Badania i strategia rynku Big Data

Czym jest Big Data?

Termin „Big Data” odnosi się do procesu identyfikacji, gromadzenia, analizowania i interpretowania bardzo dużych ilości danych w celu umożliwienia podejmowania bardziej znaczących i wykonalnych decyzji. Podczas gdy w rzeczywistości co sekundę może powstawać więcej danych, to możliwość ich szybszej analizy i na więcej sposobów zyskuje na popularności. Rozszerzająca się „chmura” i pojemność pamięci masowej komputerów również przyczyniły się do jej niedawnej popularności.

Podobnie jak prawo Moore'a odnosi się do pojemności układów scalonych, obecnie możliwe jest przechowywanie, zarządzanie i szybsze przetwarzanie niezwykle dużych ilości danych dzięki udoskonaleniom technologicznym, przy jednoczesnym znacznym obniżeniu kosztów.[/fusion_li_item][fusion_li_item icon=””]W związku z tym wiele organizacji połączyło tradycyjne umiejętności badawcze rynku z talentem programistycznym IT, aby analizować niezwykle duże zestawy danych w celu odkrycia wzorców, trendów i korelacji związanych z zachowaniami i interakcjami ludzi. Ze względu na powszechne korzystanie z mediów społecznościowych, takich jak Facebook, Twitter i LinkedIn, a także narzędzi do udostępniania wideo, takich jak Youtube, Instagram i Pinterest, ilość informacji tekstowych i wizualnych rośnie wykładniczo na całym świecie. Wiele krajów ma takie same strony internetowe wraz z ich własnymi wersjami, a także wiele aplikacji na urządzenia mobilne. Duża część Big Data ma charakter „niestrukturyzowany”, w pewnym sensie jak dane jakościowe, które można znaleźć w odpowiedziach na pytania otwarte lub w grupach fokusowych. Z drugiej strony dane uzyskane ze źródeł, takich jak odwiedziny w sieci, kliknięcia i transakcje finansowe, są liczbowe i „strukturyzowane”. Ponieważ są mierzalne, takie dane są łatwiejsze do analizy. Wraz ze wzrostem liczby danych demograficznych, opinii, preferencji i zachowań konsumentów i przedsiębiorstw, możliwe jest tworzenie bardziej znaczących obrazów i wniosków z rozproszonych fragmentów danych przy użyciu zaawansowanych programów komputerowych i narzędzi statystycznych.

Jak pozyskać Big Data?

Dane o klientach można uzyskać z wielu źródeł. Przykłady obejmują ich dzienniki internetowe (tj. aktywności na stronie internetowej), interakcje z obsługą klienta, formularze subskrypcji i rejestracji, ankiety, blogi i wzmianki w mediach społecznościowych. W ten sposób, integrując adres e-mail z jednego miejsca, niektóre dane demograficzne z innego, wraz z lokalizacją geograficzną, stanowiskiem i funkcją, wielkością rodziny i wieloma innymi elementami z różnych źródeł, możesz być w stanie skompilować stosunkowo szczegółowy profil osoby. Czy nazwa Twojej firmy lub marki jest omawiana? Jakie słowa lub terminy są z nimi kojarzone? Czy mają pozytywne czy negatywne konotacje? A co z Twoją konkurencją? Jeśli możesz uzyskać takie „niestrukturyzowane” dane i je skwantyfikować, możesz dodać je do swojej bazy danych.

Co można zrobić z Big Data?

Gdy już masz lepszy profil swojego klienta, możesz połączyć go z innymi czynnikami, takimi jak częstotliwość i ilość zakupów, zmiany cen, treść reklamowa i umieszczenie w mediach, pora dnia lub tygodnia, lokalizacja regionalna i inne. Można odkryć związek, który łączy rzeczy i zapewnia wgląd nie tylko w „co”, ale także „dlaczego” danego zdarzenia. Na przykład możesz dowiedzieć się nie tylko, ile razy ktoś odwiedził Twoją witrynę, kliknął reklamę lub dokonał zakupu, ale także odkryć, dlaczego jednej osobie coś się podobało, a innej nie. Dzięki tej wiedzy można zwiększyć prawdopodobieństwo, że konkretna grupa odbiorców będzie narażona na i przeczyta ukierunkowane treści (np. komunikaty reklamowe) i będzie działać w bardziej przewidywalny i pożądany sposób.

Czy Big Data jest dla Ciebie?

Jeśli możesz zadać takie pytanie, które odnosi się do celu biznesowego, a odpowiedź pomoże Ci podjąć lepszą decyzję, to Big Data może być dla Ciebie. Na przykład, czy próbujesz przyciągnąć nowych klientów, sprzedać więcej istniejącym, znaleźć sposoby na obniżenie kosztów, poprawić obsługę klienta?[/fusion_li_item][fusion_li_item icon=””]Znacznie lepiej jest mieć cele lub hipotezy do przetestowania przed zagłębieniem się w Big Data. Chociaż analiza wielu zmiennych może ostatecznie znaleźć takie, które są ze sobą powiązane, np. wzrost i wybór karty kredytowej, wiedza o tym może mieć niewielką lub żadną wartość. Tak więc bez planu można łatwo wydać (i zmarnować) ogromne zasoby.

Jak korzystać z Big Data?

Celem jest „nadanie sensu nonsensowi” oraz uniknięcie „paraliżu analitycznego” (kiedy to tyle czasu poświęca się na analizowanie danych, że podejmowanie decyzji ulega opóźnieniu).

Ważniejsze od posiadania danych jest określenie, czego szukać. Tradycyjna analiza statystyczna może pomóc w określeniu, które zmienne najprawdopodobniej są powiązane z określonymi wynikami (i je powodują).

Tak więc odkrywając i skupiając się na keypast i obecnych zachowaniach klientów, można kierować i dostosowywać do nich bardziej odpowiednie i znaczące wiadomości lub reklamy, które wpłyną na przyszłe działania, takie jak zakup lub rekomendowanie Twoich produktów. To ćwiczenie często wymaga ekstremalnej mocy obliczeniowej i programów, a także osób przeszkolonych w ich obsłudze, aby wyciągnąć właściwe wnioski z ogromnych zestawów danych. Tak więc, gdy zajdzie taka potrzeba, dobrym pomysłem jest konsultacja z osobą trzecią, która specjalizuje się w pracy z takimi danymi.

Co robimy

Analiza strategiczna i konkurencyjna

Wywiady z ekspertami ze specjalistami ds. dużych zbiorów danych

Pozyskiwanie ekspertów Big Data

Doradztwo w zakresie planowania strategicznego

Oceny możliwości rynkowych