Как использовать Big Data и машинное обучение, чтобы увеличивать прибыль

Потребители ежедневно генерируют такие объемы данных, которые невозможно обработать вручную. Ожидается, что к 2025 году мы накопим 175 зеттабайт информации — это 175 000 000 000 000 терабайт. Признайтесь, вы даже не посчитали количество нулей — настолько их много. В общем, это 1 триллион терабайт.

Даже если бы мы перестали собирать информацию прямо сейчас, обработать ее вручную было бы невозможно. На помощь приходят технологии Big Data (больших данных) и машинное обучение.

Если вы еще не используете большие данные в бизнесе, то, скорее всего, теряете 20% прибыли — такую выгоду, по данным McKinsey, получают компании, использующие возможности Big Data.

Содержание:

• История успеха Big Data
  
• Признаки больших данных
• Для каких задач нужна Big Data
  
• Как используют Big Data в маркетинге: примеры
  
• Что делать, если у меня нет данных
  
• Как увеличить продажи с помощью Big Data: чек-лист
  

История успеха Big Data

Big Data — это огромные объемы данных, которые поступают из различных источников, например, социальных сетей, веб-сайтов и мобильных приложений. «Большими» называют любые неструктурированные данные, которые ежедневно генерируются в объеме от 150 гигабайт. Насколько это много? Файл с полным текстом романа «Война и мир» весит около 6 мегабайт. 150 гигабайт — это «Война и мир», которую перепечатали 25 000 раз. Обработать столько данных вручную невозможно.

Поэтому появились инструменты и технологии, расширившие возможности обработки и анализа Big Data. Например, базы данных Apache Spark и NoSQL, системы потоковой обработки данных. Big Data широко применяют в различных отраслях: финансовой, здравоохранении, розничной торговле, телекоммуникациях. Компании используют большие данные для принятия более взвешенных решений, оптимизации процессов и создания новых продуктов и услуг.

Согласно исследованию VK Cloud и Arenadata, проведенному среди российских компаний, в 2022 году решения для работы с большими данными внедрили 62% респондентов.

Для сравнения — в 2015 году только каждая десятая российская компания работала с Big Data.

На помощь в обработке большого объема данных приходит машинное обучение — технология, благодаря которой алгоритмы могут совершенствоваться на основе своего опыта, делать прогнозы и «принимать решения».

Область, которая объединяет статистику, анализ данных, машинное обучение и другие методы работы с большими данными, называется Data Science. Это одно из наиболее перспективных направлений в ИТ.

Признаки больших данных

Как узнать, что перед нами именно большие, а не обычные данные? По наличию трех признаков:

• объем — он может составлять от сотни гигабайт в сутки.

• скорость — количество данных увеличивается в геометрической прогрессии.

• многообразие — данные не структурированы и поступают в разных форматах: в виде текста, изображений, аудио или чисел.

Иногда выделяют и другие признаки больших данных:

• изменчивость — поток информации может быть неоднородным, со спадами и всплесками активности.

• ценность — информация для обработки может быть сложной для анализа, но важной для достижения бизнес-целей.

• визуализация — проанализированные данные можно представить наглядно.

• достоверность — данные точны, а способ их получения корректен.

Для каких задач нужна Big Data

Изучение аудитории

Одно из основных преимуществ Big Data и машинного обучения для digital-маркетолога — возможность более точно понимать целевую аудиторию и ее потребности.

Еще с помощью данных можно точно описать свою целевую аудиторию — тех, кто чаще всего делают у вас покупки. А потом запустить рекламу только на людей, которые похожи на ваших клиентов по демографическим признакам, интересам и пользовательскому опыту.

Flocktory работает со smart-сегментами, изучая типовые модели поведения пользователей. В основу сегментации ложится анализ более 90 млн обезличенных профилей клиентов в ритейле, финтехе и других сферах, а также около сотни других характеристик этой аудитории. Эти профили всегда актуальны, потому что постоянно дополняются и обновляются. Например, данные о том, где она проживает, каков ее социально-демографический портрет и покупательская способность.

Анализ тенденций спроса

Анализ больших данных помогает выявить паттерны поведения потребителей, вовремя обнаружить тенденции спроса и заполнить склады достаточным количеством товара.

Иначе легко попасть в неприятную ситуацию: все акционные товары раскупили в первые часы распродажи, а следующие несколько дней пользователи уходят с сайта разочарованными, а вы теряете прибыль.

Кроме того, большие данные помогут определить оптимальную цену товара — ту, по которой его купят даже не в сезон, но при этом вы не будете работать себе в убыток.

Персонализация

А еще на основе анализа можно предложить пользователям более релевантные и персонализированные решения.

Например, интернет-магазин знает, что клиент покупает большую упаковку корма для кошек раз в два месяца и силикагелевый наполнитель для туалета раз в месяц.

Какие выводы можно сделать из этих данных:

• пользователю не нужно предлагать корм для собак или черепах;

• нет смысла делать скидку на корм чаще раза в месяц;

• можно предложить человеку сопутствующие товары, необходимые для содержания кошки: шампунь, игрушку, переноску.

Читайте также: Три мифа об onsite-персонализации, от которых у нас сводит скулы

Ретаргетинг

Теперь представьте, что вы знаете о пользователе гораздо больше: сколько ему лет, где он живет и сколько зарабатывает, что еще покупает кроме корма и на каких сайтах. Тогда товарные рекомендации можно сделать еще точнее, но как собрать огромный массив данных? Этого и не требуется — дополучать недостающие сведения помогает email-ретаргетинг. Проще говоря, дотянуться до заинтересованных пользователей, которые были на сайте, но не оставили никаких контактов, можно через партнерские рассылки.

