Монетизация Big Data: 4 способа заработать на больших данных вашего бизнеса

Big Data, Большие данные, машинное обучение, Machine Learning, реклама, маркетинг, монетизация, churn rate, целевая аудитория, клиент, деньги, банки

Превращаем большие данные в большие деньги: 4 важных бизнес-действия, которые вам помогут сделать технологии Big Data.

1. Монетизация знаний о клиентах: персонализация маркетинга

Здесь мы уже рассказывали о том, что потребитель не хочет быть безликой единицей вашей целевой аудитории – клиенту нужны и важны рекламные предложения только по той продукции, которая интересна именно ему [1]. Даже для одного товара/услуги можно создать десятки версий одного контента, который даст надежный отклик в узком сегменте покупателей. Например, один клиент в автомобилях наиболее ценит их экономичность и экологичность, другой – безопасность и вместительность машины, а третий – эффектный внешний вид и скоростные характеристики [2].

Кроме того, персонализированное сообщение об индивидуальном продукте будет эффективным только при подаче по каналу, значимому для пользователя [3]. Узнайте, кто из ваших покупателей предпочитает push-уведомления на сайте, баннеры контекстной рекламы или рекомендации в соцсетях, а кто любит email- и sms-рассылки. Как собрать и анализировать данные о клиентах из свободных источников мы писали в этой статье.

Помимо снижения коэффициента оттока (Churn Rate), стимуляции повторных обращений, дополнительных продаж и создания превентивного спроса у существующих клиентов, аналитические инструменты Big Data помогут вам привлечь новых пользователей. А также превратить посетителей в покупателей за счет персонализированного маркетинга и оперативной генерации индивидуальных рекламных предложений, привлекательных именно для этого клиента [3]. Как сократить рекламный бюджет, увеличив итоговую выручку компании, читайте здесь.

Big Data, Большие данные, машинное обучение, Machine Learning, реклама, маркетинг, монетизация, churn rate, целевая аудитория, клиент, деньги, банки
Персонализированный маркетинг — повысит доход от текущих клиентов и привлечет новых покупателей

2. Монетизация возможностей: поиск новых направления и рынков сбыта

Внимательное изучение пользовательского поведения и автоматический анализ клиентских интересов с помощью технологий Big Data поможет вам найти новые направления деятельности и открыть перспективные рынки и каналы сбыта. Например, предложить покупателям доставку товаров на дом, открыть дополнительную точку продаж в отдаленном районе и т.д. Автоматизированный анализ данных о потенциальных потребителях и множества параметров окружающей инфраструктуры (объем и потенциальная емкость рынка, влияние конкурентов, динамика цен и т.д.) позволит определить доходность нового направления и целесообразность инвестиций в его развитие [4].

Big Data, Большие данные, машинное обучение, Machine Learning, реклама, маркетинг, монетизация, churn rate, целевая аудитория, клиент, деньги, банки
Точное прогнозирование доходности при открытии новых рынков — важнейшее приложение технологий Big Data

3. Монетизация связей: запуск партнёрских программ

Можно предоставлять третьей стороне результаты анализа информации, без передачи персональных данных клиентов. Например, сотрудничество банка и ритейла по клиентским покупкам с помощью банковских карт. У банка есть данные о транзакциях пользователей, благодаря чему ритейлер может провести свою маркетинговую кампанию через уведомления клиентов в интернет-банке или SMS-рассылку. Таким образом, все маркетинговые предложения будут четко таргетированы [5]. Кроме того, источник каждой покупки будет точно известен, что пригодится для дальнейшего формирования персональных продажных предложений [3].

Big Data, Большие данные, машинное обучение, Machine Learning, реклама, маркетинг, монетизация, churn rate, целевая аудитория, клиент, деньги, банки
Партнерские программы стороннего бизнеса — отличный вариант монетизации больших данных

4. Монетизация процессов: оптимизация текущей деятельности

Автоматизация рутинных операций и оперативный анализ разнородной информации существенно сократит время выполнения, и, соответственно стоимость, многих внутренних бизнес-процессов. В частности, здесь мы рассказывали, как технологии больших данных (Big Data) и машинного обучения (Machine Learning) сэкономили одному американскому банку Goldman Sachs расходы на заработную плату трейдеров в 300 раз, а другому, JPMorganChase, позволили обработать 12 тысяч кредитных договоров за несколько секунд, хотя раньше это занимало около 360 тысяч человеко-часов [6]. Также ранее мы описывали впечатляющие результаты отечественного Сбербанка и других финансовых корпораций по оптимизации банковских бизнес-процессов с помощью Big Data и Machine Learning.

Big Data, Большие данные, машинное обучение, Machine Learning, реклама, маркетинг, монетизация, churn rate, целевая аудитория, клиент, деньги, банки
Оптимизация внутренних бизнес процессов сократит расходы и увеличит прибыль

Хотите превратить большие данные своего бизнеса в большие деньги? Приходите к нам на практические курсы, где мы подробно научим вас эффективным методам и средствам сбора, анализа и монетизации данных за счет современных информационных технологий. Специализированные занятия для аналитиков, инженеров и администраторов помогут вам решить прикладные проблемы вашего бизнеса: от снижения оттока клиентов (Churn Rate) до прогнозирования прибыли при запуске нового продукта. Выбирайте свою образовательную программу и до встречи на занятиях!

Источники

  1. https://www.bigdataschool.ru/bigdata/big-data-соцсети-маркетинг.html
  2. https://techno.nv.ua/amp/kak-zarabotat-na-big-data-i-drugie-trendy-it-otrasli-blog-igorja-bedy-2139739.html
  3. https://www.bigdataschool.ru/bigdata/big-data-реклама-и-маркетинг.html
  4. https://marketelectro.ru/content/marketingovoe-issledovanie-pri-vyhode-na-novyy-rynok-etapy-i-pravila-provedeniya
  5. http://m.cnews.ru/articles/ekonomika_bolshih_dannyh_sposoby_monetizacii/3
  6. https://www.bigdataschool.ru/bigdata/machine-learning-и-банки.html

2 комментария к “Монетизация Big Data: 4 способа заработать на больших данных вашего бизнеса”

Комментарии закрыты.