5 причин использовать Большие данные в бизнесе

Software
Источник: GAAP.RU
Опубликовано: 26 октября 2021


Источник: Techradar.pro

На протяжении многих лет “Большие данные” были популярным термином, и довольно часто без четкого понимания сути. Популярность с годами росла, но многие успели от него устать. В 2014, например, в Deloitte призвали просто больше не использовать данный термин. Несмотря на это, огромный бизнес-потенциал в основе Больших данных до сих пор не раскрыт полностью, и современные компании только начинают в полной мере это осознавать.

Большие данные - это огромные массивы сложных неструктурированных данных, часто приходящих из множества источников. Еще каких-то десять лет назад большая часть из них представляла собой внутренние источники (система управления рисками организации и система финансовой отчетности, статистика посещений корпоративного сайта, данные по продажам и т.д.), однако сегодня работа с данными в гораздо большей степени зависит от внешних источников данных, достать которые своими силами невозможно.

После начала пандемии значение Больших данных для восстановления и роста значительно выросло во многих отраслях. Согласно недавнему исследованию финансового сектора Великобритании от Oxylab, большая часть опрошенных финансовых организаций либо увеличили за последний год бюджеты своих департаментов по работе с данными (38%), либо намереваются это сделать (43%). Тот же самый тренд, может, не столь заметный, но выражен и в других отраслях. Таким образом, даже когда в напряженных условиях посткризисного восстановления организации вынуждены урезать свои бюджеты, расходы на работу с Большими данными лишь увеличиваются. И понятно почему: это имеет ключевое значение для будущей конкуренции, для выживания в долгосрочном периоде.

Говоря о конкуренции: с ней обязательно начнутся проблемы у тех, кто еще даже не начал “нащупывать” способы использования Больших данных в операционной деятельности. Вот 5 главных причин начать делать это незамедлительно.

1. Исследование конкурентов

С Большими данными исследование конкурентной среды на рынке приобретает новое измерение. Даже сайт конкурирующей организации уже может предоставить немало данных о ее продуктовом ассортименте, политике ценообразования, стоимости. Всю эту информацию мог бы собрать и обработать человек, просто вручную это сделать непросто. Именно поэтому большое распространение получают программы автоматического сбора интернет-данных.

Автоматизация позволяет осуществлять непрерывный мониторинг сразу нескольких сайтов, а в случае с электронной коммерцией это означает способность в реальном времени отслеживать изменение цен у конкурирующих организаций, наиболее популярные у клиентов товары и услуги, и так далее. На основе этого можно подстраивать уже собственный ассортимент и ценовую политику.

Еще одной важной в нашу цифровую эру вещью является поисковая оптимизация (SEO). Автоматизированные системы позволяют отследить, какие ключевые слова чаще всего используются конкурирующими организациями, какие эффективны в плане привлечения траффика, а какие - не очень. Соответствующим образом можно подстраивать и собственные SEO-стратегии.

2. Целевой маркетинг

Основанный на точных данных маркетинг более эффективен, поскольку качественные и несмещенные данные помогают обнаружить выгодные возможности и персонализировать свой “месседж” для целевой аудитории. Несмотря на то, что маркетологи используют данные уже не первый год, пандемия коронавируса заставила многих пересмотреть стратегии, ведь вводимые по всему миру локдауны привели к беспрецедентному скачку популярности цифровых каналов. Мировые организации буквально захлестнули потоки новых данных, к которым они были не готовы и не знали, что с ними делать. Это стало серьезным вызовом для устаревших систем по работе с данными, неспособных обрабатывать их в таком объеме и на такой скорости, определяя изменение потребительского поведения.

Это пока что последний на сегодня пример резкого изменения важности внешних данных. Теперь даже ограниченные локдауны на уровне отдельных городов, временное закрытие и открытие отдельных категорий бизнеса может вдруг поставить крест на всей маркетинговой стратегии. В McKinsey & Company называют сегодняшний тренд “большой перезагрузкой” основанного на данных маркетинга. Компании, которым удалось адаптироваться к “новой нормальности” и перенастроить свои алгоритмы моделирования поведения рынка, уже начинают ощущать преимущество по сравнению с конкурентами, которым придется или нагонять, или закрываться.

