Często duże i złożone zestawy danych są trudne (w najlepszym przypadku) dla marek do przechwytywania, zarządzania i przetwarzania w tradycyjnych systemach baz danych.

Według raportu Mckinsey Global Institute zbyt wiele firm traci możliwości zarobienia pieniędzy z powodu braku wiedzy w zakresie zarządzania danymi. Konsultant CRM firmy Glaxo Smith Kline (GSK) zgadza się, że firmy muszą inwestować w operacje, aby natychmiast przetwarzać duże zbiory danych. Podobnie szef CRM brytyjskiego sprzedawcy detalicznego Wickes dodaje, że musisz skupić się na tym, co chcesz wydobyć z dużych zbiorów danych, w przeciwnym razie możesz poświęcić zbyt dużo czasu na ich analizę. Potrzebny jest praktyczny wgląd.

Amazon jest doskonałym przykładem firmy wiodącej w tej dziedzinie pod względem technologii wspólnego filtrowania, która pozwala automatycznie rekomendować klientom, co powinni kupić, na podstawie ich historii zakupów.

Segmentacja danych zamiast analizowania stosów informacji pozwala na ukierunkowane podejście, które można połączyć w potężną strategię skuteczniejszego docierania do klientów, a tym samym personalizowania treści.

Z drugiej strony

Podczas gdy duże zbiory danych pozwalają detalistom skuteczniej segmentować i sprzedawać swoim klientom, te same informacje są również wykorzystywane przez porównywarki cen do obniżania cen na rynku.

Jakakolwiek presja na obniżenie procesu będzie sprawiedliwa, jeśli duże zbiory danych umożliwią markom skuteczniejsze dotarcie do konsumentów, jeśli ludzie pozwolą na wykorzystanie swoich danych w marketingu i zobaczą korzyści, wtedy zostaną przesłane bardziej efektywne dane, a to z kolei pomoże firmom skoncentrować się ich marketing, tworząc sytuację, w której wszyscy wygrywają.

Firmy muszą wdrażać najlepsze praktyki w zakresie obsługi danych, gdy mają do czynienia z tak wieloma możliwymi źródłami, a wdrożenie ustawy POPI w RPA sprawi, że firmy znajdą bardziej kreatywne sposoby dotarcia do konsumentów.

Prawidłowo wykonane duże zbiory danych mogą stworzyć ogromną wartość. Jeśli jednak ktoś jeszcze nie dominuje w danej dziedzinie i nie opanował wszystkich podstaw, to jakiekolwiek zanurzenie się w duże zbiory danych to po prostu gonienie za trendem i marnowanie cennego czasu.

Kilka kluczowych uwag

• Korzystanie z tych danych jest znacznie trudniejsze, niż mogłoby się wydawać na pierwszy rzut oka.
• Wpływ, jaki uzyskasz, jest znacznie mniejszy, niż myślisz, że będzie; • Możesz osiągnąć znacznie większy wpływ, jeśli zrobisz kilka innych rzeczy, których teraz nie robisz.

Kroki, aby skutecznie wdrożyć strategię big data

Zacznij od losowego: Spróbuj losowo tworzyć rekomendacje dla innych produktów, to i tak będzie lepsze niż brak rekomendacji.

Polecaj najlepiej sprzedające się produkty: czyli najlepiej sprzedający się serwis z najczęściej czytanymi treściami. Pójdź o krok dalej, polecając bestseller, którego klient jeszcze nie kupił.

Zobacz pojedynczy produkt: to powinno być proste. Przyjrzyj się każdemu klientowi, który kupił ten produkt lub przeczytał tę treść, a następnie spójrz na drugą pod względem popularności treść/produkt i zarekomenduj go.

Ogólnie zwroty z wdrażania strategii big data nie są tak owocne, jak można by sądzić, pomimo podnoszenia poziomu umiejętności organizacji z każdą nową kampanią. Amazon jest dobrym przykładem firmy, której udało się zrozumieć i wykorzystać duże zbiory danych, ze zwrotem w wysokości 0,1%. Jednak w stosunku do wielkości ich oferty usługowej Twoja firma może uzyskiwać znacznie mniejsze wyniki.

Podobnie twarda analityka i duże zbiory danych mogą stanowić wartość dodaną, ale tylko w niewielkim stopniu i tylko dla firm, które już efektywnie wykorzystują swoje dane.