“You can’t manage what you don’t measure.” - W. Edwards Deming
“Data from large data sets can take the guesswork out of selling. People have always talked about the ‘art’ of sales. But with Big Data, art is being replaced by scientific analysis.” - Homayoun Hatami
«Сад камней», «Философский сад»... Главная достопримечательность японского города Киото и десятки толкований сути, какую вложил столетия назад мудрый монах Соами в пятнадцать черных необработанных и разных по величине камней, разбросанных по белому песку.
Мы говорим «пятнадцать камней» потому, что столько указано в описании для туристов. На самом деле можно одновременно заметить лишь четырнадцать. Пятнадцатого камня вы не увидите. Его загораживают соседние камни. Пройти шаг по деревянной галерее, протянувшейся вдоль края песчаного прямоугольника - с остальных трех сторон сад ограничен каменными монастырскими стенами, - и снова четырнадцать камней. Пятнадцатый - тот, что до сих пор прятался, теперь оказался в их числе, а исчез другой камень. Еще шаг по галерее, и гениально спланированный хаос предстает опять в иной композиции, состоящей из все тех же пятнадцати камней, из которых один - невидим.
Одно из толкований смысла этой невероятной композиции, пробуждающей разум, - для того, чтобы увидеть все пятнадцать камней одновременно, нужно сменить точку созерцания - посмотреть на Сад Камней сверху.
Сказанное в некоторой мере иллюстрирует особенности философии Big Data - Больших Данных и ее революционность по отношению к устоявшимся идеям о ценности опыта, повторения отработанных приемов.
По мере распространения как собственно философии Больших Данных, так и инструментов их анализа, лидеры мнений в различных отраслях экономики и промышленности уже используют фантастические возможности Big Data. Другое дело, что выстроить целую компанию или даже отдельную маркетинговую стратегию под Big Data требует от руководства немалого мужества,- помимо очень серьезных аналитических затрат. Тем не менее, Большие Данные - это не отдаленное и отвлеченное, это наше сегодня, если уже не вчера, и освоить новые революционные пути нам необходимо.
Теме Big Data в маркетинге на мобильных платформах был посвящен доклад на международном конгрессе WEBIT 2012, который представил Андрей Себрант, директор по маркетингу сервисов Яндекса.
Никогда раньше поток данных не был настолько велик и разнообразен. Используя различные цифровые каналы, мы получаем огромное количество цифровых данных. Можно утверждать, что маркетинг стал цифровым в своей основе, он становится классической естественной наукой. Основная задача маркетинга - понять, где же находится счастье пользователей (клиентов, покупателей). Причем мы находимся в ситуации, когда пользователь или покупатель очень часто сам не понимает, что представляет из себя его счастье.
акже мы можем утверждать, что маркетинг - наука экспериментальная.
Мы изучаем мир (людей, продукты и рынки) создавая модели и тестируя их в экспериментах
Модели основаны на уже известных фактах, наблюдениях, интуиции и фантазии. Модель это не просто формальная экстраполяция!
Эксперименты и тесты проводятся с помощью стандартных научных методов
Если рассматривать сферу мобильного маркетинга, здесь мы имеем дело с
мобильными приложениями
сайтами, адаптированными или разработанными под мобильные устройства.
Есть кое-что, что топ-менеджеры компаний должны держать в уме, когда они запускают стратегии Big Data в своей бизнес нише: настоящая, продвинутая аналитика Больших Данных - это про то, какая именно взаимосвязь существует между различными наборами цифровых данных, поступивших по различным каналам.
Первое, что должен сделать лидер компании, это убедиться, что в распоряжении компании есть достаточный инструментарий для анализа поступающих данных.
Для большого WEB у нас вполне достаточно аналитических инструментов, упомянем основные - Yandex Metrica и Google Analytics. Что касается мобильного WEB, там инструментария намного меньше и он не так развит. Здесь мы можем использовать для анализа данных:
Flurry
Localytics
Таким образом, в случае мобильного WEB, мы работаем на сравнительно (относительно большого WEB) небольшом объеме данных с помощью ограниченного инструментария.
Ключ к использованию возможностей Big Data в подобных случаях - сконцентрироваться на получении набора результатов анализа, имеющего наибольшее влияние на достижение целей нашего бизнеса и понять, какие конкретно данные нужно собрать для получения этого набора результатов.
Тут надо понять, что любая компания, небольшая или большая, может принять участие в большой игре под названием Big Data и получить вполне конкретные бенефиты.
Рассмотрим мобильные приложения. Ниже, на примере реального приложения, демонстрируется, насколько ущербно бездумное измерение (и использование) показателей, которые не отражают реальной картины жизни приложения.
Этот слайд демонстрирует, чем оборачивается использование числа загрузок нового мобильного приложения в качестве ключевого параметра маркетинговой отчётности. На временной развертке видно, сколько пользователей остаются лояльными к этому приложению через 9 месяцев - 7% от первоначальной величины.
● большие данные нужно анализировать на длительных временных интервалах
Первые 4-6 недель пользования приложением - определённый рубеж, контрольная точка для анализа данных по мобильному приложению. Дальше самое интересное - остаются люди, которые будут долгое время с вашим приложением, если вы будете идти навстречу их интересам, поняв, в чем их простое пользовательское счастье применительно к вашей сфере деятельности.
● внимательно и глубоко анализируем ту часть аудитории, которая осталась лояльна к приложению через 4-6 недель использования. Изучаем интересы, демографию, данные о местоположении, всё, что может дать характеристику группе пользователей. Эти данные нам будут нужны на протяжении всей работы.
Обсудить
Комментарии