Sprzedaż oparta na danych
Dzięki Big Data działania sprzedażowe i marketingowe coraz częściej przestają być „sztuką”, a stają się „nauką”. Specjaliści, chcąc pozyskiwać klientów i poprawiać wyniki sprzedaży, polegają na danych, aby testować, mierzyć i poprawiać swoje strategie. W jaki sposób działania związane z gromadzeniem, przetwarzaniem i analizowaniem danych pomagają w biznesie?
Zarządzający przedsiębiorstwami mają dziś świadomość, jak ważne jest zbieranie informacji zwrotnych od klientów, ale na ogół są one gromadzone raz do roku. Otrzymujemy wtedy duży zastrzyk danych, tworzymy analizy i raporty, które jednak często opierają się one na błędnych pytaniach i założeniach, a także uwzględniają zbyt małą liczbę osób. Zamiast działać w ten sposób lepiej zacząć wykorzystywać Big Data.
Rynek dojrzał – specjaliści ds. Big Data nauczyli się mówić tzw. językiem korzyści i potrafią dobrze wytłumaczyć, jak to rozwiązanie może wspierać decyzje biznesowe w mierzalny sposób. Zyskać można sporo, np. zmniejszenie odejść klientów o X% albo zwiększenie konwersji oglądających produkt na jego zakup o Y%. Specjaliści od danych potrafią je gromadzić i robić z nich użytek. Jak to działa?
System naczyń połączonych
W ciągu sekundy w Internecie przybywa ok. 30 GB danych. Mniej więcej tyle „ważył” cały Internet 20 lat temu. W ciągu doby dociera do nas więcej treści, niż nasi dziadkowie konsumowali średnio przez całe swoje życie. Można powiedzieć, że danych jest aż nadto. Jak z nich korzystać? Specjaliści od Big Data potrafią zrozumieć, co kryje się za gąszczem znaków pozostawionych przez anonimowych internautów w sieci, w plikach cookies. Aby lepiej zrozumieć, jak działają narzędzia Big Data, warto poznać cały proces.
W Big Data mamy różne specjalizacje. Data miner czy data harvester to osoba, która odpowiada za poszukiwanie i pozyskiwanie danych, natomiast specjalista z zakresu tzw. dirty data, czyli dosłownie „brudnych danych”, zajmuje się oczyszczaniem danych z informacji, które nie są dziełem internautów. Co to oznacza? Mnóstwo danych generowanych jest obecnie przez aktywność komputerowych botów lub aplikacji. Od 50 do nawet 80 proc. czasu, jaki badacze danych spędzają w firmach nad analizą Big Data, pochłania właśnie praca związana z oczyszczaniem.
W Big Data mamy również „dozorców”, których pracę określa się mianem janitor work. Te osoby przesiewają dane przez odpowiednie filtry, następnie je przetwarzają, porządkują i segmentują, oddzielając dane o rzeczywistej wartości od tych, które są tylko cyfrowym bełkotem. Można też wyróżnić dark data, czyli chaotyczne, nieuporządkowane zbiory danych, które są wygenerowane przez ludzi i mogą kryć w sobie wiele cennych informacji, lecz w stanie surowym nie przedstawiają wartości biznesowej.
Dopiero gdy do analityków i specjalistów od Big Data trafią dane uporządkowane, posegmentowane i dopasowane do konkretnych profili, mogą oni je zaoferować zewnętrznym podmiotom – swoim klientom, zwykle dużym firmom. Te właśnie zwane są smart data; dzięki nim można rzeczywiście podejmować decyzje biznesowe.
Wykorzystałeś swój limit bezpłatnych treści
Pozostałe 68% artykułu dostępne jest dla zalogowanych użytkowników portalu. Zaloguj się, wybierz plan abonamentowy albo kup dostęp do artykułu/dokumentu.
Zaloguj się
