Большие данные в малом бизнесе: как собирать, анализировать и применять

В 2022 году спрос на большие данные (Big Data) вырос в шесть раз. Это неудивительно, ведь провести опрос или понадеяться на интуицию бывает недостаточно. Чтобы определить точки роста вашего бизнеса, увеличить спрос, сформировать максимально подходящее предложение под интересы и потребности клиентов, можно прибегнуть к помощи моделей, основанных на глубинном анализе данных и получить действительно ценные инсайты.

Как получать данные о клиентах? Задумайтесь, как вы собираете данные сейчас. Если вы до сих просите заполнить от руки анкету, а вносите в CRM-систему ФИО и номер телефона, вы упускаете около 90% ценной информации о вашем потребителе. Или, если вы уже знаете основные данные о покупателях, но еще не систематизировали их, вам будет тяжело и долго до них добраться. Текстовый файл не подходит, из него трудно перенести данные в более оцифрованный вид. Но также мы знаем, что CRM-системы интегрируются с телефонией, и методом больших данных можно получить отчеты о клиентах из двух этих каналов. Согласитесь, преимущество Big Data очевидно.

Где и чем полезны большие данные? Вот лишь примеры отраслей, где полезны большие данные:

Промышленность.

Предиктивная аналитика. На производствах часто устанавливают IoT-системы (датчики) на оборудовании и в помещениях, затем собирают и анализируют полученные данные. Так можно выстроить операционные процессы, выявлять и предотвращать сбои, следить за состоянием оборудования.

Снижение стоимости продукции. С помощью данных о станках, проценте брака можно понять, как и почему происходит брак, как использовать меньше расходных материалов, какие тесты продукции не дают информации.

Логистика

Планирование перевозок. Чтобы эффективнее планировать маршруты, важно комплексно собирать и анализировать загрузку складов, пробки на пути, состояние автопарка, расположение автозаправок.

Сокращение времени доставки. Big Data позволяет собирать разные факторы для этого. Например, можно выбирать траекторию поездки, избежать пробок, трудных участков пути и найти идеальное место для парковки.

HR

Наем сотрудников. Сначала необходимо отсеять тех кандидатов, кто почти не заинтересован в работе или совсем не подходит для нее. Зная это, можно выявлять закономерности и разрабатывать скрипты.

Мониторинг эффективности сотрудников. Процесс схож с анализом поведения клиентов: анализ поведения сотрудников, эффективность работы, переработки, выгорание.

Маркетинг

Модель вывода на рынок продукта. Данные о поведении клиентов могут предсказать, будет ли успешен продукт, еще до вывода его на рынок.

Таргетированный показ рекламы пользователям. Big Data помогают настраивать целевые аудитории и показ рекламного сообщения более точно и точечно.

Конечно, стоит оговориться, что сбор любых данных о людском поведении не должен ограничивать лишь данными Big Data. За каждым процессом стоит человек, и его поведение не всегда можно оцифровать на 100%.

Эффективно и недорого? Да!

SAAS-сервисы.  Развернуть собственную технологию сбора Big Data – все еще дорогое удовольствие. Однако спрос на них сегодня так велик, что на рынке появились облачные сервисы SAAS (Software as-a-service), способные интегрироваться в CRM-, RTB-, ERP- и иные бизнес-системы.

SAAS-инструменты – программы, которые можно использовать через облачную платформу. С их помощью можно оптимизировать процессы, собирать, обрабатывать и анализировать данные. Оплата – за подписку или пакетная. Среди таких сервисов можно обратить внимание на Loginom, Модуc BI, Luxms BI, Visiology, Дельта BI.
 

Как внедрять?

• Изучите инструменты. Найдите кейсы, где уже применялся анализ данных с помощью Big Data в вашей бизнес-нише.
• Соберите все источники, откуда получаете данные о клиентах. Например, для сайта – Янекс.Метрика, для оказываемых услуг – CRM-система, данные об оказанных услугах – Excel, данные о емкости рынка и платежеспособности аудитории -данные Росстата. Проверьте, подходят ли форматы собранных данных для BI-системы.
• Пропишите и приоритизируйте данные, которые нужны от BI-системы.
• Определите сумму, которую готовы потратить на сбор и анализ данных таким методом.
• Сравните и выберите подходящее BI-решение из доступных по вашим критериям.
• Составьте план внедрения BI-системы в ваш бизнес. Он должен включать сбор данных, экспорт их в систему, разработку дашбордов (понятного вида результатов анализа). Также советуем включить ответные действия на результаты. Так, если покупатель давно у вас не был, ему будет отправлять СМС с предложением посмотреть новинки, заглянуть на страницу скидок и пр.

Активно развиваются Big Data-инструменты сегодня в рекламе. Например, сервис МТС Маркетолог предоставляет готовые сегменты аудитории, обеспечивающие таргетированный запуск. Сегменты собираются на основе Big Data МТС, система анализирует деперсонализированные данные пользователей, что позволяет в буквальном смысле выбрать аудиторию по возрасту, полу, местоположению и интересам и настроить на нее email- и SMS-рассылки, баннерную рекламу.

Прежде, чем внедрять такие платформы, убедитесь, что вам нужно, что Big Data поможет вам понять. Наймите сотрудника, который будет заниматься подключением, анализом, отчетностью или отдайте это на аутсорс. Также полезным будет разработать регламент хранения и обработки данных.