Большие данные как услуга: что, как и почему

Простой сбор данных не приносит никакой пользы, а навыки принятия решений и аналитики помогают выжить в современной бизнес-среде. Это не что-то новое, но вам нужно знать, как создать привлекательную службу поддержки клиентов, используя имеющуюся у вас информацию. Здесь аналитика больших данных становится решением.

В наши дни термин «большие данные» используется так часто, что, кажется, что это решение для всех задач. Реальность немного отличается, но факт остается тем же – чтобы обеспечить хорошо отлаженное и эффективное обслуживание клиентов, решающим фактором может быть добавление решения для анализа данных.

Что такое большие данные?

Большие данные – это очень большие объемы информации, которые требуют специализированных решений для сбора, обработки, анализа и хранения их для использования в бизнес-операциях.

Алгоритмы машинного обучения помогают повысить эффективность и проницательность собираемых данных.

Большие данные

Насколько велики большие данные?

Согласно прогнозу IDC, к 2025 году глобальная база данных вырастет до 175 зетабайт (по сравнению с 33 зетбайтами в 2018 году). Если вам интересно, что такое зетабайт, то он равен триллиону гигабайт. IDC говорит, что если вы сохраните всю глобальную систему данных на DVD-дисках, то сможете получить стопку DVD-дисков, которая доставит вас на Луну 23 раза или облетит вокруг Земли 222 раза.

Теперь давайте посмотрим, как большие данные вписываются в службу поддержки клиентов.

Данные – это все в контексте предоставления клиентского опыта (через систему CRM и тому подобное), и они создают основу для бизнес-операций, обеспечивая жизненно важные ресурсы.

Каждый кусочек информации – это кусочек головоломки – чем больше у вас кусочков, тем лучше вы понимаете текущую ситуацию на рынке и целевую аудиторию. В результате вы можете принимать решения, которые принесут вам лучшие результаты, и это является основной причиной перехода к работе с большими данными.

Давайте посмотрим на то, что большие данные приносят бизнесу.

Аналитика больших данных – более глубокое понимание клиентов

Наиболее очевидным вкладом больших данных в бизнес-деятельность является гораздо более широкое и глубокое понимание целевой аудитории и способов наиболее эффективного представления им продукта или услуг.

Вклад состоит из двух частей:

1. Вы сможете сегментировать целевую аудиторию.
2. Затем вы получите анализ настроений о том, как продукт воспринимается и взаимодействует с различными сегментами.

По сути, большие данные дают вам различные точки зрения о том, как продукт воспринимается и может восприниматься, что открывает возможность для многих возможностей наиболее эффективного представления продукта или услуги клиенту в соответствии с тенденциями конкретного сегмента.

Вот как это работает. Вы начинаете со сбора информации из соответствующих источников данных, таких как:

• Ваш сайт.
• Ваши мобильные приложения (если есть).
• Маркетинговые кампании.
• Партнерские источники.

Аналитика больших данных – более глубокое понимание клиентов

Данные подготавливаются, а после обработки могут дать представление о том, как люди используют ваш продукт или услугу, что позволяет выявить проблемы. Основываясь на этой информации, владельцы бизнеса и лица, принимающие решения, могут решить, как нацелить продукт на более релевантные сообщения, и определить области для улучшения.

Лучший пример использования клиентской аналитики – Amazon. Они используют аналитику для управления всем товарным запасом вокруг клиента на основе введенных исходных данных, а затем адаптируют рекомендации в соответствии с выраженными предпочтениями.

Анализ настроений – улучшение отношений с клиентами

Цель анализа настроений в обслуживании клиентов проста – дать вам представление о том, как продукт воспринимается разными пользователями в форме шаблонов. Это понимание закладывает основу для дальнейшей корректировки презентации и последующей более точной ориентации маркетинговых усилий.

Предприятия могут применять анализ настроений различными способами. Например:

• Изучение взаимодействия со службой поддержки. Это может включать в себя семантический анализ ответов или более ручное заполнение анкеты в отношении экземпляра конкретного пользователя.
• Интерпретация использования продукта через статистику производительности. Таким образом, алгоритмы распознавания образов предоставляют вам подсказки о том, какие части продукта работают, а какие требуют некоторых улучшений.

Например, Twitter показывает много информации о том, как различные сегменты аудитории взаимодействуют и обсуждают определенные бренды. Основываясь на этой информации, компания может серьезно скорректировать свои цели.

В целом, анализ настроений может помочь в прогнозировании намерений пользователя и управлении таргетингом вокруг него.

Унифицированные пользовательские модели – взаимоотношения с одним клиентом на разных платформах – межплатформенный маркетинг

Еще одна полезная вещь при сборе большого количества данных заключается в том, что вы можете объединить различные наборы с разных платформ в единое целое и получить более глубокое представление о том, как данный пользователь взаимодействует с вашим продуктом через несколько платформ.

Одним из способов унификации пользовательского моделирования является сопоставление учетных данных. Каждый пользователь получает место в базе данных, и, когда поступает новая информация с новой платформы, вы можете соответствующим образом настроить таргетинг.

Это особенно важно в случае электронной коммерции.

Взаимоотношения с клиентом

Превосходное принятие решений

Знание того, что вы делаете, и понимание того, когда лучше всего действовать, являются неотъемлемыми элементами процесса принятия решений. Эти вещи зависят от точности доступной информации и ее гибкости в отношении приложения.

В контексте управления взаимоотношениями с клиентами процесс принятия решений основан на доступной информации. В этом случае роль больших данных заключается в том, чтобы укрепить фундамент и процесс с разных точек зрения.

Вот что дают большие данные:

• Разнообразные данные из многих источников.
• Статистика в реальном времени.
• Способность прогнозировать возможные результаты.
• Умение рассчитать наиболее подходящие курсы действий.

Все это в совокупности дает компании значительное стратегическое преимущество перед конкурентами и позволяет более устойчиво стоять даже в условиях шаткого рынка. Это повышает надежность, обслуживание и производительность бизнес-операций.

Мониторинг производительности

Рынок и аудитория постоянно развиваются, поэтому важно следить за тем, что происходит, и понимать, что это означает для вашего бизнеса. Когда у вас есть большие данные, процесс становится более естественным и более эффективным:

• Современная инфраструктура CRM может предоставить вам аналитику в реальном времени из нескольких источников, объединенных в одну общую картину.
• Используя эту общую картину, вы можете детально изучить каждый элемент операции, помня о взаимосвязанности.
• На основании доступных данных вы можете предсказать возможные сценарии исхода. Вы также можете рассчитать лучшие курсы действий на основе производительности и доступного контента.

Как прямой результат, ваш бизнес получает прибыль от скорректированного таргетинга, не испытывая чрезмерных потерь из-за просчетов. Не все эксперименты приведут к доходу (потому что есть вовлеченные люди, которые иногда непредсказуемы), но вы можете учиться как на своих победах, так и на своих ошибках.

Мониторинг производительности

Экономическая эффективность

Экономическая эффективность является одним из самых сдерживающих факторов при настройке обслуживания клиентов. Это уравновешивающее действие, с которым всегда трудно справиться. Решения для больших данных позволяют максимально эффективно использовать существующую систему и учитывать каждый ее элемент.

Есть несколько способов, которыми это происходит.

• Сокращение эксплуатационных расходов.
• Снижение затрат на маркетинг.

Эти преимущества не означают, что анализ больших данных с самого начала будет дешевым. Вам нужна правильная архитектура, облачные решения и множество других ресурсов. Однако в долгосрочной перспективе это окупится.

Автор:

Сергей Алдонин