W poszukiwaniu cyfrowego czasu – 4 prognozy dla Big Data marketingu

Zdjęcie royalty free z Fotolia

…swój (stracony) czas. Naszą magdalenką są internetowe cookies. Internetowe ciasteczka nadziane Big Data. Ich zapach nie przenosi nas jednak w bezpieczną przeszłość dzieciństwa, lecz wysyła w przyszłość, w poszukiwanie cyfrowego czasu, który nadejdzie niebawem. W jakiej formie? Widzimy co najmniej cztery równoległe drogi, którymi podąży polski rynek Big Data. To już nie tylko marketing z użyciem danych. To coś znacznie więcej.

Skąd to wiemy?

Pierwszą ścieżką rozwojową jest wykorzystywanie danych nie tylko jako cyfrowego zasobu organizacji, lecz jako jej realnego kapitału, czyli: monetyzacja danych. Drugą jest eksplozja Big Data na rynku mobile, który z roku na rok stawia milowe kroki w swoim rozwoju i zaskarbia coraz większe połacie rynku marketingowego. Trzecią drogą jest Internet of Things i smart-przedmioty, które stają się nowymi źródłami danych i wytwarzają dane zgoła nowego typu, wymagające nowego modelu analitycznego, przy czym odkrycie pełni ich możliwości jest dopiero przed nami. I po czwarte – analityka predyktywna, czyli wykorzystanie Big Data do przewidywania oraz modelowania przyszłości.

Droga 1 – Monetyzacja danych

Mamy do czynienia z implozją danych w Sieci, zarówno w Internecie desktopowym jak i mobilnym. Z badań Oracle wynika wolumen danych rośnie z roku na rok w tempie ponad 40 proc. Obecnie Internet liczy już ponad 6 ZB (zettabajtów) danych, ale w 2020 roku globalna sieć będzie znacznie większa niż obecnie: tworzyć ją będzie aż 45 ZB danych. IDC przelicza, że na jednego mieszkańca Ziemi przypadnie tym samym blisko 5,2 GB danych. Dodaje jednak, że około 90 proc. danych wygenerowanych w tym roku w Internecie stanowiło będzie tzw. Dark Data (dosłownie: „mroczne dane”), czyli nieprzeanalizowane i nieposegmentowane dane, w których może tkwić potencjał biznesowy, ale które z różnych powodów nie są przez firmy analizowane. To błąd.

Firmy i organizacje muszą zmierzyć się z tym cyfrowym potopem danych. Wzorem biblijnego Noego, muszą ocalić przed tym potopem kluczowe dane na swojej biznesowej arce, wyławiając z cyfrowego morza nowe informacje, które nie tylko pozwolą im przetrwać, ale przede wszystkim: rosnąć w siłę.

Więcej niż precyzyjne targowanie. Poznaj gigantyczne możliwość audience data

Dane są dziś bowiem nie tylko zasobem przedsiębiorstwa, lecz jego cyfrowym kapitałem, który może zostać przekształcony w całkiem „analogowy” kapitał. Dlatego Deloitte w raporcie „Analytics Trends 2015” wymienia monetyzację danych jako jeden z najważniejszych trendów rozwijanych w biznesie w najbliższych latach. Podkreśla przy tym, że firmy coraz częściej wykorzystują własne dane nie tylko jako zasób, lecz właśnie jako kapitał.

IDC podaje, że już teraz 70 proc. dużych firm korzysta z danych o użytkownikach gromadzonych i przetwarzanych przez zewnętrzne platformy Big Data. Do końca 2019 roku tym tropem mają pójść już wszystkie duże organizacje. Widzimy, że firmy chcą dziś nie tylko wykorzystywać dane i własne zasoby cyfrowe do budowania rynkowej pozycji. Chcą również te dane spieniężać, monetyzować. Najkrócej rzecz ujmując: Big Data staje się walutą przetargową dzisiejszego biznesu. Firmy będą przekuwały zgromadzony „kapitał wirtualny” w ten całkiem analogowy.

