Большие данные (Big Data) в малом бизнесе: миф или реальность

Big Data, Большие данные, машинное обучение, Machine Learning, маркетинг, churn rate, клиент, реклама, бизнес

Зачем малому бизнесу большие данные, где их взять и как использовать, минимизировав затраты на внедрение сложных технологий – разбираемся на практических примерах.

Откуда большие данные (Big Data) в малом бизнесе и зачем они нужны

Представьте удивление своего клиента, когда он, только переступив порог вашей уютной кофейни или семейной гостиницы, будет приветливо окликнут по имени и радушно встречен новым администратором. Благодаря RFID-метке, встроенной в карту лояльности, информация о покупателе из вашей CRM-системы, включая данные с его страниц в соцсетях, оперативно появляется на телефоне сотрудника. Ваш работник поздравляет клиента с успешной сдачей проекта и в честь этого предлагает добавить к привычному продукту (номеру в отеле или обеденному меню) дополнительную опцию. Потребитель, польщенный таким вниманием, с удовольствием соглашается, обеспечивая вам повышение уровня продаж и увеличение общей выручки.

А через несколько дней после визита покупателя ему приходит ваше сообщение с акцией на именно ту продукцию, которая ему понравилась больше всего. Красочный баннер в соцсетях, смс или емейл обещает приятную скидку на следующую покупку не только вашему клиенту, но и его друзьям, которых автоматически вычислил алгоритм машинного обучения (Machine Learning) [1]. Потенциальный потребитель заходит на ваш сайт и видит персональное предложение о выгодном приобретении того товара или услуги, которая ему интересна [2]. Посетитель превращается в покупателя, а вы считаете прирост прибыли и выбираете стратегию дальнейшего развития из вариантов, предложенных моделью машинного обучения (Machine Learning). Все это не фантастика, а лишь несколько возможных сценариев применения Big Data в малом бизнесе.

Big Data, Большие данные, машинное обучение, Machine Learning, маркетинг, churn rate, клиент, реклама, бизнес
Big Data аналитика — прикладной инструмент современного маркетолога, в т.ч. и в малом бизнесе

Как использовать большие данные (Big Data) в малом бизнесе и сколько это стоит

Монетизация больших данных, о которой мы писали здесь, дополняется возможностью автоматизированного управления корпоративной репутации в интернете (SERM), таргетированной рекламой и персонализированным маркетингом [1-5]. И все эти приемы актуальны не только для гигантских корпораций, типа интернет-ритейлера Ozon.ru [4], опыт которого описан в этом материале. Технологии Big Data и Machine Learning также применимы в малом и среднем бизнесе любой прикладной отрасли – там, где необходимо собирать и анализировать большие объемы разноформатных сведений. Информация из ваших корпоративных систем, электронной почты, файловых хранилищ, бумажных записей, архивов и социальных сетей – все это источники данных для моделей и алгоритмов машинного обучения, которые позволят вам привлечь новых клиентов и удержать существующих [3].

Даже 5 лет назад, в 2014 году, 70% крупных компаний уже планировали использовать Big Data и Machine Learning, а в секторе малого и среднего бизнеса эта цифра составляла 56% [6]. Сегодня эти технологии превращаются из экзотических понятий в прикладные инструменты для решения практических задач, однако их внедрение еще достаточно дорогое мероприятие (порядка нескольких тысяч долларов) для малого и среднего бизнеса. Тем не менее, растущий спрос на такие продукты провоцирует появление новых программных решений и сервисов. Стремительно дешевеют инструменты Big Data-аналитики, встроенные в облачные CRM-, RTB-, ERP- и прочие бизнес-системы [7]. Поэтому сейчас для малого и среднего бизнеса наиболее выгодно не разворачивать Big Data-инфраструктуру на собственных мощностях, а использовать SAAS-обеспечение.

Big Data, Большие данные, машинное обучение, Machine Learning, маркетинг, churn rate, клиент, реклама, бизнес
Облачные сервисы (SAAS) — выгодное решение Big Data для малого бизнеса

Однако, даже в этом случае компании необходим грамотный специалист по большим данных, который сможет их эффективно проанализировать, выбрать наиболее выгодный алгоритм и сформулировать перспективную гипотезу для машинного обучения. Кроме того, руководство предприятия должно понимать прикладную специфику этих технологий, чтобы ожидания от их внедрения соответствовали действительности. Всему этому и не только мы научим вас на наших практических курсах для инженеров, администраторов, аналитиков и руководителей. Выбирайте свою образовательную программу, записывайтесь на занятия и опережайте своих конкурентов с помощью современных информационных технологий!

 

Источники

  1. https://www.bigdataschool.ru/bigdata/big-data-соцсети-маркетинг.html
  2. https://www.bigdataschool.ru/bigdata/big-data-реклама-и-маркетинг.html
  3. https://www.bigdataschool.ru/bigdata/big-data-монетизация.html
  4. https://www.bigdataschool.ru/bigdata/machine-learning-в-онлайн-маркетинге.html
  5. https://www.bigdataschool.ru/bigdata/big-data-machine-learning-serm-и-отзывы.html
  6. http://www.cnews.ru/articles/skolko_stoit_big_data
  7. https://www.uplab.ru/blog/big-data-technologies/