3. Управление предложением товаров и услуг

Данные могут помочь с управлением ассортиментом множеством способом. Например, компании помогут выбрать правильный продукт для реализации, разработать новые продуктовые линейки, спрогнозировать спрос, повысить эффективность многих других процессов. Для представителей розничной торговли и электронной коммерции это особенно важно.

Использование автоматизированных инструментов по сбору данных поможет быстро определить, какие продукты приобретают сегодня популярность, а какие - наоборот. Такие факторы как положительные или отрицательные отзывы (в том числе в социальных сетях), рекомендации в СМИ, потребительские настроения помогут быстро выстроить карту реальности.

Наконец, данные также могут усилить конкурентные преимущества, для чего необходимо будет изучить продуктовые каталоги конкурентов и определить, насколько хорошо и быстро они продаются, и на каких именно сегментах рынка. Следует быть особенно внимательными в отношении неохваченных конкурентами сегментов, ведь для вашей организации это колоссальная возможность для расширения.

4. Защита бренда

Интернет полнится дешевыми подделками известных и успешных брендов. Даже защищенная авторским правом продукция (книги, музыка и фильмы) незаконно распространяется, а участвующие в этом “крадут” стоимость у компаний-правообладателей. Хорошая новость в том, что с автоматизированными инструментами обработки Больших данных намного легче выявить такие проявления.

Согласно отчету ОЭСР за 2019 год, торговля поддельными товарами составила 3,3% от общемирового объема торговли. Обувь, одежда, электроника, часы, медицинское оборудование и многое другое - все это подделывается, вредит бизнесу оригинальных производителей и самим потребителям.

Изучение интернета с помощью автоматизированных систем на предмет сбора Больших данных помогает бороться с продажей поддельных товаров онлайн. С помощью популярных ключевых слов поисковики могут вывести на часто посещаемые электронные торговые площадки, где ведется торговля, предположительно, поддельными товарами. Подделки все равно продолжат появляться, но если сделать такие исследование интернет-пространства регулярной бизнес-практикой, это поможет существенно снизить риски для вашего бренда.

5. Повышение операционной эффективности

И, разумеется, конечным результатом использования Больших данных станет улучшенная эффективность бизнес-процессов. Данные позволяют направлять усилия в нужное русло для достижения оптимального результата, снижать расходы и экономить ресурсы. Для примера, анализ бесчисленных обзоров и отзывов на форумах или электронных торговых площадках поможет выявить изменение потребительских предпочтений и определить возможности для улучшения продуктовой линейки. Персонификация конечного потребителя на основе внешних данных позволит “подобрать” для клиентов именно то, что им в данный момент требуется.

Планирование и прогнозирование также становятся намного эффективнее с множественными источниками данных. Вкупе с исторической информацией, поступающие в реальном времени внешние данные помогают прогнозировать будущие тренды, создавая хоть какие-то рычаги контроля в характеризующейся высокой неопределенностью реальности постковидного мира.

Естественный путь вперед

Отчет MIT Sloan Management Review показывает, что наиболее продвинутые в аналитическом плане организации оперируют множественными источниками внешних данных. То, что ранее воспринималось как фантастика, а затем как роскошь, сегодня уже необходимость и естественный путь развития. Интернет полнится публично доступной информацией, которая поможет с принятием правильных, более эффективных решений, а результаты деятельности в этом случае не заставят себя ждать.

Теги: Большие данные  неструктурированные данные  управление рисками  финансовая отчетность  работа с данными  конкуренция  конкуренты  электронная коммерция  ценовая политика  продуктовый ассортимент  маркетинг  поисковая оптимизация  SEO  ключевые слова  панд