Dane stały się walutą cyfrowego świata. Jak twierdzi Boston Consulting Group w raporcie „The Value of Our Digital Identity” wartość anonimowych danych (Big Data) zgromadzonych o internautach z Unii Europejskiej, w 2020 roku zbliży się do okrągłego biliona EUR. Oznacza to, że cyfrowe ślady pozostawione przez Europejczyków w Sieci będą równoważne finansowo około 8 proc. PKB krajów całej Wspólnoty.

Cyfrowa ekonomia to fakt. W ankiecie „18th Global CEO Survey” przeprowadzonej przez PwC aż 80 proc. prezesów firm określiło analitykę i przetwarzanie danych jako istotne działania z punktu widzenia strategii przedsiębiorstwa. Big Data i postępująca digitalizacja całkowicie przemodelują oblicze przyszłego biznesu. Potwierdza to najnowszy raport autorstwa firmy Gartner, który powtarza to, co w branży wiemy już od dawna: biznes przyszłości nie uniknie analityki danych. Dzięki danym do 2020 roku aż 80 proc. procesów biznesowych zostanie zmodernizowanych. W ciągu najbliższych 2 lat 73 proc. przedsiębiorstw na świecie zamierza zwiększyć wydatki na analizę dużych zbiorów danych. Co ciekawe – coraz częściej po narzędzia służące analityce Big Data sięgają banki i ubezpieczyciele, ponieważ to właśnie anonimowe dane pozwalają bankom działać dokładniej efektywniej, np. usprawniając proces decyzyjny dotyczący udzielenia kredytu czy pożyczki. Widzimy to po naszych drzwiach. Coraz częściej do naszego biura pukają już nie tylko marketingowcy, lecz także przedstawiciele sektora bankowego, finansowego i ubezpieczeniowego.

Dziś nikt nie ma już wątpliwości: historię biznesu będziemy dzielić na tę „przed” i na tę „po” eksplozji technologii Big Data. Coraz więcej firm będzie monetyzować zgromadzone przez siebie dane, podwajając inwestycje w analitykę Big Data oraz wyszukując unikatowych danych, które pozwolą im na uzyskanie biznesowej przewagi nad konkurencją. W ciągu najbliższych dwóch lat 7 na 10 przedsiębiorstw zamierza zwiększyć wydatki na analizę dużych zbiorów danych. Według IDC w tym roku globalny rynek Big Data przekroczy próg 125 mld USD.

Droga 2 – Mobile

Big Data już teraz mocno wnika w segment mobile, a postępująca smartfonizacja świata sprawia, że dane z urządzeń mobilnych stają się cenne przede wszystkim dla marketerów, choć nie tylko dla nich.

Jak podaje eMarketer w zeszłym roku rynek reklam mobilnych osiągnął poziom 31,45 mld USD., stanowiąc tym samym już jedną czwartą wszystkich wydatków na reklamę w skali ogólnoświatowej. W tym roku wydatki mają osiągnąć poziom 45,85 mld USD. Szczególnie interesujące jest powiązanie Big Data oraz rynku gier mobilnych. Gracze to prawdziwa kopalnia danych. Wspomniany e-Marketer szacuje, że w samych tylko Stanach Zjednoczonych (gdzie w gry mobilne gra co drugi posiadacz smartfona) przychody z reklam wyświetlanych graczom podczas rozgrywki wyniosły w ubiegłym roku 373 mln USD. W tym roku mają już osiągnąć poziom 478 mln USD, stanowiąc tym samym ponad 17 proc. całości przychodów w tej branży. Według prognoz do końca 2017 roku w USA wydatki na reklamę na urządzeniach mobilnych prześcigną nawet wydatki na reklamę desktopową. Nie ma powodu by twierdzić, że ten trend ominie polski rynek. Dlatego już teraz pomagamy polskim reklamodawcom, którzy perspektywicznie patrzą na ten rynek, dyskretnie i kulturalnie prezentować ich produkty na małych ekranach smartfonów, w szczególności zaś – w grach mobilnych właśnie. To mobile staje się dla reklamodawców nową ziemią obiecaną.

