коммерции удалось предложить плавную навигацию, которая идеально подходит их посетителям.
Amazon, например, персонализирует домашнюю страницу своего сайта на основе ваших вкусов, интересов, предыдущих исследований и анализа данных.
Netflix, с другой стороны, удается создать более 33 миллионов различных домашних страниц, чтобы предложить своим пользователям контент, который им нравится.
5) Благодаря большим данным японский косметический бренд открывает новую цель.
Пытаясь использовать следы, оставленные пользователями в сети, для «создания бизнеса», крупный косметический бренд обнаружил нелепую цель!
Действительно, взглянув на результаты своего проекта Big Data, бренд понял, что солнцезащитные кремы пользуются большой популярностью среди покупателей-мужчин, в отличие от остальных продуктов.
Если немного покопаться в данных этих клиентов, выяснилось, что большинство из них были энтузиастами гольфа, и поэтому продукт, естественно, их заинтересовал.
Поэтому бренд принял во внимание эту специфику и пересмотрел свой маркетинг в соответствии с этой новой целью.
6) Сделайте свой бизнес сверхзаметным благодаря ретаргетингу
Ретаргетинг: за этим варварским словом скрывается техника, которую вы хорошо знаете. Это заключается в предложении пользователю таргетированной рекламы во время его будущих посещений других сайтов.
Таким образом, полагаясь на поведенческие данные из истории посещений, можно «отслеживать» потенциальных покупателей, даже если они больше не находятся на вашем сайте. Благодаря рекламным агентствам, целью которых является получение максимального количества рекламных площадей, эти данные собираются и позволяют целенаправленно показывать рекламные баннеры.
За счет наглядности это дает возможность заставить интернет-пользователя вернуться второй (или более) раз на ваш сайт, вплоть до потенциальной покупки.
7) Авиакомпании и динамическое ценообразование
Большие данные, в частности, используются авиакомпаниями для корректировки цен на билеты в зависимости от тенденций, профилей и привычек клиентов. Принцип прост: компания сначала идентифицирует человека, ищущего рейс, затем использует его данные (отчасти благодаря его учетной записи клиента и его истории), чтобы варьировать цену билета.
Таким образом, коэффициент конверсии значительно возрастает за счет предложения более доступных тарифов новым клиентам и более дорогих билетов «бизнес-путешественникам», которых с меньшей вероятностью отпугнут дополнительные расходы.
Об авторе:
Я Бхавеш Пармар. Профессия менеджер по цифровому маркетингу в HDa Systems. Я люблю слушать музыку и пользоваться Интернетом.
