1. BIG DATA
ЗЕМЛЯ ОБЕТОВАННАЯ В УПРАВЛЕНИИ
ОТНОШЕНИЙ С КЛИЕНТАМИ
МАЙ, 2013

2. Почему
Big Data?
Все больше и больше сложностей испытывают компании
в процессе сбора, обработки и анализа данных. Сегодня
организации имеют доступ к огромному количеству
информации, но при этом они не знают, как использовать
ее и получать результаты, имеющие ценность, как для
бизнеса, так и для потребителей. Часто это происходит
из-за того, что данные «сырые», в них нет никакой
структуры или же из-за отсутствия технологической
инфраструктуры и знаний для работы с данными. Но
теперь все меняется благодаря тому, что принято
называть «Big Data».
2

3. Начать разговор о «больших данных» лучше
У больших данных существует три основных
всего с их определения. Само название
характеристики.
может вызвать недоумение, потому что
1. Они подразумевают операции с большим
получается, что все существующие данные
объемом информации.
— маленькие, или у нас попросту
2. Обработка информации происходит
недостаточно данных. В реальности же,
быстро или в режиме реального времени.
термин «большие данные» применим к
3. Благодаря взаимодействию большого
информации, которая не может быть
количества информации из различных
проанализирована с помощью привычных
источников образуются связи, которые не
инструментов или процессов.
являются очевидными без анализа.
3

4. Недавнее исследование показало, что
большое число руководителей сегодня
понимают, что не имеют доступа ко всем
инсайтам, которые могут им помочь в
принятии решения. Компании, в свою
очередь, сталкиваются с все более
масштабными вызовами в то время, когда
генерация данных происходит как никогда
прежде, и когда у них есть возможность
хранения этой информации. Это значит, что
у них есть возможность получить
фактическую информацию о том, что
происходит сейчас, а также приспособиться
к потребностям конкретного человека, и
принимать в соответствии с этим свои
решения.
Это может показаться парадоксальным, но,
несмотря на то, что у компаний сегодня есть
доступ к информации, которая может
потенциально быть важной для принятия
решения и выработки основной стратегии, их
способность к анализу и фильтрации этой
информации уменьшается. Данные, которые
могут стать золотым кладом, просто
продолжают скапливаться. Именно здесь на
сцену выходит технология Big Data.
4

5. 5

6. Big Data
в цифрах
2012 РЫНОК
$5 млрд оборот – Big Data программное
обеспечение, оборудование и услуги
РАСТУЩИЙ ПРОГНОЗ
$50 млрд достигнет к 2017 году
ВЕДУЩАЯ КОМПАНИЯ
$1,1 млрд оборота компании IBM принесет
Big Data
ГЕОГРАФИЯ
70% данных хранится в Северной Америке
и в Европе
РИТЕЙЛ
60% потенциального роста операционной
прибыли для ритейла
ЗДОРОВЬЕ
СПРОС НА СПЕЦИАЛИСТОВ
НАХОДКИ ДЛЯ ИНВЕСТОРОВ
ИНТЕРНЕТ
СОЗДАНИЕ ДАННЫХ
$10 млрд принесет Big Data рынку товаров
и услуг, связанных со здоровьем к 2020 году
180 000 Big Data экспертов будут нужны
в США в ближайшие 5 лет
2470 венчурных инвестиционных фондов
инвестировали в Big Data компании в 2011 году
1 млрд Гб данных находится в интернете
40% ежегодного роста объема данных
по всему миру
6

7. Мир меняется семимильными шагами. Мы
Эти виды гаджетов очень надежны, этого
используем все больше девайсов в нашей
достаточно, чтобы применяться в
ежедневной жизни, и, таким образом, мы
системах безопасности уже некоторое
можем замечать больше вещей вокруг нас.
время. Так, у грузового поезда есть сотни
Уже доказано, что если мы замечаем что-
сенсоров, которые отслеживают
то, то потом пытаемся не отпускать.
температурные условия в вагонах,
состояние некоторых частей машинного
Благодаря технологическому прогрессу,
оборудования или груза. Эти процессоры
люди и объекты взаимодействуют 24 часа
в режиме реального времени
в сутки беспрерывно. Это взаимодействие
обрабатывают информацию, которую
становится все активнее, и поток обмена
получают от сенсоров в частях, наиболее
данными, который оно вызывает,
склонных к износу. Например,
постоянно растет. При этом снижение цен
подшипников. Это делается, чтобы
и размеров смартфонов, часов,
выявить детали, нуждающиеся в починке,
мониторов сердечного ритма, mp3-
прежде чем они сломаются и станут
плееров, планшетов и т.д. только
причиной проблем. На рельсах тоже есть
способствует этому росту. Из-за снижения
сенсоры.
стоимости этих гаджетов мы можем почти
все наделить «разумом» — даже швабру,
как например робот-пылесос Roomba, —
и получать ответы от этого «разума»
в форме данных.
7

