Обработка больших данных в маркетинге: как работает и чем полезна

Если открыть первые десять статей по запросу Big Data, то вы увидите: термин толкуют по-разному. Одни называют так большие массивы информации, другие — инструменты для анализа этих массивов. В этой статье разберемся, что такое большие данные, как их использовать в маркетинге и действительно ли они нужны вашей компании. 

Что такое большие данные и какие компании их используют

Термин «большие данные» впервые использовали 26 лет назад. Им обозначили объем информации, которую невозможно собрать или обработать вручную. Проще говоря, это очень много информации в разных форматах, которая постоянно увеличивается в объеме. Позже в России так начали называть методы и инструменты, которые помогают хранить, сортировать и анализировать большие объемы данных. Поэтому иногда Big Data — это еще и про подходы, прогнозирование поведения пользователей и решения на основе фактов.

Представьте, что каждый ваш клик в чат-боте, просмотр, покупка или лайк превращается в единицу данных. Когда таких данных становится миллионы и миллиарды, традиционные инструменты анализа просто не справляются. Вот здесь и приходит на помощь Big Data — методы и технологии, способные найти закономерность даже в таком массиве.

Концепция Big Data основана на трех ключевых характеристиках:

1. Объем (Volume). Данных много и они создаются постоянно: пользователи пишут отзывы, ищут информацию, смотрят видео, публикуют фото. Например, Google обрабатывает более 8,5 миллиарда поисковых запросов ежедневно. Такой объем информации требует мощных систем хранения и обработки.
2. Скорость (Velocity). Данные поступают быстро и непрерывно. В реальном времени компании получают информацию из CRM, соцсетей, датчиков IoT, а также из других источников.
3. Разнообразие (Variety). Данные поступают из разных систем и в разном формате: текст, изображения, видео, транзакции, геолокации. 

Со временем появились еще две дополнительные характеристики: достоверность и ценность: 

4. Достоверность (Veracity). Данные должны быть качественными: информация поступает из релевантных источников и без ошибок.
5. Ценность (Value). Для обработки и применения данных выбран правильный метод. Например, благодаря Big Data компания может оптимизировать рекламные бюджеты и увеличить доходы.

Самыми первыми Big Data в свои процессы внедрили лидеры рынка. У таких компаний достаточно и данных о пользователях для анализа и бюджета на такие исследования. Вот несколько задач, которые решают с помощью анализа больших данных:

• Персонализировать сайт. Amazon использует Big Data для рекомендаций товаров на основе истории покупок, просмотров и даже времени посещения сайта.
• Строить предиктивную аналитику. Walmart и Target анализируют привычки покупателей, чтобы создавать локальные акции и предсказывать спрос на товары.
• Создавать сложные рекомендательные системы. Netflix анализирует просмотры, чтобы предлагать фильмы и сериалы. А еще использует данные для создания контента: например, «Карточный домик» был создан благодаря аналитике предпочтений целевой аудитории.

В маркетинге Big Data помогает бизнесу понимать аудиторию, улучшать продукты, снижать затраты и увеличивать доход.

Чем большие данные отличаются от традиционных и как их собрать

Традиционные данные — это привычная для бизнеса информация, структурированная и организованная в понятные форматы: таблицы, базы данных, списки. Их объем ограничен, и они легко обрабатываются стандартными инструментами, вроде Google Таблиц.

Большие данные (Big Data) отличаются масштабом, скоростью обновления и разнообразием. Вот основные отличия:

Традиционные данные	Большие данные
Измеряются мегабайтами или гигабайтами	Терабайты, петабайты и больше
Список клиентов и их заказы в таблице	Вся активность клиентов на сайте: клики, просмотры, время на страницах
Структурированы: таблицы продаж, списки клиентов, данные бухгалтерии	Разрознены и требуют сложных алгоритмов анализа
Обрабатываются вручную и стандартными инструментами	Требует высокопроизводительных технологий или специализированных платформ

Большие данные в маркетинге собираются из множества каналов. Чем больше источников, тем точнее картина поведения клиентов. Вот несколько примеров:

• CRM-системы. Инструменты передают подробную информацию о клиентах и покупках: контакты, историю покупок, взаимодействие с компанией. Эти данные помогают сегментировать аудиторию и создавать персонализированные предложения.
• Веб-аналитика. Сервисы отслеживают поведение пользователей на сайте, данные важны для оптимизации конверсий.
• Социальные сети. Источник данных о предпочтениях и интересах аудитории. Вы можете узнать, как клиенты реагируют на контент, какие темы обсуждают, какие бренды выбирают.
• CDP. Объединяет данные о клиентах из нескольких каналов: сайтов, приложений и офлайн-точек продаж. Система создает единый профиль пользователя, объединяя структурированную и неструктурированную информацию.
• Данные с устройств IoT. Передают данные от умных вещей для рекламы. 
• Email-рассылки и мессенджеры. Дают информацию о том, какие вопросы чаще всего задают пользователи и что их интересует.