Mimo wszystko Big Data płynące z urządzeń mobilnych to w Polsce wciąż mało eksplorowany obszar. Tymczasem to gigantyczny rynek, który już teraz staje się jednym z najważniejszych filarów internetowej analityki danych, a w ciągu kilku najbliższych lat może okazać się nawet tym najważniejszym filarem. Jak wynika ze wspólnych badań comScore oraz Flurry Analytics w USA mobilne połączenia z Siecią już teraz stanowią 60 proc. wszystkich połączeń. Urządzenia mobilne dostarczają dziś jednych z najbardziej wiarygodnych danych o konsumentach. Jeśli dodamy do tego fakt, że według eMarketera do 2017 roku już ponad blisko co trzeci mieszkaniec Ziemi będzie posiadał smartfona. Już teraz około 20 proc. ruchu generowanego w branży e-commerce to zasługa urządzeń mobilnych, to otrzymamy obraz niezwykle kuszącego i obiecującego rynku.

Dlatego trafnie powiadają w IBM: „Mobile to nie urządzenie – mobile to dane (data)”. Dziennie użytkownicy smartfonów generują już około 5,2 PB (Petabajtów) danych. Lawinowo rosnąca ilość Big Data generowanych przez posiadaczy smartfonów, w tym zwłaszcza graczy, staje się wyzwaniem dla analityków internetowych oraz badaczy danych, którzy będą musieli znaleźć sposób na ich analizę i powiązanie, tak aby zyskały one biznesową wartość.

Dla użytkowników najbardziej odczuwalnym skutkiem analizy mobilnego Big Data, będą lepiej spersonalizowane reklamy na naszych smartfonach. Według wspólnych badań przeprowadzonych przez IPG Media Lab oraz Sharethrough spersonalizowane reklamy mobilne wykorzystujące Big Data już dziś odnotowują czterokrotnie wyższe wskaźniki klikalności (CTR) niż mobilne reklamy masowe. Sami konsumenci także zdecydowanie częściej (53%) oglądają takie reklamy. To bowiem oczywiste, że chętniej klikamy i sięgamy po treści, które w jakimś stopniu dotyczą nas i naszych zainteresowań. A za to dopasowanie reklamy odpowiada właśnie Big Data w reklamie konsument otrzyma przeglądarkę posprzątaną z nachalnych i masowych reklam, które kompletnie go nie interesują. W zamian za to dowie się o ofertach, które mają dużą szansę spotkać się z jego zainteresowaniem. Reklama behawioralna jest po prostu „mądrzejsza” od masowej, ponieważ „wie”, co jej wolno, a czego nie wolno wyświetlić.

Z ankiety Instytutu badawczego Research Now wynika, że aż 70 proc. internautów, którzy mieli styczność z reklamami spersonalizowanymi twierdzi, że nie tylko nie są one inwazyjne, ale często pomagają w zakupie. Interesująco przedstawiają się także zeszłoroczne wzrosty na spersonalizowaną reklamę mobilną w poszczególnych sektorach rynku. Zdecydowanie na czoło wysuwa się branża farmaceutyczna (wzrost wydatków o 744 proc. w porównaniu z ubiegłym rokiem), informacyjna (530 proc.), sportowa (411 proc.), konsumencka (357 proc.) oraz rozrywkowa (264 proc.).

Droga 3 – Internet of Things

W Internecie Rzeczy (IoT) kluczową rolę odgrywają nie tyle tytułowe „rzeczy” ile raczej generowane przez nie dane, które stanowią paliwo IoT. Gdyby nie dane Internet Rzeczy byłby tylko fabryką elektrośmieci.

Według szacunków Cisco, zawartych w Global Cloud Index Study, do 2018 roku Internet Rzeczy będzie rocznie wytwarzać, bagatela, ponad 400 Zettabajtów danych. To zgoła nowe dane, które wymagają odrębnego podejścia analitycznego – dlatego to również jedno z większych wyzwań, przed jakimi stoją również nasi badacze danych. Z kolei zgodnie z badaniami IDC w ubiegłym roku na globalnym rynku było 10,3 mld smart-przedmiotów dysponujących autonomicznym dostępem do sieci, tzn. z własnym, unikalnym adresem IP. W 2020 roku takich urządzeń będzie już blisko 30 mld. To niemal cztery razy więcej, niż wyniesie populacja ówczesnego świata. Te statystyki oznaczają kolosalne przeobrażenia, jakie czekają świat marketingu w najbliższych latach.