8. Эти данные полностью меняют то, как мы
анализируем их, потому что в них нет
традиционной структуры. Для этого
необходимы более сложные технологии и
методология.
Успех организации будет в большей степени
зависеть от ее способности делать выводы,
используя различные виды данных,
доступные ей. Чтобы быть впереди,
необходимо выявить тенденцию, проблему,
или возможность на долю секунды раньше,
чем это сделает конкурент. Именно поэтому
компании должны уметь работать с этой
информацией, если они хотят получить
инсайты и знания, которые помогут им в их
бизнесе. Они должны начать с осознания
возможностей, которые кроются в Big Data.
Эта статья как раз показывает такие эти
возможности.
8

9. 9

10. Сколько данных
генерируют
социальные
медиа?
Более чем 144,8 миллионов электронных писем
отправляется/получается в день
Более чем 684 000 единиц контента и 34 000 лайков
на страницах брендов
Более чем 340 миллионов твитов в день
Более чем 72 часа (259 200 секунд) видео поглощается
каждую минуту
272 000 долларов переводятся ежедневно
10

11. Более чем 2 миллиона запросов ежеминутно
Около 47 000 скачиваний приложений в минуту
27 000 записей каждую минуту
3600 новых фотографий каждую минуту
3125 новых фотографий каждую минуту
Более 2000 чекинов каждую минуту
571 веб-страница публикуется каждую минуту
350 новых записей каждую минуту
11

12. Доступность
и технологии –
ключ к успеху
«Big Data» были одной из основных тем конференции
Oracle OpenWorld 2011. Участники сосредоточились на
вопросах создания аппаратов большой мощности с
возможностью одновременной обработки нескольких
задач, неограниченным визуальным анализом,
обработкой разнородных данных и т.д. Одним словом
решений, отвечающим обычным потребностям крупных
организаций.
12

13. Однако многие компании делают выбор в
необходимы для хранения и обработки
пользу округления значений. Они
всех типов данных любой сложности,
используют облачные технологии и
которые в большинстве случаев не
инструменты, находящиеся в открытом
придерживаются логики ACID-гарантий
доступе. Например, Hadoop — популярный
(Aтомарность, Согласованность,
софт в свободном доступе, который
Изолированность, Надежность), что
позволяет приложениям работать с
типично для традиционных баз данных.
огромным количеством данных и
Кажется, что решения такого типа будут
тысячами узлов. Создание Hadoop было
все больше использоваться в будущем,
вдохновлено инструментами,
хотя вопросы об их реализации и
используемыми Google и нереляционными
возможностях применения остаются без
базами данных (БД, в которых файлы не
ответа.
имеют прямых связей друг с другом). Они
13

14. Именно с идеей увеличения охвата Big
инфраструктуру. Была предложена
Data некоторое время назад Google
модель облачной технологии, не
запустил BigQuery — онлайн-сервис
только с возможностью хранения
для обработки огромных массивов
данных, но и с глубинным их анализом.
информации. Правда, целевой
Благодаря BigQuery, компании могут
аудитории были, скорее,
сделать первые шаги в обработке
профессионалы, поэтому он не
больших массивов информации. Хотя,
является бесплатным.
логично, что возможно придется
воспользоваться услугами
Для создания BigQuery Google
специальных сервисов, чтобы получить
использовал все свои знания об
более глубокий анализ. Но даже если
обработке больших объемов
так, инициатива Google интересна как
информации и сделал его доступным
способ продвижения Big Data по всему
для компаний, у которых нет
миру.
возможности купить собственную
14

15. В любом случае, утилиты и приложения,
девайсов попадает в сеть через терминал
которые можно создать с помощью Big
Android. Или еще пример — Google
Data, уже доступны многим
выяснил, что определенные поисковые
пользователям. Это позволяет им
запросы являются показателями уровня
распознавать и понимать общее в данных.
распространения эпидемии гриппа.
Любой пользователь может использовать
Результаты есть в Google Flu Trends.
уже существующие в сети инструменты.
С помощью этого сервиса можно сделать
примерные подсчеты скорости
Например, пользователь может набрать
распространения гриппа в отдельных
адрес в Google Maps, выбрать «вид со
регионах, что может пригодиться для
спутника» и увидеть в реальном времени
принятия профилактических мер.
ситуацию с пробками там, куда он хочет
Существуют и другие примеры, схожие с
отправиться. Эта информация основана
тем, который мы только что упомянули.
на данных, полученных от устройств
других пользователей — информация с их
15

16. Еще одна особенность Big Data с
среди других, запустили свои
потенциалом для дальнейшего
собственные веб-сайты по модели
развития — возможность доступа
data.gov. То же самое происходит в
граждан к государственной
Канаде, Австралии и Великобритании,
информации. До недавнего времени
и с такими учреждениями, как
она была доступна для анализа лишь
Всемирный Банк.
государственным администраторам. В
2009 году правительство Соединенных
Еще одно полезное применение Big
Штатов стало первопроходцем в этой
Data было разработано компанией IBM.
области, открыв доступ ко всей
Используя «Интеллектуальные
информации на сайте data.gov.
счетчики», IBM анализировала
потребление энергии в районе с
На сайте data.gov, есть доступ к
помощью сенсоров, им нужно было
огромному количеству информации,
найти варианты оптимизации расходов.
которая уже некоторое время открыта
Счетчики предоставляли данные и на
для жителей США. На сегодняшний
основании этой информации компания
день сайт посетили более 100
смогла выявить «паттерны»
миллионов человек, а местные власти
потребления энергии на протяжении
и учреждения, по примеру Барака
дня, увидеть, как менялся спрос, и
Обамы, начали публиковать свои
даже повлиять на результаты,
данные для граждан. Такие города как
используя различные стратегии и
Сан-Франциско и Нью-Йорк, а также
скидки для клиентов.
штаты Калифорния, Юта и Мичиган,
16

