Dzięki Big Data działania sprzedażowe i marketingowe coraz częściej przestają być „sztuką”, a stają się „nauką”. Specjaliści, chcąc pozyskiwać klientów i poprawiać wyniki sprzedaży, polegają na danych, aby testować, mierzyć i poprawiać swoje strategie. W jaki sposób działania związane z gromadzeniem, przetwarzaniem i analizowaniem danych pomagają w biznesie?
Zarządzający przedsiębiorstwami mają dziś świadomość, jak ważne jest zbieranie informacji zwrotnych od klientów, ale na ogół są one gromadzone raz do roku. Otrzymujemy wtedy duży zastrzyk danych, tworzymy analizy i raporty, które jednak często opierają się one na błędnych pytaniach i założeniach, a także uwzględniają zbyt małą liczbę osób. Zamiast działać w ten sposób lepiej zacząć wykorzystywać Big Data.
Rynek dojrzał – specjaliści ds. Big Data nauczyli się mówić tzw. językiem korzyści i potrafią dobrze wytłumaczyć, jak to rozwiązanie może wspierać decyzje biznesowe w mierzalny sposób. Zyskać można sporo, np. zmniejszenie odejść klientów o X% albo zwiększenie konwersji oglądających produkt na jego zakup o Y%. Specjaliści od danych potrafią je gromadzić i robić z nich użytek. Jak to działa?
System naczyń połączonych
W ciągu sekundy w Internecie przybywa ok. 30 GB danych. Mniej więcej tyle „ważył” cały Internet 20 lat temu. W ciągu doby dociera do nas więcej treści, niż nasi dziadkowie konsumowali średnio przez całe swoje życie. Można powiedzieć, że danych jest aż nadto. Jak z nich korzystać? Specjaliści od Big Data potrafią zrozumieć, co kryje się za gąszczem znaków pozostawionych przez anonimowych internautów w sieci, w plikach cookies. Aby lepiej zrozumieć, jak działają narzędzia Big Data, warto poznać cały proces.
W Big Data mamy różne specjalizacje. Data miner czy data harvester to osoba, która odpowiada za poszukiwanie i pozyskiwanie danych, natomiast specjalista z zakresu tzw. dirty data, czyli dosłownie „brudnych danych”, zajmuje się oczyszczaniem danych z informacji, które nie są dziełem internautów. Co to oznacza? Mnóstwo danych generowanych jest obecnie przez aktywność komputerowych botów lub aplikacji. Od 50 do nawet 80 proc. czasu, jaki badacze danych spędzają w firmach nad analizą Big Data, pochłania właśnie praca związana z oczyszczaniem.
W Big Data mamy również „dozorców”, których pracę określa się mianem janitor work. Te osoby przesiewają dane przez odpowiednie filtry, następnie je przetwarzają, porządkują i segmentują, oddzielając dane o rzeczywistej wartości od tych, które są tylko cyfrowym bełkotem. Można też wyróżnić dark data, czyli chaotyczne, nieuporządkowane zbiory danych, które są wygenerowane przez ludzi i mogą kryć w sobie wiele cennych informacji, lecz w stanie surowym nie przedstawiają wartości biznesowej.
Dopiero gdy do analityków i specjalistów od Big Data trafią dane uporządkowane, posegmentowane i dopasowane do konkretnych profili, mogą oni je zaoferować zewnętrznym podmiotom – swoim klientom, zwykle dużym firmom. Te właśnie zwane są smart data; dzięki nim można rzeczywiście podejmować decyzje biznesowe.
Pozostałe 67% artykułu dostępne jest dla zalogowanych użytkowników serwisu.
Jeśli posiadasz aktywną prenumeratę przejdź do LOGOWANIA. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym Czytelnikiem wybierz najkorzystniejszy WARIANT PRENUMERATY.
Zaloguj Zamów prenumeratę Kup dostęp do artykułuMożesz zobaczyć ten artykuł, jak i wiele innych w naszym portalu Controlling 24. Wystarczy, że klikniesz tutaj.
