Ricerca e strategia di mercato dei Big Data

Cosa sono i Big Data?

Il termine “Big Data” si riferisce al processo di identificazione, raccolta, analisi e interpretazione di quantità molto grandi di dati per consentire decisioni più significative e attuabili. Sebbene in effetti possano essere creati più dati ogni secondo, è la capacità di analizzarli più velocemente e in più modi che sta guadagnando attenzione. Anche l’espansione del “cloud” e della capacità di archiviazione dei computer hanno contribuito alla sua recente popolarità.

Proprio come la legge di Moore si applica alla capacità dei chip dei computer, ora è possibile archiviare, gestire ed elaborare più rapidamente volumi estremamente grandi di dati grazie ai miglioramenti tecnologici, e farlo a costi notevolmente ridotti.[/fusion_li_item][fusion_li_item icon=”” ]Pertanto, molte organizzazioni hanno integrato le tradizionali competenze di ricerca di mercato con talenti di programmazione IT per analizzare set di dati estremamente grandi nel tentativo di scoprire modelli, tendenze e correlazioni relativi ai comportamenti e alle interazioni umane. A causa dell'uso diffuso di social media come FaceBook, Twitter e LinkedIn, insieme agli strumenti di condivisione video come Youtube, Instagram e Pinterest, il volume delle informazioni testuali e visive sta crescendo esponenzialmente su base globale. Molti paesi hanno questi stessi siti web insieme alle proprie versioni oltre a molte app per dispositivi mobili. Gran parte dei Big Data è di natura “non strutturata”, in un certo senso come i dati qualitativi che si trovano nelle risposte a domande aperte o focus group. Dall’altro D'altra parte, i dati ottenuti da fonti come visite al traffico web, clic e transazioni finanziarie sono numerici e “strutturati”. Essendo quantificabili, tali dati sono più facili da analizzare. Con la raccolta di dati demografici, opinioni, preferenze e comportamenti sempre più numerosi di consumatori e imprese, è possibile costruire immagini e conclusioni più significative da frammenti di dati disparati utilizzando sofisticati programmi software e statistiche. utensili.

Come si ottengono i Big Data?

I dati sui clienti possono essere ottenuti da molte fonti. Gli esempi includono i loro registri web (ovvero le attività del sito web), le interazioni con il servizio clienti, i moduli di iscrizione e registrazione, i sondaggi, i blog e le menzioni sui social media. Pertanto, integrando un indirizzo email da un luogo, alcuni dati demografici da un altro, insieme alla posizione geografica, al titolo professionale e alla funzione, alle dimensioni della famiglia e molti altri elementi provenienti da fonti diverse, potresti essere in grado di compilare un profilo relativamente dettagliato di un individuo. Si sta discutendo del nome della vostra azienda o del vostro marchio? Quali parole o termini tendono ad essere associati ad essi? Hanno una connotazione positiva o negativa? Che ne dici della stessa cosa per la tua concorrenza? Se riesci a ottenere tali dati “non strutturati” e a quantificarli, puoi aggiungerli al tuo database.

Cosa si può fare con i Big Data?

Una volta ottenuto un profilo migliore del cliente, è possibile combinarlo con altri fattori quali frequenza e quantità di acquisti, variazioni di prezzo, contenuti pubblicitari e posizionamento sui media, ora del giorno o settimana, ubicazione regionale e altro ancora. È possibile scoprire una relazione che lega le cose insieme e fornisce informazioni non solo sul “cosa” ma sul “perché” di un evento. Ad esempio, potresti scoprire non solo quante volte qualcuno ha visitato il tuo sito web, fatto clic su un annuncio o effettuato un acquisto, ma anche scoprire perché a una persona è piaciuto qualcosa mentre a un'altra no. Con questa conoscenza, è quindi possibile aumentare la probabilità che un pubblico particolare sarà esposto e leggerà contenuti mirati (ad esempio messaggi pubblicitari) e agirà in un modo più prevedibile e desiderato.

I Big Data fanno per te?

Se riesci a porre una domanda come questa relativa a un obiettivo aziendale la cui risposta potrebbe aiutarti a prendere una decisione migliore, allora i Big Data potrebbero fare al caso tuo. Quindi, ad esempio, stai cercando di attirare nuovi clienti, vendere di più a quelli esistenti, trovare modi per ridurre i costi, migliorare il servizio clienti?[/fusion_li_item][fusion_li_item icon=””]È molto meglio avere obiettivi o ipotesi da testare prima di approfondire i Big Data. Anche se un esame di molte variabili può eventualmente trovarne alcune correlate, ad esempio l'altezza di una persona e la scelta della carta di credito, forse c'è poco o nessun valore nel conoscerlo. Pertanto, senza un piano, si possono facilmente spendere (e sprecare) enormi risorse.

Come dovresti usare i Big Data?

L’obiettivo è quello di “dare un senso alle sciocchezze” ed evitare la “paralisi dell’analisi” (in cui si passa così tanto tempo a guardare i dati che il processo decisionale viene ritardato).

Più importante che avere i dati è determinare cosa cercare. L’analisi statistica tradizionale può aiutare a identificare quali variabili hanno maggiori probabilità di essere associate a (e causare) determinati risultati.

Pertanto, scoprendo e concentrandosi sui comportamenti passati e attuali dei clienti, potrebbe essere possibile indirizzare e personalizzare messaggi o pubblicità più appropriati e significativi per loro che influenzeranno azioni future come l'acquisto o la raccomandazione dei tuoi prodotti. Questo esercizio spesso richiede un'estrema potenza di calcolo e programmi software, oltre a persone addestrate al loro utilizzo, per trarre conclusioni adeguate da immensi set di dati. Pertanto, in caso di necessità, è una buona idea consultare una terza parte specializzata nel lavorare con tali dati.

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