Думаете о «больших данных»? Разберитесь с обычными

Большие данные — это мощное оружие, но прежде чем обращаться к ним, стоит научиться извлекать пользу из обычных. Ник Робинсон взглянул на использование данных в целевом маркетинге глазами клиента
31 июля 2014, в 11:31

Хотите прибегнуть к помощи больших данных? Узнайте сначала, как собирать, отфильтровывать и анализировать обычные данные.

Я хочу, чтобы вы поняли меня правильно. Уже сейчас мы стоим на пороге гигантских возможностей. И они носят название «большие данные». Вы уже, наверно, слышали об идее обработки огромных объемов информации из различных источников со скоростью света.

Но вот в чем дело: прежде чем инвестировать в инфраструктуру развития больших данных, мы должны сначала обратиться к истокам. В этом материале я собираюсь наглядно продемонстрировать вам на примере нескольких компаний, как можно неправильно использовать интеллектуальный анализ данных, в частности в целевом маркетинге. Затем я поделюсь примером компании, которая использует большие данные, чтобы поражать своих клиентов (в частности, меня!).

1. Прямая почтовая рассылка

Вам знакомы эти листки бумаги в конвертах, которые доставляются на ваш домашний адрес? Да-да, вы не ошиблись, речь идет о прямой почтовой рассылке. Лично я не большой поклонник обычной почты, но, возможно, для какой-нибудь компании это имеет смысл. Все зависит от того, какие средства коммуникации предпочитает ее целевая аудитория.

На прошлой неделе я получил конверт с предложением стоматологических услуг (у меня уже есть стоматолог, так что они обратились не по адресу). Но что меня действительно удивило — я 30-летний хозяин дома, который работает с утра до вечера. Не находите ли вы ничего странного на этих двух картинках?

Надпись: «Родителям Николаса Робинсона»

Надпись: «Стоматология для детей и подростков»

Эта прямая почтовая рассылка, возможно, сработала бы 20 лет назад, когда мне было 10 лет. Что самое печальное, я только что переехал в новый дом, так что я не знаю, какой базой данных они пользуются.

Вывод

Не важно, добыли ли вы информацию сами или купили у третьей стороны, — в любом случае проведите качественную проверку данных и убедитесь в их ценности для вас. Использование непроверенной информации может выйти вам боком.

2. Рассылка по электронной почте

Я уже в течение многих лет отовариваюсь в супермаркете ACME. У них содержатся довольно обширные данные об истории моих покупок. Тем не менее они продолжают еженедельно присылать мне предложения товаров, которые далеки от моих предпочтений. В электронной почте — на картинке ниже — вы можете увидеть, что, по их мнению, является моими предпочтениями. Я никогда не покупал товаров этих торговых марок, будучи клиентом ACME.

Я понимаю, что они пытаются продвинуть данные позиции после получения соответствующих директив от руководства. Но их электронные рассылки не приносят никакой пользы моему покупательскому опыту, следовательно, я целенаправленно их игнорирую. Почему они продолжают присылать эти письма — это вне пределов моего понимания.

Вывод

Если вы собираете данные о покупательских привычках, научитесь распоряжаться ими с пользой. Не отправляйте рекламные предложения ради факта отправки. Мы живем в эпоху персонализации, и если вы не сможете предложить своим клиентам то, что им действительно нужно, более технологически продвинутый конкурент сделает это за вас.

3. Защита от мошенничества

Вот уже несколько лет я пользуюсь кредитной картой банка Capital One, и они по-прежнему производят на меня приятное впечатление своим умением использовать данные с тем, чтобы уберечь меня от неприятностей. Вот только на прошлой неделе я получил сообщение по электронной почте и звонок из банка. Мне сообщили, что они заметили подозрительную попытку списания средств с моей банковской карты, причем во Флориде. Я, безусловно, не был во Флориде (хотя я бы не отказался поехать во Флориду хотя бы из-за погоды). Они спасли мои деньги, давайте просто признаем это.

В более широком контексте это говорит вот о чем. Банки обрабатывают огромное количество информации каждый день. Поражает тот факт, что они с помощью полученных данных могут обеспечить защиту от мошенничества для каждого своего клиента.

Вывод

Capital One постиг основы анализа данных. Защитите одного клиента, а затем масштабируйте этот процесс до тысяч (если не миллионов) клиентов.

Итог

Являетесь ли вы владельцем бизнеса, технологом или маркетологом, убедитесь, что вы постигли основы интеллектуального анализа обычных данных, прежде чем вы попытаетесь инвестировать в большие данные. Это позволит вам сэкономить много денег, избежать головной боли и напрасных усилий.

Автор — Ник Робинсон (Nick Robinson), цифровой стратег, консультант по SAP, аналитик в компании Tag Communication Services.

Оригинал публикации на английском языке