Большие данные, или Big Data, похоже, стали жертвой собственной популярности: все о них слышали, все о них говорят, но мало кто знает, что это такое и зачем они нужны. У многих предпринимателей сложилось впечатление, что Big Data — это такая технологическая волшебная палочка, которая может решить любые проблемы бизнеса. Упали продажи? «Давайте купим чье-нибудь решение Big Data и наймем человека, который будет строить модели, сейчас все так делают». Но надо помнить, что это не решение проблемы, а инструмент решения. И качество решения зависит от того, как этим инструментом пользуется сама компания.

Бизнес всегда накапливал информацию — о клиентах, конкурентах, рынках сбыта, стоимости сырья, зарплатах в регионе и т. д. Те, кто лучше других умел из этой информации извлекать прибыль, получал конкурентное преимущество. Большие данные — это просто новые технологии, которые выводят анализ и управление информацией на новый уровень. Теперь речь не идет о простом сборе и хранении. Нужно уметь структурировать неструктурированное — аудио, видео, тексты, фотографии, потоки данных в реальном времени, географические координаты, записи в соцсетях, длительность телефонного разговора с клиентом и много чего еще.

Любая коммуникация отделов продаж или обслуживания с клиентом — кладезь разнообразных данных (здесь и канал — телефон, сайт, показ баннера, посещение офлайн-магазина — и длительность, и география, и время суток, и тематика). При должном подходе эти неструктурированные данные можно превратить в конкурентное преимущество. Получить аналитику по проблемным вопросам, эффективности каналов и сотрудников, отношению клиентов к компании, а кроме того, и автоматизацию некоторых процессов, и указания на то, какие вложения и изменения принесут больший эффект. Это и есть Big Data. С помощью таких средств бизнес получает возможность задавать совершенно новые вопросы, а главное — находить ответы на них.

При этом по-прежнему, по данным разных исследований, 50-75% проектов в мире, связанных с внедрением технологий анализа больших данных, оказываются в разной степени неудачными. В чем проблема? В первую очередь — в непонимании, зачем они нужны и как их использовать для бизнес-задач. Необходимо понимать, какие конкретно проблемы вы хотите решить с помощью новых технологий. Они не заменяют существующие инструменты, которые помогают бизнесу принимать решения, а скорее дополняют их.

Если вернуться к примеру с падением продаж, то компания может проанализировать мнение пользователей интернета о бренде, новых продуктах и прочей активности, составить несколько основных профилей клиентов. Такой анализ даст большой и разнообразный спектр данных о клиентах и выявит основные причины недовольства. На основе этих данных, используя аналитику отдела продаж, маркетинга, рекламы, CRM (вся эта аналитика должна быть в любой уважающей себя компании) и даже социальных сетей, можно выработать стратегию выхода из кризиса: например, разработать новую программу лояльности, увеличить количество переходов по рекламным ссылкам в интернете, создать таргетированные предложения.

Анализ данных и разработка стратегии должны вылиться в конкретные действия: так, маркетинговый отдел должен скорректировать свою деятельность в соцсетях (допустим, утром постить фотографии котиков, перед обедом — серьезные статьи, после — рекламное сообщение), сайт компании должен подстраиваться под конкретного пользователя (на основе данных о его поле, возрасте, месте жительства, покупательских предпочтениях, недавних отзывах о компании в Интернете и даже кликнутых банеров). Персонализированные банеры должны находить конкретного пользователя в зависимости от его местонахождения и вида деятельности (например, дома или на работе, при посещении различных интернет-сайтов в зависимости от контента и используемого устройства, времени суток).

Здесь важно понимать, что данные, не важно насколько они «большие», не расскажут, какую именно стратегию нужно использовать — принятие решений по-прежнему остается за предпринимателем, а не за технологиями или соответствующими специалистами. Напротив, чтобы технологии Big Data работали максимально эффективно, специалисты по сбору и анализу данных должны понимать, какие задачи стоят перед компанией, ее бизнес-цели, как компания взаимодействует с клиентами. Сначала нужно задать стратегический вопрос: как вы хотите, чтобы ваша компания развивалась? Объем продаж, узнаваемость бренда, эффективность рекламы, производительность отдела продаж? Все это — разные цели, а значит для них нужны разные типы информации. Можно собрать петабайты и зетабайты неструктурированных данных, но так и не суметь найти в этом «мусоре» полезные для решения конкретных задач сведения.

И еще один момент. Если вы хотите построить компанию «на века», вы должны учитывать ее будущие потребности. Здесь придет на помощь стратегическое мышление. Но еще это значит, что партнер, который предоставит вам свои технологии Big Data и поможет их интегрировать, должен обладать ценной экспертизой, а технологии — быть гибкими, чтобы всегда соответствовать целям вашей компании. При этом изменения в стратегии не должны приводить к глобальной трансформации технологического решения и к значительным дополнительным инвестициям.

Автор статьи — сооснователь и директор по продуктам RooX Solutions.

Версия для печати