17. Преимущества интеллектуального анализа данных
Инсайты, выявленные Smarter Analytics, помогают компаниям принимать правильные решения
быстрее и автоматизировать процессы. Кроме того, они способствуют созданию основы для
анализа продукта и стратегических сервисов, чтобы выгодно использовать все источники
информации, как структурированные, так и неструктурированные. Все эти данные способствуют принятию решений во времена перемен и помогают компаниям опередить конкурентов.
Увеличить количество
данных о потребителях
и удержать самых
ценных из них
Постоянно улучшать
эффективность
работы
Предотвращать
мошенничество
и управлять рисками
9
Трансформировать
и автоматизировать
финансовые процессы

18. Даже команда по регби Leicester Tigers
начала использовать Big Data чтобы
предотвращать травмы игроков.
Благодаря все большей доступности
государственной информации, люди
разработали сотни приложений, которые
могут принести пользу обществу. Например,
приложения, позволяющие увидеть уровни
загрязнения окружающей среды по
регионам, поиск самых коротких маршрутов
к пунктам назначения для туристов,
уведомления владельцев домов о
безопасности района. Никогда прежде не
было доступно такое количество ценной и
объективной информации, способной помочь
обычным людям принять лучшее из
возможных решений в их повседневных
жизни.
В отличие от того, как вещи обычно
становятся популярными, Big Data
продвигается государственным сектором,
потому что открывает людям потенциал.
Настало время большим данным войти и в
частный сектор, а отделам маркетинга и
customer-relations — использовать эту
возможность, чтобы увеличить доходы и
продуктивность, адаптировать свои бизнесстратегии к новым изменениям, которые
появятся благодаря Big Data.
18

19. Ипользование данных для предотвращения травм
1 из 4 игроков в
регби получает
травму во время
тренировки
Травмы
подколенного
сухожилия
вынуждают игроков
пропустить
в среднем 14 игр
Исследователи
используют
уравнения, чтобы
предсказать
спортивные травмы
19
Организации,
использующие
прогнозы, имеют
в 2,2 раза больше
шансов победить
своих оппонентов

20. Big Data
в маркетинге
Сфера цифровых решений – это новые рубежи. Все
становится digital. В результате люди, девайсы и
компании оперируют все большим и большим объемом
данных. Компаниям нужно искать инновации,
использующие все эти данные, чтобы создать
конкретные стратегии, которые увеличат ценность.
20

21. «Одно из самых больших изменений,
Чтобы иметь реальную ценность, данным
которое мы видим в онлайн-рекламе —
надо взаимодействовать с инсайтами,
повышенное внимание к данным и
ведь маркетологам нужно понимать, как
анализу. Маркетологов очень волнует,
использовать в жизни свои открытия»
что же делает их аудитория в онлайне и
как она реагирует на рекламу. В то же
Лорен Вайнберг, вице-президент Strategic
время, не всегда просто ориентироваться
Insights and Research в Yahoo!
в огромном количестве информации.
21

22. Крупные компании знают это, и все чаще
выделяют ресурсы и даже создают
подразделения для сбора и анализа данных,
а также их использования.
22

23. ТИПЫ БОЛЬШИХ ДАННЫХ, СОБРАННЫЕ АМЕРИКАНСКИМИ МАРКЕТОЛОГАМИ
23

24. Большие данные
и система отношений
с клиентами
Большое количество информации,
загружаемой в интернет, представляет
прекрасную возможность для
выявление закономерностей в
поведении людей. Причем оценку
можно проводить не только по
социально-демографическим
факторам. Компании получают
информацию о транзакциях клиентов,
создавая специальные формы для
заполнения. Но задача для брендов —
пополнение базы данных информацией
о привычках и поведении
потребителей. Эту информацию можно
получить из онлайн-чатов, а затем
обрабатывать, совмещать и дополнять
другими типами информации,
используя технологию Big Data.
Рассмотрим что-то простое, например,
возможность персонализации промоакций. Давайте представим, что мы
могли бы знать, что человек – член
онлайн-сообщества любителей вина.
Это указывает на то, что он не просто
может выпить пива или вина, а на то,
что он — ценитель, он разбирается в
винах.
Через digital-карту лояльности,
например, приложение Passbook в
новом iPhone5, мы можем вести учет
всех его покупок вина, и даже иметь
представление о том, какое вино он
заказывает в ресторанах.
Может ли онлайн-супермаркет затем
персонализировать свою рассылку,
предлагая этому клиенту вина, похожие
на те, которые он предпочитает?
Попытаться продать ему бутылку вина,
которое он попробовал вчера вечером
в ресторане? Безусловно, да. Будет ли
это эффективнее, чем предлагать ему
что-то не из области его интересов?
Конечно же, будет.
Таким образом, мы можем создать базы
данных с очень важной для нас
информацией о клиентах, не беспокоя
их снова и снова. И тогда мы сможем
использовать эту информацию, чтобы
делать предложения с более высокой
добавленной стоимостью.
24

