В последние несколько лет большие данные показали темную сторону. Однако в правильных руках и с упором на конфиденциальность, прозрачность и этичное использование большие данные представляют огромную ценность. Поскольку данные стали самым ценным товаром в мире, Forbes назвал их «окончательным возобновляемым ресурсом», добавив, что «мы должны управлять темной стороной данных, но достижения в области информационных технологий стоят затраченных усилий».

Правда в том, что данные никуда не денутся – по данным Experian, 85% организаций рассматривают данные как один из самых ценных активов для своей организации. Когда мы думаем о больших данных, обычно это происходит в контексте огромных организаций, особенно технологических и социальных сетей.

Однако он предлагает множество преимуществ и для малого бизнеса.

Настоящая ценность больших данных для бизнеса состоит в том, чтобы облегчить жизнь клиентам с помощью продукта, услуги или опыта, которые лучше всего соответствуют их потребностям. Он использует один из старейших передовых методов ведения бизнеса – понимание того, чего хотят ваши клиенты, и выполнение большего из них – и обрабатывает его в гораздо большем масштабе и с большей точностью, чем вы когда-либо могли бы достичь вручную.

Что такое большие данные?

Данные можно классифицировать как большие данные, если они имеют большой объем, скорость и / или разнообразие. Это известно как «три V больших данных». IBM также выступает за включение «четвертой буквы V»: достоверность. В качестве лишь нескольких примеров большие данные могут применяться для оптимизации продаж, обнаружения мошенничества и сортировки колл-центров.

Большие данные уникальны тем, что их объем, скорость и разнообразие намного выше, чем можно обрабатывать вручную. По своей природе большие данные дают более богатую и тонкую информацию, чем когда-либо можно было бы получить с помощью стандартного сбора и анализа данных.

Благодаря большому объему данных у вас есть наиболее целостное представление о ваших клиентах, основанное на широком диапазоне прошлых, настоящих и даже предполагаемых будущих данных.

При высокой скорости передачи данных вы можете работать с данными в реальном времени, которые обновляются с точностью до минуты и показывают наиболее актуальную информацию.

Большое количество разнообразных данных поможет вам увидеть тонкие нюансы и сегментировать базу данных. Это поможет вам не впасть в универсальное мышление и сохранить индивидуальность ваших клиентов.

А благодаря высокой достоверности данных вы можете быть уверены, что работаете с чистыми, последовательными и точными данными.

Когда вы объедините эти четыре V, вы сможете получить максимальную отдачу от больших данных в своем бизнесе.

Типы больших данных, из которых можно извлечь пользу

Есть много разных типов больших данных. Вот некоторые примеры:

Данные о лидах и демографические данные
Данные об использовании веб-сайта и продукта
Данные о покупках клиентов

Их можно интерпретировать индивидуально или в тандеме, чтобы создать более глубокое представление. Для наиболее точного и всестороннего просмотра данных вы можете синхронизировать данные между своими приложениями, чтобы обогатить данные каждой платформы и создать стандартизированное представление ваших контактов в каждом приложении.

Значение больших данных для бизнеса любого размера

Сейчас более чем когда- либо эффективная стратегия обработки данных является ключевым фактором успеха в бизнесе. Но даже если мы знаем, что это ценно, почему именно большие данные выгодны для бизнеса? У больших данных есть четыре основных преимущества, в том числе для малого бизнеса:

1 Повышение качества обслуживания клиентов

Собирая данные о потенциальных клиентах и клиентах, вы можете отслеживать тенденции, чтобы обеспечить наилучшее обслуживание клиентов на протяжении всего их пути в вашей компании. Одним из нетрадиционных, но весьма эффективных примеров этого является сериал «Карточный домик» на Netflix.

Netflix использовал большие данные о своих зрителях, чтобы заранее определить, что они хотели бы увидеть. Как пояснила New York Times: «[Netflix] уже знал, что значительная часть пользователей транслировала работы Дэвида Финчера, директора Социальной сети, от начала до конца. И фильмы с участием Кевина Спейси всегда пользовались успехом, как и британцы. версия «Карточного домика». Netflix рискнул выложить 100 миллионов долларов на два сезона.

По сути, данные определили творческое направление «Карточного домика» и предоставили зрителям именно то, что они хотели увидеть.

2 Решение проблем

Большие данные можно использовать для выявления препятствий в бизнес-процессах и воронках продаж и устранения их с помощью диагностического анализа данных. Uber – один из примеров этого. С 2014 года Uber оттачивает свое решение для работы с большими данными, чтобы прогнозировать спрос на пассажиров во время событий с высокой загруженностью и даже выявлять и устранять узкие места в процессе регистрации водителей. Теперь Uber Movement делится анонимными данными, собранными из более чем десяти миллиардов поездок, чтобы помочь городскому планированию по всему миру.

