Przeczytaj jak biznes wykorzystuje big data i co z tego wynika dla marketingu.
Big-data co to w ogóle jest?
Z pojęciami typu big-data jest tak, że im więcej ludzi o nich mówi tym więcej wokół niego nieporozumień. Dlatego zachęcam do pobieżnego przeczytania wpisu na Wikipedii, to pozwoli lepiej zrozumieć ideę kryjącą się za tym pojęciem.
W dużym skrócie big-data to duży zbiór, różnorodnych danych, których nie da się przetworzyć trywialnymi metodami w celu uzyskania nowych informacji. Innymi słowy big-data to umiejętność odnajdywania igły w stogu siana.
Jak wykorzystuje się big data?
Jest wiele przykładów wykorzystania big-data w marketingu ale żeby w pełni zrozumie benefity płynące z wykorzystania tej technologii, warto przyjrzeć się kilku przykładom z szeroko pojętego biznesu.
Walmart zwiększył konwersję o blisko 15% w momencie zainstalowania wyszukiwania semantycznego własnej produkcji o nazwie Polaris. System analizuje teksty, uczy się cały czas, by skuteczniej podpowiadać najlepsze produkty.
System służący bezpośrednio do przewidywania trzęsień ziemi, został zmodyfikowany i aktualnie pomaga departamentom policji w Los Angeles oraz Santa Cruz w zapobieganiu przestępstwom. System w czasie rzeczywistym przewiduje przestępstwa w danym rejonie, co pozwoliło to zredukować o 33% kradzieże i 21% napady.
Big-data w marektingu?
Marketing jest jednym z wielu obszarów, w których big-data dostarcza niespodziewanych i wartościowych informacji, co pozwala budować sukces firmy.
Amazon wykorzystuje big-data bardzo szeroko nie tylko w kategorii proponowania konkretnych produktów ale także rozwiązywania problemów swoich klientów. Całość skutecznie buduje zaufanie do marki i zwiększa efektywność sprzedaży.
Netflix słynie ze skutecznego przewidywania tego co spodoba się klientom. Predykcje tworzone są na podstawie wzorców zachowań klienckich. Wszystko to dzieje się w czasie rzeczywistym i jest jednym z filarów sukcesu rynkowego tej firmy.
Real Time Pricing polegający na tym, że sklep on-line jest w stanie prezentować stosowne oferty, promocje i ceny dla konkretnych osób, na podstawie analizy setek cech danego użytkownika.
Predictive Lead Scoring pozwalający przewidzieć kto tak naprawdę „dojrzał” do zakupu, a kto w ogóle nie pasuje do profilu kupującego. To pozwala odciążyć dział sprzedaży od filtrowania niegotowych do zakupu od gotowych i zwiększa przez to szanse na efektywną sprzedaż.
Podsumowanie
Skoro 1000 osób podobnych do siebie zachowuje się wdanych okolicznościach w podobny sposób, to dlaczego nie wykorzystać tej wiedzy w stosunku do następnych 10 000? Dzięki temu marketerzy praktycznie w zupełnie automatyczny sposób mogą wchodzić w spersonalizowane interakcje ze swoimi klientami, proponując im produkty, usługi, obniżki, crosseling praktycznie uprzedzając ich oczekiwania. To wprowadza zupełnie nową jakość interakcji z klientem i możliwości budowania wizerunku firmy.