Dane generowane przez Internet Rzeczy staną się jednym z kluczowych zasobów epoki cyfrowej – także w Polsce. W raporcie IDC „Worldwide IoT Spending Guide by Vertical” czytamy, że wartość polskiego rynku IoT w ubiegłym roku wyniosła 1,5 mld USD. Jednak już w 2018 roku podwoi się, sięgając 3,1 mld USD. Już teraz państwa na całym świecie prześcigają się w wydatkach na analitykę Big Data. Jak szacuje amerykański ośrodek badawczy wydatki na analitykę danych w sektorze IoT będą rosły średnio o 30 proc. w skali roku. Wymownym przykładem jest decyzja brytyjskiego rządu, który zatwierdził ostatnio całkiem spory wydatek. Rząd Królowej przeznaczy 45 mln GBP na badania nad rozwojem tej technologii. Natomiast z badań przeprowadzonych na zlecenie firmy Intel miasta w ciągu najbliższych 20 lat zainwestują blisko 41 bln USD w „smartyzację” swej infrastruktury, czyli rozszerzenie jej możliwości o smart-technologie z rynku IoT.

Chyba jednak najbardziej spektakularnym przykładem biznesowego wykorzystania Big Data generowanego przez Internet Rzeczy jest południowo-koreańskie miasto Songdo, które zostało zaprojektowane od podstaw jako pierwsze w dziejach ludzkości smart-city. „Najinteligentniejsze miasto świata” swoją inteligencję zawdzięczało będzie naszpikowaniu technologią milionów sensorów zaprojektowanych przez Cisco i obecnych wszędzie, gdzie tylko to możliwe: na ulicach, w szkołach, biurowcach, szpitalach, fabrykach i w „zwykłych” domach. Koszt budowy „miasta przyszłości” sięgnął obecnie ponad 35-40 mld USD.

Przykłady pokazują jak na dłoni, że w kwestii przyszłości związanej z zastosowaniami Internetu Rzeczy – „sky is the limit”.

Droga 4 – Analityka predyktywna

Big Data wyprzedza czas. I to całkiem dosłownie. Wytrawni badacze danych odnajdą w nich wskazówki pozwalające modelować przyszłość. W takim kontekście mówi się dziś o predyktywnej analityce Big Data, stosowanej zarówno w biznesie, organizacjach NGO, a przede wszystkim: służbach ratowniczych i… polityce (międzynarodowej i krajowej).

Hal Varian, główny ekonomista Google, stwierdził: „Prawie każda duża firma posiada dziś magazyn danych gromadzonych i analizowanych w czasie rzeczywistym oraz więcej aktualnych danych dotyczących gospodarki, niż nasze agencje rządowe. W następnej dekadzie zobaczymy zacieśnianie się partnerstwa podmiotów publicznych oraz prywatnych, które pozwoli rządowi na korzystanie z części z tych magazynów danych z sektora prywatnego. Jest wielce prawdopodobne, że doprowadzi to do bardziej świadomej i aktywnej polityki fiskalnej i pieniężnej”. Varian mógł równie dobrze zrezygnować z przymiotników „fiskalna” i „pieniężna”, ponieważ Big Data zmienia politykę w ogóle. „Big Data to dla nas Big Deal” (poważna sprawa) – tak sprawę stawia CIA. Na stronie głównej Centralnej Agencji Wywiadowczej USA widnieje ogłoszenie o pracę o treści: „Wszystkie departamenty CIA poszukują ciekawych, kreatywnych osób zainteresowanych służbą dla kraju w dziedzinie data science”. Obecnie CIA poszukuje badaczy/analityków danych m.in. w Washington D.C. Ira „Gus” Hunt, Chief Technology Officer w CIA, na pytanie: „A co CIA chce analizować?” odpowiada lakonicznie i z rozbrajającą szczerością: „Wszystko”. CIA wychodzi z założenia, że im więcej zgromadzi danych o (anonimowych) internautach – tym lepiej i tym bezpieczniejszy będzie nie tylko świat wirtualny, lecz również nasz świat. „Big Data to przyszłość, a my tę przyszłość chcemy potrafić kontrolować” – mówi Hunt zdradzając, że CIA zamierza wykorzystywać Big Data przede wszystkim do przewidywania ewentualnych zagrożeń i wzmocnienia bezpieczeństwa kraju, ponieważ to właśnie CIA jest pierwszą linią systemu obrony USA. Analityka internetowa pełni w tym bezpieczeństwie rolę kluczową: pozwala m.in. udaremniać, wychwytywać i namierzać ataki hakerskie na instytucje publiczne, a także lokalizować potencjalne zagrożenia, wliczając w to te najniebezpieczniejsze, czyli ataki terrorystyczne.