25. Или возьмем другие ситуации. Клиент все
чаще и чаще посещает сайт
недвижимости. Может ли его банк или
банк-конкурент сделать ему предложение
приобрести недвижимость из своего
залогового имущества прежде, чем
клиент обратится к ним с этим вопросом?
Возможно, кто-то опубликует пост в Twitter
о том, что он сдает квартиру. Будет ли
эта информация интересна компаниям,
которые занимаются страхованием
жилья? Если контекстная реклама в
Google уже работает в этом направлении,
почему не улучшить наши собственные
CRM-системы таким же образом?
рассмотрены разные варианты
использованы больших данных для
создания стоимости. Но только в одном из
них упоминались потребители, и это
касалось вариантов улучшения
потребительской сегментации. The Wall
Street Journal обсуждал несколько
успешных историй разных брендов в
своем блоге о Big Data, но
ориентировалось это исключительно на
решение оперативных вопросов,
управление процессами и другими
прикладными аспектами. Эффективность
— та цель, которую очевидно стоит
преследовать, но использование больших
данных является намного более
актуальной целью в области создания
контента или обслуживания клиентов.
Теперь, когда потребители знают, на что
способны социальные медиа и о
персонализации в огромных масштабах,
они ожидают, что любимые бренды будут
предоставлять им возможность быть
вовлеченными. Они не хотят быть
пассивными пользователями, они хотят
быть активными участниками.
Используя эти технологии,
интегрированные с правильной
платформой, мы сможем достичь
амбициозных целей, оказывая брендам
очень ценные услуги по работе с
информацией. Бренды, в свою очередь,
могут использовать эту информацию,
чтобы обогатить клиентский сервис. Все,
что нам нужно – это технические и
человеческие системы, которые способны
собирать, стандартизировать и добывать
информацию.
Дизайнеры, использующие инструменты
Experience Design (дизайна, толкающего
потребителя на определенное поведение),
это знают. Когда потребители звонят в
службу по работе с клиентами,
отправляют имейл, или разговаривают с
продавцом в магазине, возникает диалог.
В этот момент, бренд занимает внимание
клиента, даже если он/она раздражены.
Это значит, что у бренда есть
возможность выстроить отношения с
пользователями. Пользователи знают, что
бренд собирает информацию о
потребителях для собственных нужд, и
они, в свою очередь, спросят, почему
бренд не сделал ничего полезного для них
самих с этими данными.
Последствия для стратегий сервиса по
обслуживанию клиентов также
существенны.
Большие данные в последнее время
становятся все более актуальными,
потому что компании начинают понимать,
что это может дать им, а также
осознавать, что это золотая жила для
поиска конкурентных преимуществ. Если
это прикладная область для бизнеса или
маркетинга, то весь разговор о больших
данных вращается вокруг
потребительских трендов, разработке
новых продуктов и других представлений
на рынке. Однако, когда McKinsey написал
отчет о Big Data в 2012 году, там были
25

26. Мониторинг онлайн-общения может
В любом случае, если новая система
помочь компаниям улучшить сервис и
отношений между брендами и
интегрировать социальные каналы и
потребителями приживется, то
отдел по работе с клиентами. То есть,
компаниям придется инвестировать в
значительно улучшить опыт
сбор, обработку и синхронизацию
взаимодействия потребителя и бренда.
данных между каналами и
платформами. А это новый вид
Технически это достаточно трудно, но
взаимодействия между людьми.
Amazon.com отлично справляется.
Amazon «вырос» за последние годы, но
Например, если вы разговариваете с
он всегда оставался уникальной
другом, и постоянно спрашиваете у
организацией. Другие организации
него информацию, которую вы уже
«росли» путем сделок и приобретений,
знаете, то он вполне обоснованно
которые технически сильно
начнет раздражаться. В эпоху больших
усложняют работу с данными, так как
данных те же правила применяются и к
требуют большого количества ресурсов
брендам. Те бренды, которые следуют
и инвестиций.
правилам, получат доверие и
лояльность потребителей.
26

27. Вы – наш новый клиент? Начните здесь!
27

28. Опыт
взаимоотношений
Шона с Amazon
Шон Мэдден (Sean Madden) –
консультант, который приобрел
множество товаров на Amazon более чем
за десять лет. Однажды он связался с
онлайн-службой по работе с клиентами,
потому что у него были неполадки с Kindle.
Через тридцать секунд после того, как он
сообщил о проблеме в Amazon, ему
перезвонили. Продавец поприветствовал
его по имени и решил проблему менее,
чем за две минуты. Шону не пришлось
называть продукт, его серийный номер
или повторно описывать проблему.
Шон пишет в своем блоге, что ничего
особенного не ожидал от звонка, не
говоря уже о том, что Amazon решит
проблему. Как и многие из тех, кто уже
имел опыт с такого рода звонками, мы
привыкли слышать записанный голос
робота без всяких эмоций, тон которого
зависит настроения и культуры оператора.
28

