Использование больших данных (big data) в маркетинговых исследованиях

Маркетинговые исследования всегда сопряжены с большим количеством информации. Любая компания сегодня располагает крайне разнородными по своей структуре большими данными (big data). Их использование, пожалуй, во всём мире, и в особенности в России, только делает первые шаги. Однако, за туманным определением «большие данные» (большие данные – это серия подходов, инструментов и методов обработки структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия для получения воспринимаемых человеком результатов, эффективных в условиях непрерывного прироста, распределения по многочисленным узлам вычислительной сети) кроется то, что питает маркетинговые исследования и обеспечивает нахождение компаниями удачных управленческих решений и, как следствие, получение лучших позиций на рынке. Однако из-за обилия и разнородности потоков данных, построить правильные стратегии и проводить грамотные исследования, порой бывает чрезвычайно сложно.

Принято считать, что маркетинг далеко отстоит от математических алгоритмов и прочих вычислений, однако, это не более чем популярное заблуждение.

Преимущества использования больших данных в маркетинге:

• Создание наиболее точного портрета целевого потребителя;
• Предсказание реакции потребителей на маркетинговые «сообщения» и предложения того или иного продукта;
• Персонализация рекламных сообщений;
• Оптимизация производства и стратегий распределения;
• Создание цифрового маркетинга и рекламно-просветительских компаний;
• Сохранение большего числа клиентов путём наименьших трат;
• Получение лучшего представления о собственном продукте компании и т. д.

Маркетинговое планирование с использованием больших данных

Перед тем, как приступить к сбору и обработке большого количества данных, маркетологам необходимо определиться с тем, как они будут это делать, и какие инструменты использовать. Специалисты советуют начинать с тех областей, которые могут дать явные конкурентные преимущества компании и действенные идеи. Чем больше проницательности будет включено в разработку маркетингового плана, тем более эффективным он должен стать.

Чаще всего при обработке информации и планировании используется прогностический анализ – это серия статистических и моделирующих методов. Он может дать мощные результаты и ясное понимание потребительских предпочтений.

Также нередко используется «машинное» прогнозирование, с применением специального программного обеспечения, которое позволяет обрабатывать некоторые виды информации, и делать это значительно более эффективно и точно, нежели могут люди. На рынке существует немало фирм, предлагающих услуги собственного программного обеспечения для маркетинговых отделов компаний.

Использование информации в маркетинговой системе 4Ps

Маркетинг часто описывается в терминах 4Ps: продвижение, продукт, место и цена (promotion, product, place, price). При этом, некоторые специалисты добавляют к этому ряду «пятый элемент» – упаковку. Каким образом может происходить применение больших данных для каждого из элементов?

Цена (Price)

Данный «элементе» системы 4Ps содержит в себе огромное количество информации, которая включает данные поставщиков, кадастровые сведения, потребительские модели, финансовые отчёты и т. д. 

Фирма может варьировать цены, основываясь на потребностях и характеристиках своих клиентов. Исследование информации в данном случае может, к примеру, помочь в разделении собственных потребителей на сегменты, и в зависимости от этого, использовать дифференцированное ценообразование.

Например, сеть популярных отелей в США имеет своеобразную политику. Глубокое изучение больших данных о собственных потребителях помогло им понять, что владельцы определённых моделей смартфонов и пользователи отдельных браузеров при бронировании номеров, ориентируются больше всего на цены, а не на внешний вид комнат, качество услуг и прочее. Исходя из этого, руководство занялось дифференциацией цен для отдельных категорий своих клиентов.

Продукт (Product)

Самое большое количество информации всегда используется при изучении и понимании собственного продукта компанией. Сегодня, при богатых онлайн-возможностях, проведение и качественных и количественных исследований довольно легко осуществляется в интернете. В том числе и такие сложные формы первичных маркетинговых исследований, как фокус-группы, объёмные опросы и т. д. Фирмы также могут использовать социальные медиа для упоминания и продвижения своего бренда, просматривать аналитические отчёты на своих веб-активах – сайтах, блогах, страницах в соцсетях и прочем. Всё вышеперечисленное лишь часть больших данных для исследования продукта. Она очень полезна для построения действенных идей в отношении товаров и услуг компании. Также при глубоком анализе этой информации, компании могут создавать мощную базу для продвижения собственного продукта.

Место (Placement)

Маркетологи могут использовать большие данные для определения оптимальных каналов размещения собственной продукции, и, соответственно, настройки цепочек поставок. В некоторых случаях изменение размещения имеет едва ли не судьбоносную необходимость для компании. К примеру, многие газеты в течение многих лет замечали медленное падение выручки от продаж и в том числе от подписок. В итоге некоторые из них, занявшись изучением больших данных и глубоким их исследованием, начали принимать решения полностью уйти в интернет с платным доступом к своим изданиям, либо снизить уровень продаж бумажных газет до минимальных значений, и создать платную онлайн-подписку.

Продвижение (Promotion)

Большие данные могут помочь потребителям определиться с наиболее приемлемыми для них показателями для покупки продукта, давая при этом маркетологам возможность сформировать более чёткий и ясный портрет их клиентов. В руках умелых маркетологов большие данные могут быть использованы для тестирования и прогнозирования вероятной реакции потребителей на различные маркетинговые сообщения. Так, к примеру, фирма, разослав e-mail письма 250 тыс. своих потребителей может использовать данные для создания психографических профилей клиентов, экстраполировать их мотивы и т. д.

Интернет сегодня является основным источником больших данных. Все, начиная от веб-сайтов до аналитики социальных медиа перехода по ссылкам рекламных объявлений может быть легко объединено, проанализировано и интерпретировано. В конечном итоге работа с таким огромным источником информации, как большие данные, привело к созданию множества новых форм онлайн- или цифрового маркетинга.