Flocktory разработала инструмент xMail, который позволяет одной компании-партнеру отправлять свою коммуникацию в email от имени другого партнера. Например, пользователь, ушел из интернет-магазина косметики без покупки и не оставил свои контакты, спустя короткое время он может получить рассылку от супермаркета электроники, на который он подписан: в рассылке будет промокод на скидку от того самого косметического магазина, где он только что был, но покупку не совершил.

Тестирование гипотез

Возможность обрабатывать большие объемы данных и быстро находить в них инсайты позволяет проверять эффективность разных маркетинговых инструментов. Например, можно тестировать версии лендингов и других рекламных креативов с помощью A/B-тестов.

Оптимизация ресурсов

Big Data и машинное обучение помогают прогнозировать поведение потребителей и определять эффективные каналы для взаимодействия с ними. Алгоритмы обрабатывают исторические данные о продажах и рекламных кампаниях, чтобы предсказать, какие стратегии будут успешны в будущем и дать рекомендации по оптимизации рекламных расходов.

Улучшение коммуникации

Вы были уверены, что аудитория вашего интернет-магазина сосредоточена в одной социальной сети, стали активно вести там страницу, но конверсия в заказы оказалась минимальной? А в то же время пара постов в Telegram-канале привели к вам сотни новых клиентов. Это нормально — гипотезы могут не подтверждаться. Но чтобы не оказаться в такой ситуации в следующий раз, стоит проанализировать данные и определить самый эффективный канал коммуникации.

Читайте также: Как мы находим тех, кто заинтересован в покупке или готов совершить нужное вам целевое действие

Как используют Big Data в маркетинге: примеры

Персонализация

Один из крупнейших мировых маркетплейсов Amazon использует механизм рекомендаций. Алгоритм анализирует историю покупок пользователя, товары, которые он уже положил в корзину, и те, которые оценивал в прошлом, а также то, что другие клиенты просматривали или покупали недавно. Результат — более 35% продаж Amazon обеспечивает рекомендаций. Аналогичный инструмент персонализации предлагает Flocktory — товарные рекомендации упрощают навигацию по сайту интернет-магазинов, мотивируют к покупке и повышают конверсию в заказ.

Анализ спроса

Отели Starwood (один из брендов отелей Marriott) корректируют цены с учетом больших данных. На стоимость ночи влияют местные и глобальные экономические новости, погода, концерты и другие культурные события поблизости, поведение пользователя при бронировании и другие факторы — эта тактика позволила увеличить доходность каждого номера на 5%.

Оптимизация ресурсов

Сервис доставки Uber Eats проанализировал данные о том, сколько времени занимает приготовление того или иного блюда — это позволило посчитать точное время, в которое должен прийти курьер. Доставщики смогли брать больше заказов по дороге, поскольку им не приходилось ждать, пока рестораны приготовят еду, и получать за это бонусы от сервиса. В работе с большими данными компания использует даже информацию от метеорологов, ведь погода влияет на время доставки.

Что делать, если у меня нет данных

Этот вопрос может возникнуть у читателя во время изучения статьи: да, все классно, ребята, но я не Amazon, Marriott или Uber — у меня региональный интернет-магазин и нет миллионов клиентов и сотни гигабайтов данных. Это не проблема: есть компании, которые самостоятельно собирают обезличенные данные о пользователях, анализирует их и на основе полученных знаний о людях помогают бизнесу увеличивать прибыль.

Flocktory — одна из таких компаний. Мы помогаем ритейлу, финтеху и другим компаниям управлять взаимодействием с клиентами, увеличивать эффективность данных, решать Performance и CRM-задачи. Например, ритейлеру METRO настроили цепочки триггерных пуш-уведомлений и увеличили конверсию в доставку на 86,8%. Об этом кейсе мы подробно рассказываем в нашем блоге.

Как увеличить продажи с помощью Big Data: чек-лист

Запустите персонализированные рекомендации на основе индивидуальных предпочтений и истории покупок каждого пользователя. Аналитика больших данных поможет определить сегменты клиентов и их предпочтения. Путем настройки сообщений и предложений для конкретных групп пользователей, вы повысите эффективность своих маркетинговых усилий и увеличите конверсию в продажи. По нашему опыту, персонализированные предложения увеличивают конверсию на 64%.

Оптимизируйте ценообразование с учетом спроса, предложений конкурентов и поведения клиентов. Если вы заметили, что клиент уходит с сайта, используйте разные механики привлечения, и узнайте, какая сработает лучше.

Управляйте запасами. Аналитика больших данных может дать информацию о закономерностях и тенденциях в спросе — вы не окажетесь в ситуации, когда во время распродажи товар вдруг резко закончился.

Удерживайте клиентов и повышайте их лояльность. Большие данные покажут закономерности и индикаторы оттока клиентов. Вы сможете превентивно выявлять клиентов, находящихся на грани ухода, и предпринимать меры для их удержания. Такими мерами могут быть персонализированные предложения или целевые коммуникации. Программа лояльности поможет не только сократить отток клиентов, но и улучшит отношения с теми покупателями, которые вам доверяют и повысят ценность вашего бренда для аудитории.

Читайте также: Программы лояльности: виды, методы, этапы внедрения, примеры