29. Но опыт Шона с Amazon был
принципиально иным и очень позитивным.
Компания удивила Шона тем, что
использовала его данные и историю
покупок, чтобы быстро решить его
проблему, и дать ему индивидуальные
советы, основанные на истории его
профиля.
То, что традиционно может предложить
CRM, вместе с данными из социальных
сетей, которые очень быстро
обрабатываются и используются для
получения большого объема знаний о всех
клиентах как о едином целом, – вот в чем
истинная ценность больших данных.
Amazon собирал информацию о Шоне
годами. Не только различные адреса и
информацию по платежам. Они создали
«личность» Шона, как человека, чтобы
выстроить двусторонний диалог.
29

30. Большие данные
предлагают
потребителям
новый контент
Один из способов, с помощью которых
бренды могут создавать интересный
контент для своей целевой аудитории,
используя большие данные, включает в
себя «self-quantification» (самостоятельную
количественную оценку).
сложные устройства и датчики,
позволяющие записывать и
контролировать действия: системы GPS,
камеры, микрофоны, акселерометры и
т.д. Эта экосистема основана на
мониторинге нашей деятельности все
более сложными и объективными
приборами.
Self-quantification – идея не новая. Люди
всегда делились информацией о многих
аспектах своей жизни, рисуя или
описывая места, где они побывали, когда
и что они ели, и как они себя чувствуют.
Примерами служат дневники, а в
современном мире — блоги. Но в
последнее время технологический
прогресс спровоцировал настоящий бум в
этом виде деятельности. Экосистема
контента и приложений развивается на
основе все более прозрачной социальной
культуры. В ней постоянно присутствуют
Для роста такой экосистемы самая
подходящая технология — смартфоны,
комфортные, удобные и вездесущие.
Мировые продажи смартфонов растут со
скоростью 50% в год, и для 89%*
пользователей они стали постоянными
спутниками в течение всего дня. Никогда
раньше люди не могли с такой легкостью
собирать и хранить свои данные.
* The Mobile Movement study, by Google / IPSOS (April 2011).
30

31. Смартфоны как постоянные спутники
ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ
ИСПОЛЬЗУЮТ
СМАРТФОНЫ
РЕГУЛЯРНО,
ОНИ ЯВЛЯЮТСЯ
ИХПОСТОЯННЫМИ
СПУТНИКАМИ
В ТЕЧЕНИЕ ДНЯ
31

32. General
Electric
General Electric, совместно с медицинским
онлайн-сообществом MedHelp, запустили
четыре приложения для iPhone, которые
отслеживают сон, вес, беременность и
душевное состояние. Когда пользователь
использует эти инструменты, чтобы
отследить свое самочувствие, MedHelp
собирает все эти данные.
32

33. 33

34. Nike
Fuelband
Nike — еще один бренд, который недавно
совершил революцию благодаря своему
продукту/сервису — Nike Fuelband. Этот
бренд расширяет возможности уже и без
того успешной экосистемы Nike+. Nike
Fuelband позволяет пользователям
отслеживать свою ежедневную
активность и наблюдать за прогрессом.
Несмотря на то, что схожие сервисы,
такие как Fitbit и Jawbone UP, уже
существовали с 2009 года, Nike дождался,
пока тренд станет мейнстримом, и
запустил свой сервис, став, тем самым,
лидером в этой категории и авторитетным
брендом среди производителей такого
рода устройств. Другими словами,
компания демократизировала то, как
теперь измеряются занятия спортом и
самочувствие. В конечном счете, Nike
изменил правила игры, предложив
релевантный сервис, основанный на
глубинном анализе данных. Если всю эту
информацию анализировать еще глубже,
то возможности бренда становятся
поистине безграничными.
Устройство Nike+ FuelBand обладает
светодиодным экраном, где можно
увидеть всю собранную с помощью
движения запястья (где и находится
прибор) информацию об активности в
течение дня. Пользователь устанавливает
цель, насколько активным он хочет быть в
течение дня, и его движения измеряются
при помощи браслета с 20 светодиодами,
которые меняют цвет с красного на
зеленый по мере того, как он
приближается к своей цели. Был создан
сайт, где суммируются очки NikeFuel, и у
людей есть возможность оценить свои
успехи по дням, неделям, месяцам и
годам, используя различные виды
графиков. Также можно сравнить свои
успехи с успехами друзей в сообществе
Nike+. Кроме того, устройство можно
синхронизировать с iPhone и
просматривать данные, используя
бесплатное приложение.
«Nike становится компанией, которая
сконцентрирована не только на выпуске
продукции, но еще и сервисов. Раньше,
когда вы покупали продукт, ваши
отношения с брендом заканчивались. Это
классический маркетинг. Отлично, вы
купили товар. Увидимся через год, когда
начнется новая кампания. Но это видение
кардинально изменилось. Теперь покупка
любой продукции Nike должна стать
началом постоянных отношений с
покупателем»
Стефан Оландер,
вице-президент Digital Sport
34

35. Cистема позволяет пользователям отслеживать
свою ежедневную активность и наблюдать
за прогрессом. Как гласит слоган —
«Make it count» («Пусть это зачтется»)
35

