Аспекты взаимосвязи маркетинга и Big data

С наступлением эпохи информации наиболее важным продуктом стали знания. Сегодня люди готовы многое отдать для того, чтобы их раздобыть. Однако правильной является постановка вопроса не только о поступлении данных, но и об их производстве. Интересно, что более 90 процентов знаний, которые произведены социумом за всю историю человечества, было создано на протяжении двух последних лет. Это говорит о том, что мы движемся исключительно вперед. Если событие имеет хоть мизерную значимость, человек его фиксирует посредством камеры телефона и без раздумий загружает в интернет. Именно поэтому столь яркий прогресс можно легко объяснить.
В соответствии с аналитическими прогнозами в конце текущего 10-летия объем данных в пересчете на каждого человека, живущего на планете, превысит 5000 гигабайт. Для обработки информации так или иначе требуются приемлемые по возможностям мощности, что предполагает определенные вложения денежных средств, инвестиции. Вложение ресурсов в развитие обсуждаемой сферы актуально уже сегодня в отношении 64 процентов компаний, считающихся крупными игроками на рынке. Технология Big data позволяет осуществить следующие функции:
- Хранение информации.
- Ее структурирование.
- Анализ данных.
В то время, когда текстовая информация вовсю обрабатывается без различного рода затруднений, иные форматы зачастую предполагают особый подход. Таким образом, для плодотворной работы с ними сегодня актуальна разработка конкретных алгоритмов, применяемых в последующем в отношении больших объемов информации. Уже в 2016 году нейронные сети были способны:
- Производить анализ страниц в интернете не только по определенным словам, но и относительно общей сути (именно такое заявление в пресс релизе представили Яндекс).
- Организовывать ведение микроблогов (например, ведение Twitter @DeepDrumf осуществляется лишь после подробного анализа утверждений Дональда Трампа).
- Распознавать речь, что свойственно сегодня Microsoft.
- Выявлять материальное положение в том или ином населенном пункте, районе, области посредством спутниковых снимков.
- Узнавать лица людей (FindFace), а также определять марку авто (например, auto.ru).
Естественно, использование этих алгоритмов в области бизнеса актуально достаточно давно. Например, auto.ru по фото может предоставить человеку сведения о бренде, модели, поколении автомобиля и, конечно же, стоимости. Важно дополнить, что для разработки столь удобного сервиса был реализован анализ более 6 000 000 изображений.
Big data наделена такой особенностью, как проблема выбора. Пояснение: обилие данных нередко приводит к затруднениям в выборе информации, анализ которой нужно обеспечить для преодоления той или иной задачи. Раньше не было возможности делить аудиторию на сегменты в соответствии с несколькими критериями сразу.
Отличным примером работы с рассматриваемой технологией служит предвыборная компания Д. Трампа. Так, производилась скупка любых доступных сведений касательно потребителей, после чего осуществлялось сопоставление информации с профилями в соц. сетях. В результате были доступны конкретные данные, а также психологические портреты каждого из избирателей. На основании этих сведений отправлялись агитаторы, уже осведомленные касательно политических убеждений, вкусов и предпочтений граждан. Кстати, на этом система не прекратила работу: беседы записывались и повторно анализировались.
Весьма тщательным оказался подход и к рекламе в social media. В соответствии с данными Михала Козинского по анализу примерно 68 «лайков» отдельного человека с практически 100-процентной вероятностью можно выявить его расу и иные особенности персонального характера: уровень iq, религиозность, сексуальную ориентацию, склонность к риску и так далее. Столь интересная система позволила рекламным сообщениям быть максимально точными (было запущено порядком 175 000 различных вариантов). Кстати, технологию начали называть «микротаргетированием» (понятие, на сегодняшний день знакомое практически каждому). Таким образом, Big Data предполагает решение определенных задач маркетинга, среди которых:
- Формирование максимального точного и полного портрета потребителя.
- Определение степени удовлетворенности.
- Выявление потребительского мнения о сервисе.
- Повышение доверия и лояльности людей.
- Повышение спроса на продукт и так далее.