Технологии Big Data: зачем нужен анализ больших данных

Big Data — это набор сложной для восприятия человеком информации, представленной в «сыром» виде без предварительной обработки. Если предприятия смогут использовать визуализированные данные по результатам анализа, это может повысить эффективность их работы. Компания Gartner еще в 2011 году признала Big Data анализ одним из ключевых направлений в развитии сектора IT.

Big Data и бизнес

Выявление потребностей аудитории, определение шаблонов их поведения помогает превратить потенциальных клиентов в реальных. У оператора Киевстар более чем 26-миллионная база абонентов. Сбор анонимных данных об использовании телеком-услуг позволяет создавать эффективные маркетинговые инструменты для решения задач бизнеса. Среди наиболее актуальных продуктов Big Data:

• создание портрета клиента для точного определения целевой аудитории;
• look-alike поиск новых клиентов, похожих на существующих, для расширения клиентской базы;
• поиск мест для размещения наружной рекламы или открытия точек продаж с самой большой концентрацией целевой аудитории по результатам геоаналитики;
• эффективное построение коммуникации с клиентами в реальном времени с помощью триггерных рассылок.

Благодаря анализу больших данных бизнес становится гибким и масштабируемым. Можно быстро корректировать рекламную кампанию, оценивать коммуникацию с клиентами, разрабатывать новые продукты, учитывая потребности аудитории. С каждым годом технологии Big Data все чаще используются представителями малого и среднего бизнеса.

Киевстар строго следует Законам Украины «Об информации» и «О защите персональных данных» и не передает данные абонентов третьим лицам. Все аналитические модели с использованием Big Data строятся на основе неперсонифицированных данных.

Кейсы из мировой практики

В США интернет-магазин BikeBerry.com увеличил продажи на 133% с использованием данных о клиенте. С помощью машинного обучения собиралась информация о поведении покупателей: их предпочтениях, социальных и демографических метриках. После чего магазин предложил конкретным посетителям сайта товары, релевантные их запросам.

Интернет-издание Huffington Post начало собирать данные о своих читателях, чтобы отправлять им полезные публикации в часы их активности. Сбор данных о социальных показателях помог разделить всех подписчиков на группы по интересам, улучшить персонализированную коммуникацию. Это помогло увеличить количество уникальных посетителей до 100 млн в месяц.