36. Trulia
Сайт недвижимости Trulia (продажа и аренда
жилья в Нью-Йорке) запустил
интерактивную карту для тех, кто ездит на
работу из пригорода, которая позволяет
пользователям просматривать свой маршрут
на работу в динамичном режиме. Это
особенно полезно для тех, кто планирует
переехать в новый район, так как они могут
легко увидеть на такой карте, сколько
времени потребуется, чтобы добраться на
работу или в другое место. Когда
пользователи указывают отправную точку,
продолжительность поездки тут же в
реальном времени отображается на карте.
Используя прокрутку, пользователи могут
просматривать места, до которых они могут
быстро добраться, а также те, до которых
ехать дольше. Trulia помогает своим
потенциальным клиентам принимать более
обоснованные решения, и создавать
удобные маршруты, таким образом влияя на
трафик и продажи. Подобная карта является
полезным инструментом для передачи
большого количества информации в удобном
для понимания формате. Она использует
информацию о дорожном движении и
данные OpenStreetMap, чтобы создать
визуальное изображение с различными
цветами, которые обозначают разное
времени поездки.
36

37. 37

38. The Eatery
The Eatery — приложение, разработанное
компанией Massive Health (США), которое
позволяет пользователям фотографировать
еду и оценивать, насколько здоровой они
считают еду других пользователей по фото.
С момента запуска в прошлом году, эта
платформа собрала огромное количество
данных от сотен тысяч пользователей.
Massive Health использовали фоторейтинги,
чтобы проанализировать, как наши друзья
влияют на то, что мы едим. Если вы
страдаете ожирением, и у вас есть партнер,
существует 34,5% вероятность того, что он
или она также предрасположены к
ожирению. Этот процент увеличивается до
57%, если у ваших друзей проблемы с весом.
С помощью этой информации Massive Health
надеется помочь людям улучшить их
привычки, касающиеся питания. Они
выяснили, что люди, которые едят здоровую
пищу, как правило, держатся вместе, и,
следовательно, приложение стремится
облегчить контакты между людьми со
здоровыми и не очень здоровыми
привычками для того, чтобы обратить их
внимание на выбор продуктов.
38

39. 39

40. Wal-Mart
Wal-Mart имел опыт работы с большими
данными, когда приобретал Kosmix в апреле
2011 года. Вместе они создали WalmartLabs .
Экспертиза Kosmix заключалась в анализе
огромных последовательностей данных из
социальных сетей, чтобы помочь компаниям
понять, что потребители говорят о продуктах
и брендах. Wal-Mart также пытается
использовать тенденции в социальных сетях,
чтобы влиять на принятие маркетинговых и
бизнес-решений на своем сайте и в
магазинах. Их технология Social Genome
использует вышеупомянутые Hadoop и
другие инструменты из открытых источников
для сбора и анализа информации в режиме
реального времени — постов на Facebook,
Twitter и в других социальных сетях, которые
показывают, что люди думают об
определенных продуктах, брендах, местах и
событиях. Wal-Mart даже разработал
собственную технологию скоростного
анализа данных. Первой разработкой
компании WalmartLabs был Shopycat, в
декабре 2011 года. Shopycat — приложение,
которое рекомендует подарки для друзей и
членов семьи на основе лайков в Facebook .
Его цель — превращение взятых из
социальных сетей мнений потребителей в
практические советы для магазинов.
Shopycat способен интерпретировать
неструктурированные данные, например
чувства, скрытые за обновлением статуса
Facebook, что трудно делать обычным базам
данных. Shopycat определяет, какие подарки
«лучше, чем другие», используя алгоритм,
анализирующий несколько аспектов: как
давно продукт был выпущен, его
уникальность, покупательское поведение
пользователя на Walmart.com. Wal-Mart
использует нетрадиционный подход. Если у
компании не найдется подходящего подарка
онлайн или в ближайшем к пользователю
магазине, то приложение отправит клиента к
тому ритейлеру, у которого есть в наличии
этот продукт.
40

42. Приватность
С укреплением связи между маркетингом
и большими данными бренды должны
понять, как получить информацию,
одновременно не только защищая
конфиденциальность своих клиентов или
пользователей, но и демонстрируя, что
они работают в этом направлении.
Google стал центром внимания, когда The
Wall Street Journal показал, что
правительство США получило секретный
судебный приказ, чтобы заставить Google
и интернет-провайдера Sonic.net
предоставить всю информацию по emailаккаунтам знаменитого хакера и
волонтера WikiLeaks Джейкоба
Аппельбаума, который не был обвинен ни
в одном преступлении. The Wall Street
Journal обнаружил, что ISP тайно
боролись, чтобы избежать
предоставления информации, пока не
были вынуждены все же сделать это.
Google, в свою очередь, не стал
комментировать эксклюзив журнала WSJ,
вызвав тем самым недовольство
интернет-пользователей. Подобные
случаи вызывают много споров.
В мире, где мы получаем все больше
информации, и где мы получаем ее
благодаря ежедневному использованию
всех типов устройств, мы должны быть
более ответственными. Пользователи,
также становятся более осведомленными.
Они знают, как компании используют
информацию, и требуют соответствующей
политики защиты данных. Это не всегда
выгодно маркетингу, даже если он может
предоставить возможности, полезные
пользователям.
В этом контексте реакция аудитории
непредсказуема и может быть
разнообразной. Публика резко
критиковала BlackBerry за утечку данных,
а Twitter восхваляют за защиту данных.
42

