Чим більшою кількістю інформації володіє власник бізнесу, тим швидше він прийме правильне рішення. Особливо це стосується інформації про цільову аудиторію. Тому використання Big Data (великих даних) знаходиться в трендах найбільш обговорюваних інформаційних технологій ось уже 5 років, лише в останні роки поступаючи темі штучного інтелекту і машинного навчання.
Що таке Big Data
Існує кілька визначень цього поняття - в залежності від авторитетності джерела. Найбільш поширений підхід 3V:
-
volume (об`єм);
-
variety (різноманітність);
-
velocity (швидкість).
Іншими словами, Big Data - це великий обсяг різноманітної інформації, яка генерується дуже швидко. Як правило, він досить великий, щоб не поміщатися в стандартні таблиці Excel, і для обробки таких масивів даних потрібні додаткові обчислювальні потужності.
Підхід Big Data має на увазі, що ви накопичуєте відомості з різних джерел: браузера, смартфона, зовнішніх ресурсів та ін. Це можуть бути дані про поведінку на сайті, історія відвідувань, частота покупок або переваги покупця. Потім ці показники зводяться разом, обробляються, і на їх основі продумуються алгоритми прогнозування подальшої поведінки.
Інтернет сам по собі складається з великих обсягів даних: кожен день проводиться до 2,5 млрд гігабайт нової інформації. Фактично, якщо ви проводите дослідження ринку, збираєте дані з соцмереж або відстежуєте тенденції пошукових запитів в своїй ніші - ви вже використовуєте Big Data на майже постійній основі.
Нижче ми розглянемо кілька способів робити це ефективніше.
1. Включайтеся в Інтернет речей
Думка The Internet of Things (IoT) полягає в тому, що ми робимо повсякденні речі «розумніші», підключаючи їх до Інтернету. Нехай ваш смарт-годинник оснащен менш потужним процесором, ніж комп'ютер або смартфон, але його можливості виходять далеко за межі звичайних наручних годинників. При цьому вони використовуються для збору даних про фізичний стан і звички власника (включаючи купівельні).
Хоча IoT надає найширші можливості для аналізу цільової аудиторії, розвиток онлайн-бізнесу в цьому напрямку неминуче стикається з проблемою. Чим більше пристроїв підключають користувачі до Інтернету, тим швидше ростуть обсяги даних, якими змушений оперувати маркетолог. Тому розуміння Big Data - необхідна умова розвитку ecommerce. Інтернет речей став серед розробників додатків головною нішею для аналізу даних в 2016 році.
Дотримуючись звіту IDC, 31,4% компаній вже впровадили принцип IoT в свої бізнес-рішення, і ще 43% - планують впровадити найближчим часом. Без адекватної технології збору та аналізу даних, що надходять з різних гаджетів, онлайн-бізнес втрачає можливість взаємодіяти зі своми клієнтами нарощувати продажі.
2. Відстежуйте тренди
Google Trends - дуже простий, а головне - безкоштовний сервіс для старту роботи з великими даними. Він збирає інформацію про пошукові запити користувачів з усього світу і представляє її у вигляді графіків.
Це хороший інструмент для відстеження того, що шукає ваша цільова аудиторія і які теми її хвилюють. Можливість оцінювати популярність певних пошукових запитів може дати загальне уявлення про попит та пропозицію в вашій бізнес-ніші.
3. Аналізуйте користувача
Раніше персоналізувати інтернет-магазин під певного користувача було непросто, для цього найчастіше використовувалася інформація, зазначена в особистому кабінеті безпосередньо клієнтом. Скрипт підлаштовував товарам, які в наявності, ціну і вартість доставки під потрібний регіон. Big Data же відкриває широкі можливості для мікротаргетінга. Чим більшим обсягом даних опотенціальних клієнтів ви володієте, тим ретельніше ви налаштуєте товарну видачу під кожного з них.
Не намагайтеся продати відразу всім. Сьогодні бізнесу набагато вигідніше утримати старого покупця, ніж знайти нового. Згідно з дослідженнями ринку ecommerce, повторні покупки забезпечують до 70% продажів інтернет-магазину.
Big Data може виявити інформацію, яку ви і не подумали б відслідковувати: від стилю одягу до дати зміни літніх шин на зимові. Причому кожен з таких, на перший погляд незначних фактів може багато розповісти про вашу цільову аудиторію і спрогнозувати, що ще її зацікавить. Так, наприклад, Amazon пропонує товари, грунтуючись на історії переглядів і зроблених покупок. І майже завжди потрапляє в ціль.
4. Розвивайте мобайл
Мобільні пристрої та соціальні мережі щодня генерують величезну кількість даних, і темпи цього зростання тільки збільшуються. Згідно з даними GlobalWebIndex, вже в 2016 користувачі підключалися до Інтернету в середньому з 3 різних пристроїв, причому більшість з них були мобільними (планшети, смартфони). Тому підхід mobile-first поступово стає пріоритетним - аналітика великих ecommerce-проектів говорить про значне зростання конверсій серед покупок, зроблених через мобільні пристрої.
Інтернет-магазини зазвичай використовують трекери - спеціальний код, що відслідковує дії в мобільних додатках. Вони дозволяють швидко накопичувати і аналізувати інформацію про поведінку користувача, підтягуючи його дані з соцмереж (якщо користувач залогінився через відповідний аккаунт).
Такі трекери можуть бути реалізовані у вигляді утиліт з відкритим вихідним кодом, що дозволяє налаштовувати їх під цілі вашого бізнесу. Їх можна знайти, наприклад, на платформі Datameer.
Крім усього іншого, трекери надають розгорнутий аналіз джерел трафіку і конверсій. Володіючи такими відомостями, ви зможете розуміти переваги свого покупця, передбачати його поведінку і вести на сторінку товарів, які його напевно зацікавлять.
5. Використовуйте готові рішення
Більшість великих інтернет-магазинів збирають і аналізують дані про своїх покупців. Відповідно, для обробки великих обсягів інформації про відвідувачів сайту існують готові рішення у вигляді програмованих інтерфейсів і BI-платформ, таких як OWOX. Ця система дозволяє працювати з Big Data і аналізувати всю інформацію про вашу компанію і ключових конкурентів.
Такі системи аналітики поставляються вже в зібраному вигляд і налаштовуються розробниками під певний тип бізнесу, що дозволяє помітно заощадити бюджет. Великі ecommerce-проекти часто розробляють свої платформи, але це довгий і досить витратний процес.
Висновок
Big Data забезпечує якісний ривок для бренду, який першим навчиться працювати з ним. Тенденція полягає не в самому факті використання великих даних, а в посиленні їх ролі для ефективного ведення бізнесу.
Big Data повинна стати ключовим фактором вашої маркетингової стратегії. Якщо ви навчитеся правильно збирати і використовувати цю інформацію, то не просто підвищите показники конверсії та середнього чека, але і швидко знайдете з вашим клієнтом спільну мову, перетворюючи його з разового покупця в адвоката бренду.
