Remigiusz Siudziński (Burda International Polska): Dla mnie Big Data to „Big Impact”

Jak zdefiniowałbyś Big Data? Dlaczego technologia ta ma dla Was, jako wydawcy, duże znaczenie i do czego ją wykorzystujecie?

Big Data to ostatnio bardzo modne określenie. Doświadczenie nakazuje mi myśleć o nim najpierw w kontekście celów biznesowych, następnie danych, a dopiero na końcu technologii. W Burdzie podchodzimy do tego w tej właśnie kolejności. Dlatego swoją pracę zacząłem od rozmów z kluczowymi menedżerami na temat ich wyzwań, celów i potencjału, jaki widzą w danych, także tych, których jeszcze nie mamy, a chcielibyśmy mieć. Dla mnie Big Data to „Big Impact”. Jeśli przy pomocy danych możemy istotnie poprawić jeden lub kilka KPI firmy, to jesteśmy na dobrej drodze do sukcesu. Znam jednak przypadki, gdzie Big Data to głównie petabajty danych w Hadoopie, zespół data scientists i brak pomysłu na monetyzację. Wolę to pierwsze podejście. My zbieramy, analizujemy i modelujemy dane w konkretnym celu.

W jaki sposób i skąd pozyskujecie dane?

Mamy ponad 20 serwisów internetowych, w których rejestrują się użytkownicy. Do tego ponad 40 drukowanych magazynów, a większość z nich można zamówić pocztą lub przez Internet. To generuje nasze najcenniejsze dane, czyli informacje, kto czyta nasze tytuły. Przed nami dużo pracy, żeby poznać dokładniej preferencje naszych klientów i zaproponować dopasowaną do tego treść. To, co dla nas niezmiernie ważne, to pełna transparentność wobec klienta. Chcemy, aby użytkownicy dawali nam więcej informacji o sobie, ale tylko takich informacji, które mają ochotę nam dać, i które pomogą nam lepiej odpowiadać na ich potrzeby oraz unikać wysyłania niechcianych maili.

Jakie narzędzia, metody wykorzystujecie do analizy danych?

Aktualnie testujemy narzędzia klasy marketing automation oraz budujemy hurtownię danych obudowaną narzędziami klasy machine learning. Dzięki nim będziemy mogli proponować klientom magazyny i książki w oparciu o ich zainteresowania, podobnie jak czyni to np. Amazon lub Netflix. Takie podejście ułatwi także start dla nowych produktów, których grupę docelową będziemy wyznaczać analitycznie, maksymalizując prawdopodobieństwo, że adresat będzie zainteresowany naszą ofertą.

Co może dać firmie wykorzystanie Big Data? Jakie korzyści może ona osiągnąć? Czy na jej wykorzystanie mogą sobie pozwolić również przedsiębiorstwa dysponujące mniejszymi budżetami?

Gama problemów biznesowych, które rozwiązuje się przy pomocy Big Data, bądź bardziej ogólnie – data science, jest bardzo szeroka. Skupiając się jedynie na optymalizacji sprzedaży mamy np. dobór klientów do kampanii, aby zmaksymalizować ROI, identyfikację klientów zagrożonych odejściem, segmentację klientów, modelowanie up-sellingu i cross-sellingu. Można także przewidywać inne zachowania klientów, w tym popyt na usługi i dzięki temu optymalizować koszty produkcji oraz obsługi, a także prognozować poziom realizacji planu rocznego.

W tym przypadku główny koszt dotyczy zasobów ludzkich. Aby skutecznie realizować podejście data-driven potrzebny jest manager, który łączy kompetencje biznesowe ze świadomością posiadanych (lub możliwych do pozyskania) danych. Zespół powinien uzupełniać programista baz danych oraz analityk (w terminologii data science są to stanowiska data engineer oraz data scientist). Pozostałe koszty to serwery, systemy baz danych, narzędzia analityczne i integracja z systemami produkcyjnymi w firmie. Jeśli mamy doświadczony i samodzielny zespół, to wydatki technologiczne możemy ograniczyć wykorzystując rozwiązania open source.

Emocje to dziś najdroższa waluta w marketingu. Rozmowa z Katarzyną Piskorską, CEO Pionu Arteria CX

Jak dużo firm wykorzystuje obecnie Big Data w swoich działaniach? Staje się ona popularniejsza na krajowym rynku?

Tak jak wspominałem, hasła Big Data, data science, data-driven organisation są obecnie coraz bardziej popularne. Trudno ocenić, ile firm w pełni wykorzystuje potencjał drzemiący w posiadanych bazach, a ile jedynie zbiera petabajty z nadzieją na przyszłe wykorzystanie. Obecnych i przyszłych liderów należy szukać wśród firm, które mają dużą bazę klientów i jednocześnie bogatą ofertę produktową. Są to banki, ubezpieczyciele, operatorzy telekomunikacyjni, operatorzy kart lojalnościowych, sieci detalicznych oraz firmy e-commerce.

Czy w najbliższej przyszłości wykorzystanie Big Data stanie się obowiązkowe dla firm, które chcą się dalej rozwijać i budować swoją wysoką pozycję na rynku?

Nie powiedziałbym, że obowiązkowe. Do każdego sukcesu, także w biznesie prowadzi wiele różnych dróg. Każdy zarząd ma swoją strategię. Burda postawiła na rozwój analityki i efektywne wykorzystanie baz danych, bo proces digitalizacji branży wydawniczej daje ku temu duże możliwości. Jeden z prawdopodobnych scenariuszy jest taki, że o ile dziś kluczowe jest stworzenie atrakcyjnego produktu i sprzedanie go w odpowiedniej liczbie, to za kilka lat ważniejsze będzie przewidywanie, co w danym momencie potrzebuje dany klient i dostarczenie mu tego na czas. Właśnie do tego potrzebujemy Big Data.

Jaki wpływ na przeciętnego konsumenta może mieć technologia Big Data i jej wykorzystanie przez marki?

Jedno z pierwszych skojarzeń, jakie ma konsument w kontekście Big Data, to „wielki brat”. Ludzie częściej dostrzegają potencjalne zagrożenia płynące z kolekcjonowania przez korporacje danych na ich temat, niż doceniają wartość, jaką przy tej okazji firmy im dostarczają. Można to zmienić poprzez każdorazowe informowanie klienta, w jakim celu potrzebujemy coś o nim wiedzieć, i z jaką korzyścią dla niego się to wiąże. Rozumiem, że Google notuje gdzie mieszkam i gdzie pracuję, aby podać mi przybliżony czas dojazdu z pracy do domu. Dzięki tej wiedzy zdążę odebrać dziecko ze szkoły mimo korków na mieście. Nie akceptuję natomiast sytuacji, kiedy muszę wypełnić formularz danymi, z którymi nie wiem, co się potem będzie działo. Taka też jest dobra zasada – zbieramy tylko te dane, które po przetworzeniu możemy zwrócić klientowi jako wartość dla niego.

 

O rozmówcy:

Remigiusz Siudziński
Head of Big Data, Burda International Polska