43. С другой стороны, мы часто забываем, что
определенные данные являются сугубо
личными и должны быть защищены.
Например, сеть отелей Ritz-Carlton далеко
продвинулась, благодаря сбору большого
количества данных о своих клиентах.
С единственной целью — улучшение
сервиса.
персонализированы, почувствует, что за
ним следят или испугается результатов
подобного метода сбора данных.
Золотая середина — в соблюдении
строгой политики защиты данных для
улучшения сервиса и открытости в
отношении того, для чего информация
будет использована и почему.
На данный момент, это действенно, и
никто не жалуется. Тем не менее,
подобная тактика может стать
контрпродуктивной, потому что сервис
станет «слишком хорошим». В результате
анализа данных клиент заметит,
насколько предложения или контент
43

44. Большие данные
для процесса
принятия решений
и продвижения
инноваций
Маркетинговые преимущества больших
данных связаны не только с
возможностью улучшения контента или
приложений для потребителей. Большие
данные можно использовать и для
повышения качества товаров и услуг,
предлагаемых брендом, или для
упрощения принятия маркетинговых
решений за пределами традиционных
рыночных исследований.
Благодаря большим данным компания
извлекает максимум возможностей из
анализа данных и выходит за рамки
персональных рекомендаций. Например,
Wal-Mart обнаружил связь между
увеличением спроса на соковыжималки и
премьерой фильма Netflixe, речь в котором
шла о пользе соков для здоровья.
Благодаря фильму компания смогла
продвинуть свой продукт.
Wal-Mart – отличный пример
использования этой технологии.
44

45. 45

46. Netflix
Netflix — компания, транслирующая
телесериалы и фильмы онлайн, недавно
приобрела лицензию на создание
телесериала. Так компания обошла
телеканалы HBO и AMC, чтобы закрепить за
собой право на «House of Cards». Это первый
случай создания Netflix оригинального
контента. С момента своего основания
Netflix распространяла телевизионный
контент по подписке (DVD-диски
отправлялись по почте), а теперь расширила
свой бизнес, чтобы соответствовать
повышенному спросу. Сериалы
транслируются онлайн, и на консолях Xbox
360, Nintendo Wii, PS3 и других устройствах,
например, Blu-Ray-плеерах и смарттелевизорах, подключенных к интернету,
смартфонах, планшетах и компьютерах.
утвердительным. Те же данные, которые
помогли определиться с выбором сериала,
теперь помогают Netflix эффективно
продвигать его через рекомендованные
каналы. Это позволяет предположить, что
75% абонентов станут зрителями. Для
лучшего понимания ситуации отметим, что в
июне длительность трансляции Netflix
превысила отметку в миллиард часов.
Грамотная обработка данных, собранных с
помощью зрителей, помогают компании
находить те фильмы и сериалы, которые
соответствуют пожеланиям пользователей.
Сериал, права на съемки которого были
приобретены компанией, является ремейком
политического триллера от BBC. Режиссер
Дэвид Финчер, а главная роль досталась
Кевину Спейси. Перед началом работы
Netflix провела масштабный опрос всех
абонентов, чтобы определить, станут ли они
смотреть этот сериал, устраивает ли их
выбор режиссера и актеров. Ответ был
46

47. 47

48. MIT Media Lab
Другой интересный кейс – стартап Bluefin от
MIT Media Lab. В MIT Media Lab запустили
Bluefin, который помогает брендам работать
в социальных сетях и с телевидением. Он
позволяет продюсерам, телевизионным
каналам и брендам увидеть, какой контент
вызывает наибольший интерес среди
зрителей. Это интересный шаг в измерении
настроения аудитории и взаимодействии с
ней.
Это пример того, как бренд может лучше и
точнее понять, как передача или ее реклама
воспринимается зрителем. Bluefin позволяет
узнать, как восприятие рекламы связано со
временем ее показа, каналом трансляции, а
также с соседствующими рекламными
роликами конкурентов.
Изобретенный профессорами Дебом Ройем и
Майклом Флейшманом в 2008 году, Bluefin
сканирует более трех миллиардов
упоминаний в социальных сетях в месяц и
соотносит их с архивом «визуальных
подписей» более чем 200 000 телевизионных
программ с более чем 50 каналов. Эти
данные используются для предоставления
ретроспективной информации о том, что
зрители говорили в сетях о программе, когда
она была в эфире.
48

49. 47

50. 6 ключевых
моментов
БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ ПОДХОДЯТ ДЛЯ МАРКЕТИНГА
Термин «большие данные» относится к системам и инфраструктурам столь широким и
мощным, что может показаться, что они не имеют ничего общего с маркетингом. Но на
деле большие данные представляют собой реальную возможность для разработки
стратегий, кампаний, моделей обслуживания клиентов и CRM на основе доступа к
невиданным прежде уровням данных, даже когда реально требуемые объемы данных
недостижимы.
БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ – СРЕДСТВО, А НЕ ЦЕЛЬ
Как и любой другой процесс получения знаний, в руках маркетологов большие
данные становятся инструментом, способным оказать огромное влияние на бизнес. Но
они не должны быть самоцелью.
НЕОБХОДИМ КОМПЛЕКСНЫЙ ПОДХОД
Большие данные требуют извлечения и преобразования данных в эффективный
инструмент, использование которого не всегда совместимо с традиционными
методами. Это приводит к необходимости использования комплексного подхода в
объединении, систем, устройств ввода данных, различных типов данных, и, прежде
всего, открытости к новым возможностям.
50

