Według badań firmy IDC rynek Big Data urośnie z 3,2 mld USD w 2010 do 16,9 mld USD w 2015 roku, przy rocznym przyroście na poziomie 40%. Dodatkowo Harvard Business Review przeprowadził ankietę wśród Fortune 1000 i największych agencji rządowych USA. Wynika z niej, że 85% organizacji wdraża Big Data lub jest na etapie planowania jego wykorzystania.
Zobacz również
Czym jest Big Data?
Spróbujmy na początek zdefiniować, czym właściwie jest Big Data. Najprostsza (acz błędna) definicja mówi, że Big Data to wszystko to, co liczymy w petabajtach. Polska wikipedia podaje dość lakonicznie, że jest to termin dotyczący wszelkich aspektów związanych z analizą (często w czasie rzeczywistym) dużych, różnorodnych, szybko zmieniających się zbiorów danych. McKinsey definiuje „Big Data” jako zbiór danych których rozmiar przekracza możliwości klasycznych narzędzi do składowania, analizy i zarządzania danymi. Robert Klopp z EMC mówi o danych nie strukturyzowanych i przechowywanych w różnych bazach danych. Definicja IBM dokłada jeszcze warunek różnorodności danych i szybkości ich zbierania i przetwarzania. Muszą one pochodzić z różnych źródeł i być generowane w czasie rzeczywistym lub zbliżonym do rzeczywistego. Według firmy Forrester „Big Data” to koncepcja rozważania problemów danych w czterech wymiarach, zwanych 4V:
- volume – ilość danych;
- variety – różnorodność danych;
- velocity – szybkość pojawiania się nowych danych i ich analizy w czasie rzeczywistym;
- value – wartość danych ( niektóre źródła podają zamiast tego variancy – wariancję danych).
Koncepcja ta wydaje się najlepiej oddawać sens tego, co nazywamy „Big Data”. Forrester uważa (słusznie), że sama nazwa Big Data jest myląca, bo sugeruje tylko wielkość pomijając pozostałe trzy aspekty. (Często równolegle używa się mniej popularnego u nas terminu High Performance Analytics). Nie mniej istotna jest różnorodność, wynikająca z natury zbierania danych we współczesnej organizacji Big Data łączy dane z różnych kanałów (dane behawioralne, statystyczne, geograficzne, transakcyjne) i formatów danych (ruch na stronie, social media, video, muzyka, dokumenty, aktywność na forach, formularze, ankiety, rozmowy telefoniczne, dane offline), co odbiega od dotychczas znanego relacyjnego łączenia danych pochodzących z takich samych źródeł. W standardowych narzędziach do przetwarzania danych również jest możliwość obsłużenia danych różnorodnych, jednak wymaga to jednego podstawowego czynnika – odpowiedniej ilości czasu. A tego niestety nie mamy w nadmiarze – z definicji Big Data to dane pojawiające się w dużej ilości bardzo szybko, a co ważniejsze, często wymagające analizy i reakcji w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Jak trafnie ujęła to reklama IBM:
„Czy odważyłbyś się przejść przez ulicę pełną samochodów na podstawie fotografii zrobionej pięć minut wcześniej?”
Movember/Wąsopad: jak marki zachęcają do profilaktyki męskich nowotworów [PRZEGLĄD]![Movember/Wąsopad: jak marki zachęcają do profilaktyki męskich nowotworów [PRZEGLĄD]](https://nowymarketing.pl/wp-content/uploads/2024/11/Cover-photo-2024-11-06T140221-142x0-c-default.png)
Reakcja w czasie rzeczywistym jest konieczna przy tak szybko zmieniających się warunkach. Aby obsłużyć Big Data potrzeba narzędzi mogących poradzić sobie z taką analizą. Ostatnim czynnikiem jest wartość danych – nie dlatego jednak, że są to dane istotne, ale wręcz odwrotnie – ogromna część informacji wchodzących w skład Big Data jest totalnie nieprzydatna. Kolejnym problemem jest więc odfiltrowanie tylko danych wartościowych.
Słuchaj podcastu NowyMarketing
Podsumowując, Big Data to coś więcej, niż tylko duża ilość informacji. Gdybyśmy mieli sformułować definicję z biznesowego punktu widzenia, brzmiałaby ona tak:
Big Data – zbiór różnorodnych ze względu na rozmiar, pochodzenie, format i istotność, szybko pojawiających się i wymagających obróbki w czasie rzeczywistym danych w dużej ilości i o dużej wariancji.
Wspaniałym przykładem dla struktury Big Data może być nowoczesny samolot pasażerski, który czerpie informacje z tysięcy czujników nadzorujących wszelkie możliwe parametry kilka razy w każdej sekundzie lotu oraz pobiera dane płynące z zewnątrz, w celu ich analizy i zapewnienia bezpieczeństwa swoich pasażerów lub powiadomienia pilota o możliwości wystąpienia problemów zanim się wydarzą.
Czym jest Big Data Marketing
Posiadanie danych to jedno, zupełnie inną sprawą jest ich wykorzystanie. Powoli możemy zacząć mówić o nowym sposobie prowadzenia marketingu – Big Data Marketing. W największym skrócie można by go zdefiniować następująco:
Big Data Marketing – wykorzystanie różnorodnych informacji o kontakcie w czasie rzeczywistym w celu zwiększenia skuteczności działań marketingowych poprzez spersonalizowaną komunikację one – to – one .
Dlaczego Big Data Marketing jest konieczny żeby poradzić sobie w dzisiejszym świecie?