Na tym polu Big Data odniosła już niejeden spektakularny sukces. Cindy Storer, obecnie jeden z głównych mózgów strategicznych w CIA, przyznała otwarcie, że w odnalezieniu Osamy Bin Ladena pomogła amerykańskiemu wywiadowi właśnie analityka danych. Wniosek nasuwa się sam: świat z Big Data jest światem bezpieczniejszym, niż ten bez Big Data. W Richmond, w stanie Virginia, analityka wielkich zbiorów danych pełni funkcję „nocnego stróża prawa”. Badacze danych na bieżąco doszukują się wzorców i sensów w cyfrowym strumieniu Big Data, sygnalizując na bieżąco funkcjonariuszom służb porządkowych możliwe zagrożenia naruszenia prawa oraz dopasowując do tych zagrożeń profile behawioralne potencjalnych podejrzanych.

Google chce pójść o krok dalej i wykorzystać Big Data w walce z malarią. Ta choroba dziesiątkuje dziś młodą Afrykę, powodując każdego roku śmierć około 400 tysięcy dzieci. Szef organizacji non-profit No More Malaria, Martin Edlund, powtarza jednak uparcie, że malaria zostanie pokonana właśnie dzięki „komórkom”, tzn. smartfonom i Big Data. Nie jest to bynajmniej jakieś senne marzenie – w Afryce sieci telekomów posiadają dziś ponad miliard aktywnych subskrybentów, nawet w najodleglejszych zakamarkach kontynentu. Dzięki specjalnej aplikacji Afrykańczycy żyjący na terenach szczególnie zagrożonych malarią mogą wysyłać informacje dotyczące ich stanu zdrowia, zaś walczący z chorobą – informację o aktualnie przyjmowanych lekach, postępach kuracji czy rozprzestrzenianiu się choroby w okolicy. No More Malaria otrzymała od Google 600 tys. USD na rozwijanie tej technologii. Tylko w zeszłym roku w USA National Science Foundation wspólnie z japońską organizacją Science and Technology przeznaczyły blisko 2 mln USD na utworzenie grup pracujących nad rozwiązaniami opartymi na Big Data, w celu zapobiegania sytuacjom kryzysowym bądź wypracowania nowych sposobów zarządzania nimi. Analityka wielkich zbiorów danych pozwala przewidywać katastrofy naturalne i im zapobiegać. „Big Crisis Data”, jak określa się ten trend, spełnia dziś funkcję syreny alarmowej. Używa jej choćby Terra Seismis, organizacja, która – jak wskazuje sama jej nazwa – na bieżąco bada ruchy sejsmiczne ziemi, posługując się m.in. danymi wysyłanymi przez satelity. Skuteczność prognoz sięga 90 procent.

Big Data weszła również na salony polityki. Wiele wskazuje na to, że pierwszym prezydentem „wybranym przez Big Data” (choć jest to pewne nadużycie semantyczne) jest… Barack Obama. Jego sztab wyborczy w 2012 roku sięgnął po „górników danych” (data miners) czy „żniwiarzy danych” (data harvesters). Ich celem było pozyskiwanie danych o zachowaniach i preferencjach wyborców w konkretnych miastach i stanach, a następnie doszukiwanie się korelacji między poszczególnymi elementami. Każdej nocy badacze danych ze sztabu Obamy testowali blisko 66 tysięcy symulacji scenariuszy kampanii politycznej, szukając takiej korelacji danych, która zapewni najbardziej optymalny scenariusz, a następnie prezentowali je politycznym doradcom Obamy.