Сбор данных из разных источников позволяет маркетологам строить более точные прогнозы, создавать персонализированные стратегии и улучшать взаимодействие с клиентами. Но для этого нужны мощные инструменты и грамотные специалисты.

Как анализ и применение больших данных помогает в маркетинге

Основной плюс — догадки и гипотезы превращаются в точные стратегии. Благодаря объемной аналитике компании лучше понимают своих клиентов, адаптируют предложения и повышают рентабельность вложений:

• Детальное понимание аудитории. Персонализация работает не просто на основе пары полей в CRM-системе: информация полностью адаптирована под поведение и интересы пользователя. Вместо групп-сегментов, компания обращается к конкретному человеку. Маркетологи предсказывают, что и когда скорее всего понадобится клиенту и предлагают именно это. 
• Улучшенные стратегии ценообразования. Данные позволяют изучить чувствительность групп и конкретных покупателей к изменению цен, в реальном времени менять стоимость на основе поведения и сравнения цен с конкурентами. 
• Точечная реклама. Большие данные помогают делать таргетинг на основе данных, перенастраивать и отключать неэффективные кампании, тестировать и автоматически улучшать сообщения. 

Ниже разберем такие решения подробнее.

Как большие данные используют в маркетинге

Чтобы глубже понять аудиторию, точнее настроить рекламные кампании и создавать продукты, которые действительно нужны. Рассмотрим ключевые направления:

Сегментировать аудиторию. Традиционная сегментация основывается на возрастах, доходах или географии. Большие данные позволяют выйти на новый уровень и сегментировать по поведению (данные о кликах, просмотрах и покупках), на основе данных из соцсетей и в реальном времени.

Например, Netflix использует Big Data для разделения пользователей по вкусам, чтобы рекомендовать не просто популярные фильмы, а именно те, которые понравятся конкретному зрителю.

Персонализировать предложения и общения. Чем больше данных, тем точнее можно адаптировать предложения на сайте, в рассылках и рекламе. Данные о поведении, таких как время активности или предпочтительные каналы связи, помогают выбрать лучшее время для коммуникации и сделать ее максимально эффективной.

Например, ASOS отправляет письма с подборкой одежды, которая соответствует предпочтениям клиента. И это не просто письмо с товарами из брошенной корзины: пользователь видит вещи своего размера и в тех категориях, которые чаще всего открывал в последнее время. 

Прогнозировать поведение клиентов. Big Data используется для построения моделей поведения, чтобы прогнозировать LTV, снижать отток и рассчитывать вероятность покупки. 

Например, данные о просмотренных товарах, времени визита и глубине кликов помогают предсказать, с какой вероятностью пользователь совершит покупку.

Оптимизировать маркетинговые кампании. Big Data позволяет быстрее проверять гипотезы, автоматически корректировать ставки в реальном времени для увеличения ROI и выбирать аудиторию, которая с наибольшей вероятностью отреагирует на рекламу.

Создавать востребованные продукты и улучшать существующие. Данные о том, чего хотят клиенты, помогают создавать востребованные продукты. Например, на основе анализа трендов и обратной связи можно доработать существующий концепт и получить больше результата от теста MVP. 

Так, Coca-Cola создала напиток на основе анализа социальных сетей, где пользователи обсуждали вкусные сочетания.

Адаптировать ценообразование под разные сегменты и ситуации. Big Data помогает настроить динамическое ценообразование, определить оптимальные ценовые точки и изучить ценовую чувствительность. 

Какие инструменты и технологии используют для обработки больших данных

• Платформы для хранения и обработки данных. Эти системы справляются с огромными объемами информации и сложными вычислениями. Они позволяют распределять задачи на множество серверов: разбивают массивы данных на части, обрабатывают их параллельно и объединяют результаты.
  
  Данные загружаются в хранилище, затем обрабатываются с использованием алгоритмов, которые распределяют нагрузку между серверами. Это позволяет быстро анализировать миллионы записей.
  
• Базы данных NoSQL. Подходят для работы с неструктурированными данными, такими как текст, изображения или JSON-файлы. Они хранят информацию в гибких форматах и не требуют строгих схем.
  
