Dla wielu klientów analiza big data to szansa na atrakcyjniejsze zakupy dzięki spersonalizowanym ofertom. Dla handlowców, wielowymiarowe analizy, to możliwość lepszego dopasowania oferty do potrzeb klientów i tym samym zwiększenie przychodów. To skuteczne narzędzie, które daje możliwość przewidywania zachowań klientów i wychodzenia naprzeciw ich potrzebom. Poza tym, szefowi sprzedaży odpowiednia analiza zbiorów danych może na przykład dać odpowiedź: dlaczego część sklepów w sieci rozproszonej po całym kraju lepiej sobie radzi, a innym idzie znacznie gorzej, choć sprzedają te same produkty, na tych samych warunkach.
W jaki sposób działa big data? W dużym uproszczeniu to analiza wielkich zbiorów danych, , dobrowolnie pozostawionych przez konsumentów w różnych miejscach internetu, na przykład w portalach społecznościowych czy na forach dyskusyjnych. Są one analizowane dla konkretnych typów konsumenta. Firma nie tylko analizuje dane o nich, ale także informacje dotyczące asortymentu sklepu, historię sprzedaży, rotację produktów, marże, dane demograficzne, itp. Ostatnim etapem analizy jest wyciągnięcie wniosków. W wyniku takiego procesu powstaje profil osoby, klienta firmy, w którym określane są jego zainteresowania, potrzeby, czy powtarzalne zachowania. Na tej podstawie firmy próbują zaproponować to, czego według nich właśnie najbardziej nam potrzeba. Dzięki temu reklamy, które wyświetlają się na ekranie komputera, powinny odpowiadać wiekowi, potrzebom i upodobaniom internauty. Poza tym, zarządzający siecią sklepów może też uzyskać informacje o zależnościach zachodzących pomiędzy wysokością sprzedaży a lokalizacją sklepów,
kwestiami demograficznymi czy nawet wpływem pogody na wysokość sprzedaży.
- Miliony ludzi na co dzień czerpią korzyści z analizy big data, nawet nie zdając sobie z tego sprawy – mówi Krzysztof Janicki z Intela. - To dzięki niej możemy przeglądać długoterminową prognozę pogody, oglądać w telewizji mecze w wysokiej jakości, realizowane przy użyciu dziesiątek kamer, a nawet korzystać z lekarstw opracowanych na podstawie wielkich zbiorów danych generowanych na etapie badań - dodaje.
Personalizuj i trafiaj w dziesiątkę
Big data wspiera przygotowanie bardziej spersonalizowanych przekazów marketingowych. Reklamy są wyświetlane wyłącznie tym użytkownikom, którzy zetknęli się wcześniej z danym produktem. Mogli przeglądać informacje o nim na stronie producenta lub chcieli go kupić w sklepie internetowym. Takie dane, w połączeniu z informacjami z systemu do zarządzania relacjami z klientami (CRM), pozwalają na precyzyjne dotarcie do tych klientów, którzy mogą być zainteresowani danym produktem lub usługą.
Reklama podążająca za klientem, czyli retargeting, jest coraz chętniej wykorzystywana przez sklepy internetowe.Na rynkach z mocniej rozwiniętym e-commerce zdarza się, że kwoty przeznaczane na reklamę w tym modelu stanowią nawet 25 proc. wydatków. Według praktyków, dzięki modelowi retargetingowemu kampania dociera do potencjalnych klientów, którzy już wcześniej poszukiwali informacji na temat danego produktu. Pozwala to znacząco poprawić współczynnik konwersji na sprzedaż, a tym samych zwiększyć przychody.
Trzeba przyznać, że sklepy internetowe coraz skuteczniej wykorzystują możliwości najnowszych technologii. Reklamy konkretnych produktów pojawiające się np. na profilach w serwisach społecznościowych czy w sklepach internetowych są nieraz zastanawiająco trafne. Coraz rzadziej zdarza się, że tuż po zakupie nowego telewizora dostajemy ofertę na... telewizor. Częściej możemy spodziewać się atrakcyjnej oferty na zakup zestawu kina domowego lub odtwarzacza Blu-ray.
Internauci nie chcą dzielić się informacjami? Mit
Koncepcja analizy big data zakłada wykorzystywanie danych każdego typu, które są udostępniane dobrowolnie. Nie powinno mieć więc znaczenia czy użyteczne dla e-handlu informacje są zaczerpnięte z social media, e-sklepu, dostępnego w internetowym serwisie filmu, czy z bloga.
Co ciekawe ze statystyk wynika, że aż 80 proc. z nas jest gotowych podzielić się swoimi danymi, jednakże oczekując w zamian wymiernych korzyści. Wydaje się, że konsumenci zrozumieli i zaakceptowali sytuację, że w zamian za wypełnienie ankiety opisującej nasze przyzwyczajenia i potrzeby możemy liczyć na specjalne traktowanie przez sprzedawcę.
Podsumowując, wynikiem analizy zbiorów big data są dokładne informacje o preferencjach konkretnych klientów. Sprzedawca wie czego potrzebują jego klienci i jakie produkty kupują najczęściej. Pośrednio big data pozwala firmom na zbudowanie i utrzymanie wartościowej relacji z konsumentami oraz przyczynia się do budowania długotrwałych relacji. Skuteczna analiza dużej ilości danych generowanych przez użytkowników nie tylko pozwala precyzyjnie określać odbiorców przekazów reklamowych, ale też wpływa na zmniejszenie kosztów kampanii reklamowych. W dobie spadku skuteczności tradycyjnych form promocji w sieci, firmy coraz częściej będą sięgały do powszechnie dostępnych zbiorów danych, by poznać i zrozumieć zachowania klientów.
Szukasz porady? Skontaktuj się z ekspertem z Asseco: +48 22 574 88 23; e-mail: piotr.fabjaniak@assecods.pl