Sasha Issenberg, amerykański dziennikarz śledzący kampanię Obamy, w artykule „A More Perfect Union: How President Obama’s Campaign Used Big Data to Rally Individual Voters” w przekonujący sposób dowodził, że sztab obecnego prezydenta USA korzystał z Big Data nie tylko po to, aby przewidywać zachowania wyborców (predictive modeling), lecz również po to, by na nie wpływać oraz je zmieniać. Issenberg zasugerował, że hasło wyborcze Obamy z „Yes, we can” równie dobrze mogłoby brzmieć: „Yes, we scan”. Analitycy Obamy „przeskanowali” bowiem bazy wyborców z chirurgiczną precyzją. Po mistrzowsku zarządzali ruchem internetowym, przekierowując użytkowników (potencjalnych wyborców) na strony Obamy na Facebooku (33 mln lajków) czy kanał YouTube (240 tys. subskrybentów i 246 mln odsłon), a także stosując polityczny audience targeting na Amazonie. Jakby tego było mało założyli stronę mybarackobama.com, funkcjonującą na zasadach sieci społecznościowej, skupiającej głównie młodych sympatyków Obamy i spełniającej funkcję potencjalnej bazy wolontariuszy kampanii. W ostatnich dniach przed wyborami Obamie udało się pozyskać blisko 700 tys. takich wolontariuszy.

Według Issenberga Big Data zgromadzona przez sztab Baracka Obamy była aż dziesięciokrotnie większa niż ta zebrana przez konkurencyjnego kandydata, Mitta Romneya. W 2012 roku „wszyscy ludzie prezydenta” zgromadzili aż 5 razy więcej danych niż w wyborach w 2008 roku. Obama, najprawdopodobniej jako pierwszy polityk na świecie, przeprowadził marketing z użyciem danych zakrojony na tak gigantyczną skalę. Dlatego być może to właśnie on jest pierwszym „prezydentem Big Data”.

Być może za kilka lat zwycięstwo Obamy, już jako case study, znajdzie się w podręcznikach do marketingu politycznego z użyciem danych jako jeden z pierwszych i zarazem – najbardziej efektywnych przykładów.

Przyszłość Big Data Marketingu

Widzieliśmy, jak Big Data Marketing w Polsce raczkuje i dojrzewa, ponieważ sami przecieraliśmy szlaki tego trendu na naszym rynku, wdrażając pierwsze narzędzia służące personalizowaniu kampanii i treści reklamowych w Sieci. Zarysowane powyżej scenariusze rozwoju Big Data to tylko wycinek możliwości tej technologii. Analityka danych ma nie tylko zagwarantowane i bezpieczne miejsce w przyszłości marketingu jako jeden z jego (licznych) trendów. Big Data jest raczej samą tą przyszłością.

Dość wspomnieć, że już teraz według szacunków IDC rynek Big Data rozwija się w tempie sześciokrotnie szybszym niż cała branża IT. Przyrost danych, z jakim mamy obecnie do czynienia, postawi nas przed koniecznością skonfrontowania z nim biznesowych rozwiązań analitycznych. To właśnie Big Data staje się kluczem do marketingu oraz cyfrowego biznesu, a zarazem – największym wyzwaniem, jakie przed nimi stoi. Jak donosi raport CapGemini „Big & Fast Data: The Rise of Insight-Driven Business”, na ponad 1 000 przebadanych przedsiębiorstw aż 2/3 z nich zdaje sobie sprawę, że jeśli zaniedba wdrożenie nowych narzędzi biznesowych z zakresu analityki danych, to straci konkurencyjność na rynku.

Tymczasem w Polsce… Z badań przeprowadzonych przez Intel wynika, że raptem 18 proc. polskich firm korzysta dziś z analityki Big Data. Pod tym względem ciągniemy się w ogonie Europy – to najniższy wskaźnik w regionie Europy Środkowej. Średnia europejska sięga 25 proc. Jeśli jednak wierzyć zapewnieniom firm z polskiego rynku, średnią europejską osiągniemy już w tym roku, ponieważ 6,7 proc. polskich przedsiębiorstw planuje wdrożenie rozwiązań z zakresu analityki Big Data do końca 2015 roku. Wygląda więc na to, że polskie firmy dopiero udają się w poszukiwanie swojego „cyfrowego czasu”.

Z Big Data jest bowiem dokładnie tak, jak z proustowską magdalenką. Kto posmakuje jej po raz pierwszy – ten odkryje, że inne dostępne na rynku ciastka są po prostu… mniej smaczne.