3 Увеличение дохода

Выручка тесно связана с качеством обслуживания клиентов. Используя большие данные для предоставления индивидуальных рекомендаций каждому зрителю, Netflix имеет расчетный коэффициент оттока всего 9%. Большие данные позволяют предприятиям также увеличивать доход за счет итерации существующих продуктов и разработки новых запусков с учетом проверенных потребностей клиентов.

4 Снижение затрат

По мнению NewVantage Venture Partners, главное преимущество больших данных – снижение расходов. По своей природе большие данные работают в масштабе – они устраняют необходимость вручную собирать и анализировать данные, что, наряду с сокращением оттока, дает значительную экономию средств.

Сохранение этичности больших данных

Большие данные могут получить плохую репутацию, но с ними можно и нужно обращаться этично и эффективно. Ключевыми принципами здесь являются конфиденциальность, прозрачность и безопасность. Они уже важны для любого бизнеса, чтобы обеспечить соблюдение правил защиты данных, таких как GDPR.

Ключевые принципы этики больших данных

Клиенты должны иметь прозрачное представление о том, как их данные обрабатываются, используются или передаются.
Клиенты должны иметь возможность управлять своими данными и иметь возможность их удаления.
Данные следует хранить в надежном месте, прилагая усилия для поддержания физической и логической целостности.
Данные следует удалять, если они больше не требуются в соответствии с правилами защиты данных.

Не забывайте о человеческой стороне данных.

Чем больше у вас данных, тем сложнее. Это означает шум и ложную корреляцию. Хотя алгоритмы могут помочь вам исправить это, здравый смысл и интуиция все еще могут иметь большое значение.

Экстраординарный аналитик данных Нейт Сильвер советует: «Проработайте 80% пути с вашими алгоритмами, а затем привнесите здравый смысл. Если что-то кажется неправильным, скорее всего, это не так».

Как анализировать большие данные

Существует четыре основных типа анализа данных, которые могут быть полезны для бизнеса, в том числе при работе с большими данными: описательный, диагностический, прогнозный и предписывающий.

Описательный анализ показывает, что происходит сейчас, на основе входящих данных, часто через панель управления в реальном времени или отчеты по электронной почте.
Диагностический анализ рассматривает прошлые результаты, чтобы определить, что произошло и почему, часто в форме аналитической панели инструментов.
Прогнозный анализ прогнозирует вероятные сценарии того, что может произойти.
Предписывающий анализ показывает, какие действия следует предпринять, и обычно приводит к правилам и рекомендациям по дальнейшим действиям.

Помните, что данные сами по себе не имеют смысла. Чтобы он приносил пользу вашему бизнесу, вам необходимо превратить данные в информацию. Это происходит, когда данные обрабатываются, структурируются и задаются контекстом.

Компании, которые наиболее эффективно используют большие данные, имеют надежную стратегию управления данными, подробные отчеты и целенаправленный анализ важных областей.

Пример использования больших данных в малом бизнесе

Оценка потенциальных клиентов

Оценка потенциальных клиентов осуществляется с помощью прогнозного анализа и ранжирования потенциальных клиентов по шкале для расчета их воспринимаемой ценности. Если вы узнали, что потенциальные клиенты во Франции, которые работают в электронной коммерции, являются вашими идеальными клиентами, вы можете начислять баллы тем лидам, которые соответствуют этому определению, и снимать баллы с других лидов с отрицательными атрибутами. Проведя этот анализ, ваша команда продаж сможет сосредоточиться на наиболее ценных перспективах.

Автоматизация маркетинга

Большие данные идут рука об руку с автоматизацией маркетинга. Собирая большие данные, которые предлагают понимание ваших ключевых сегментов клиентов, вы можете создавать индивидуальные маркетинговые коммуникации, которые запускаются в ключевые моменты на пути к покупке.

Оптимизация вашего продукта

Большие данные подчеркивают, что работает, а что нет для вашего продукта. Если данные показывают, что большинство ваших клиентов игнорируют определенную функцию или уделяют ей очень мало времени, это может быть признаком прекращения или корректировки предложения для создания более сильного продукта в целом.

Запуск нового маркетингового контента

Вы также можете использовать большие данные, чтобы определить, где самый высокий маркетинговый ROI. В частности, участие в веб-сайте может предоставить ценные данные, которые повлияют на направление вашей маркетинговой стратегии. Если вы обнаружите, что сообщения в блоге вашего туристического агентства о каякинге в Норвегии привлекают множество органических лидов с высоким коэффициентом конверсии, вы можете создать более ценную подписку, такую как загружаемый путеводитель или веб-семинар по приключенческим путешествиям в Норвегии.

Внедрение аналитики больших данных в вашем бизнесе

Большие данные предназначены не только для крупных предприятий. Фактически, ценность есть для каждого типа бизнеса, включая самые маленькие организации. Начните с изучения данных, которые вы уже собираете, и определите возможности для сбора и анализа новых данных. Затем изучите свои возможности, чтобы использовать полученные знания для максимального воздействия на ваш бизнес и клиентов.

Источник записи: https://blog.hubspot.com