Po pierwsze rozmiar dostępnych i potencjalnie użytecznych danych obecnie rośnie w zastraszającym tempie. Tylko Facebook generuje olbrzymie ilości danych. Według informacji podanych przez IBM, codziennie użytkownicy tego portalu klikają „share” blisko 650 tysięcy razy na minutę oraz dodają 100 TB danych dziennie. Jeśli weźmiemy dodatkowo pod uwagę aktywność użytkowników Tweeter’a, którzy tworzą 230 milionów „tweetów” dziennie. Okaże się, że osoby zajmujące się marketingiem zostaną przytłoczone ogromem nie zweryfikowanych informacji. Jednakże to nie wszystkie źródła danych o konsumentach. Najczęściej uzupełniają one informacje przechowywane w systemach CRM/ERP, a także dane behawioralne dotyczące zachowania konsumentów na stronie WWW. Szacuje się, że kiepskiej jakości dane mogą kosztować firmę, aż do 35% dochodów operacyjnych. Z drugiej strony ogrom danych generuje niewyobrażalne możliwości ich wykorzystania. Według ankiety przeprowadzonej na liście Fortune 1000 już 10% poprawa użyteczności oraz dostępności danych zwiększyła sprzedaż średnio o 14% na każdego pracownika. Nie należy zastanawiać się czy Big Data Marketing jest nam potrzebny, lecz jakie kroki podjąć aby wykorzystać jego możliwości!
Perspektywy rynku Big Data Marketing na Świecie
Rok 2012 to przełomowy czas dla Big Data. Moment, w którym Big Data Marketing pomógł wygrać wybory prezydenckie w USA, potwierdził zasadność podejmowania działań marketingowych opartych na wiedzy oraz analizie informacji z wielu źródeł w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Big Data Marketing wszedł na stałe do świata dyrektorów zarządzających na całym Świecie. Obecnie każdy kto poważnie myśli o dalszym rozwoju lub umocnieniu pozycji musi znaleźć sposób na wykorzystanie dostępnych danych we własnych firmach. Sytuację tą konstytuuje informacja podana przez IBM. Według badań tej firmy aż 90% danych stworzonych przez Świat powstało przez ostatnie 2 lata. Wśród głównych źródeł przyrostu danych należy wymienić: portale społecznościowe, cyfrowe zdjęcia oraz nagrania, zapisy transakcji finansowych, dane pochodzące z urządzeń posiadający GPS. Według badań przeprowadzonych wśród 75 najważniejszych dyrektorów sprzedaży w USA wytypowano trzy największe problemy:
46% uważa ilość dostępnych danych jest największym wyzwanie dla Big Data Marketing;
34% wskazuje, że różnorodność danych ustrukturyzowanych i nie ustrukturyzowanych jest największym problemem;
20% badanych wskazało, że częstotliwość generowania nowych danych oraz tempo ich przesyłu oraz późniejszego gromadzenia i analizowania jest najtrudniejszym zadaniem.
Big Data Marketing w Twojej firmie, czyli jakie narzędzia zaprzęgnąć do pracy?
Jeśli chcemy sprostać działaniom jakie mieszczą się w ramach pojęcia Big Data Marketing, to będziemy potrzebować systemu, który pozwoli nam na:
- monitorowanie zachowania klientów na stronie WWW;
- gromadzenie danych pochodzących z systemów CRM, ERP i lojalnościowych;
- monitorowanie aktywności klientów na portalach społecznościowych;
- analizę gromadzonych informacji w czasie zbliżonym do rzeczywistego;
- spersonalizowaną komunikację one-to-one z klientem, za pomocą optymalnie dobranego kanału.
Słusznym rozwiązaniem jest zastosowanie narzędzia klasy Marketing Automation. Systemy te pozwalają na pozyskiwanie, gromadzenie oraz analizowanie wymienionych wyżej danych, w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Najważniejszymi efektami pracy systemów jest:
- rozpoznanie i wyselekcjonowanie najlepszej grupy docelowej odbiorców;
- stworzenie segmentów odbiorców w oparciu o ich zainteresowanie;
- dostarczenie dopasowanych treści, w odpowiednim momencie i odpowiednim kanałem komunikacji do konkretnego odbiorcy.
System Marketing Automation pozyskuje, gromadzi oraz analizuje dane pochodzące z wielu niezależnych źródeł. Pozwala to na pełne wykorzystanie informacji możliwych do uzyskania dzięki Big Data Marketingowi. Największym atutem jest możliwość zautomatyzowania reakcji na zachowanie pojedynczego klienta oraz docierania do niego z spersonalizowaną ofertą w najbardziej dogodnym momencie. Ważnym, w przypadku wdrażania tego typu rozwiązań, jest brak konieczności inwestowania w nowy hardware. Dzięki korzystaniu z chmury obliczeniowej całość operacji wymaganych do obróbki Big Data wykonywana jest bez obciążania firmowej sieci komputerów. W efekcie otrzymujemy zaawansowane, nowoczesne narzędzie klasy Marketing Automation w pełni przystosowane do realizowania zadań Big Data Marketingu.
Podsumowując temat Big Data Marketingu jedyne czego możemy być pewni w kontekście działania na wolnym rynku, to nieustanna konieczność zmian. Stale przyspieszający rozwój technologii mobilnych, portali społecznościowych czy e-commerce wymaga od nas coraz skuteczniejszego radzenia sobie z dostępnymi danymi, których odpowiednie przetworzenie pozwoli nam na dokładne poznanie preferencji konsumentów. Dlatego tak ważnym jest, aby korzystać z najlepszych dostępnych rozwiązań pozwalających na pełne wykorzystanie zalet Big Data.
Autor: Marek Broda, SALESmanago Marketing Automation