51. ЦЕННОСТЬ ДЛЯ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ
Стратегии, созданные с помощью больших данных, оказываются ценными для
потребителей в разных сферах, ведь на их основе разрабатываются новые средства,
приложения и продукты, интересные покупателям. При этом неприкосновенность
частной жизни клиентов защищена и гарантирована.
ПРЕИМУЩЕСТВА ДЛЯ БРЕНДОВ
Возможность работы с большим количеством данных из самых разных источников
представляет собой, как минимум, эффективный инструмент исследования рынков,
на которых невозможны манипуляции. Большие данные дают брендам возможность
лучше понять потребителя, его желания и ответить даже на те вопросы, которые он
еще не задал. Большие данные — инструмент, способный глубоко повлиять на
лояльность бренду и отношения с клиентами путем создания точных и
персонализированных коммуникаций.
РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ С БОЛЬШИМИ ДАННЫМИ
Инфраструктура, ресурсы и стиль работы с большими данными не просты, но и не
фантастически сложны. Применение технологии больших данных всегда рассчитано
на длительный срок.
51

52. Новая
проблема
Благодаря технологии Big Data, нам
открываются ранее недоступные сферы.
Это позволяет собирать больше
информации и задавать самим себе все
более сложные вопросы.
Европейская организация ядерных
исследований создала большой адронный
коллайдер. Он генерирует так много данных,
что большая их часть игнорируется и
удаляется, при этом ученые уверены, что
ничего лишнее не пропадет. А в медицине,
наоборот, важна вся информация, начиная
от историй болезней, до рентгеновских
снимков пациентов и результатов МРТ.
Всегда будет врач, который захочет
сравнить данные, например, всех
рентгеновских снимков опухолей пациентов,
не умерших за последние пять лет, имеющих
семьи и не злоупотребляющих алкоголем.
Или, возможно, нам может понадобиться
анализ данных по электропотреблению со
всех счетчиков электроэнергии в минуту. А
может быть, кто-то захочет собрать все
сообщения, в которых упоминается
конкретный предмет и соотнести их с
количеством новостей, или следить за
движением каждого транспортного средства
на дороге, или изучить влияние слухов о
фондовых биржах или недавней премьере
фильма в социальных медиа.

53. А как насчет системы, которая связывает
личные данные покупателя в NFC (NFC —
технология передачи данных между
устройствами, которые находятся на
расстоянии до 10 см друг от друга, система
уже доступна в некоторых моделях
смартфонов и планшетников) с каждой
вещью, купленной в супермаркете? Это
скоро совершит революцию в том, как мы
оплачиваем покупку продуктов. Список
вопросов, задаваемых отраслями, секторами
и компаниями, никогда не кончается. Но
есть ответы, в которых есть нечто схожее —
забота о потребителях и необходимость
раскрытия скрытого потенциала этого
знания.
Для применения маркетинговых стратегий,
основанных на больших данных, сначала
нужно инвестировать в инфраструктуру,
системы и ресурсы, с помощью которых
можно проанализировать все данные, и
найти взаимосвязь между, на первый взгляд,
несвязанными событиями. И, конечно, мы
должны иметь волю и ресурсы, чтобы
перенести эти знания на конкретные
стратегии и действия, будь то запуск нового
продукта или создание приложения для
смартфона.
И тогда вас ждет вознаграждение в виде
увеличения ценности для потребителей и
роста лояльности. Это и есть большие
данные.

54. Источники
Блог ЭнрикеДанс
Роберт Киркпатрик: «Как ООН использует
социальные данные для обнаружения
бедствий»
ALT1040
TED: «Кевин Слевин: как алгоритмы
определяют наш мир»
The Wall Street Journal
Public Technology
McKinsey & Co.
Harvard Business Review
TheNextWeb
Fast Company
The Guardian
VentureBeat
Forbes
Information Management
Business Insider
StatistaeMarketerforrestergartner
ZDNet
54

55. Об авторах
Этот текст был написан сотрудниками
Proximity Барселона Хуаном Мигелем
Рамиресом, директором по стратегии и
развитию и Даниэлем Кампруби, стратегом.
Proximity – digital-агентство, предлагающее
решения в области комплексного маркетинга
и рекламы. Объединяя знания, креативность
и современные технологии, мы создаём
инновационные идеи и пути, решающие
проблемы бизнеса.
http://www.cpproximity.es
http://www.youtube.com/cpproximity
twitter: @cpproximity
55
20

56. WRITTEN BY
JUAN MANUEL RAMÍREZ
DANIEL CAMPRUBÍ
EDITED BY
GRACE CHANG
DESIGNED BY
KATHLEEN HANNA
WWW.BBDO.RU
WWW.PROXIMITYWORLD.COM
WWW.DIGITALLABBLOG.COM