  Подходят для хранения больших объемов данных с разной структурой. Например, их используют для обработки данных из соцсетей или приложений. Данные записываются в коллекции или кластеры, где их можно быстро извлечь или обновить.
  
• Программы визуализации данных. Используются для представления сложных данных в понятной форме. Превращают таблицы, графики и массивы данных в диаграммы, карты или дашборды.
  
  Помогают быстро понять ключевые метрики и тренды. Например, маркетологи могут увидеть эффективность кампаний или изменения спроса.
  
• Машинное обучение и искусственный интеллект. Автоматизируют обработку данных и находят закономерности без явного программирования. Это алгоритмы, которые обучаются на данных и используют их для предсказаний.
  
  Обычно их используют для персонализации рекламы, прогнозирования спроса или определения оттока клиентов. Модели обучаются на исторических данных, затем применяются к новым, чтобы выявить паттерны или аномалии.
  
• Облачные платформы. Позволяют хранить и обрабатывать данные без необходимости покупать собственное оборудование. Компании не нужно закупать серверы, нанимать ИТ-специалистов или заниматься обслуживанием. Подходят для масштабирования бизнес-процессов.

5 причин, чтобы внедрять маркетинг на основе больших данных

Ситуации ниже — повод задуматься о том, чтобы сделать вашу коммуникацию с клиентом более осознанной. Если вы пока не готовы внедрять работу с Big Data, используйте их, чтобы внедрить автоматизацию маркетинга: 

1. Потенциал роста исчерпан. Компания пытается увеличить выручку, средний чек и частоту покупок, но массовые рассылки и акции больше не дают результатов. Сегменты и персонализация есть, но теряют эффективность.
2. Маржинальность падает. Реальная эффективность массовых акций остается неизвестной, особенно в офлайне. Без точной сегментации бизнес теряет маржу и контроль над результатами.
3. Каналы коммуникации выбираются вслепую. Рассылки, которые не работают, продолжают отправляться. Клиенты игнорируют сообщения, а бюджет сливается. 
4. Маркетинговые гипотезы не тестируются. A/B-тесты дают ценные данные, но для их корректности не хватает качественной сегментации. Если база формируется вручную, результаты теста будут ненадежными.
5. Ручная работа занимает слишком много времени. Когда маркетолог тратит десятки часов на обработку таблиц в Excel, вместо того чтобы создавать эффективные кампании, бизнес теряет возможности роста. Если команда зависима от IT-отдела или аналитиков, это знак: пора автоматизировать процессы.

Как Carrot quest помогает в обработке и использовании больших данных

Carrot quest — это платформа автоматизации маркетинга и общения с пользователем на основе его поведения. Это не инструмент для глубокого анализа больших данных, а платформа, которая помогает собирать, управлять и использовать информацию о пользователе. Вот как это работает:

Сбор данных о пользователях из разных каналов

Когда клиент взаимодействует с сайтом и с инструментами Carrot quest: блоками рекомендаций, рассылками, веб- и мобильными пушами — в платформу попадают данные пользователя. Например, в Carrot quest попадают все данные об активности пользователя, истории диалогов с менеджерами и покупках из CRM-системы.

Объединение данных в единый профиль клиента

Carrot quest действует как Customer Data Platform (CDP), объединяя разрозненную информацию в единую карточку о клиенте. В профиле отражается вся история пользователя из разных каналов: 

• просмотры страниц,
• прохождение квалификации,
• посещение демо, 
• общение с продажами, 
• посещение пробного урока, 
• целевые действия на сайте (клики, записи, активации). 

Такие события обновляются в реальном времени и фиксируются в профиле в виде ленты.

Сегментация аудитории на основе собранных данных

Сегментация становится точнее, когда используются реальные данные о поведении. В Carrot quest в сервисе есть фильтры аудитории по свойствам и событиям лида. Также можно настроить более сложный фильтр под свою задачу с помощью формул.

Платформа обновляет данные пользователей в реальном времени, чтобы сообщения всегда оставались актуальными. На основе данных пользователей можно персонализировать сообщения. 

Автоматизация маркетинговых кампаний на основе данных о поведении

Carrot quest упрощает запуск триггерных механик в разных каналах. Все коммуникации с пользователем можно описать в виде последовательности сообщений, которые отправляются в ответ на действие человека. 

Кампании выглядят как система коммуникаций в разных каналах в зависимости от действий пользователя помогают довести до целевого этапа большее количество пользователей.

Интеграция с другими инструментами для аналитики

Данные из Carrot quest можно передать в системы аналитики. Так, с помощью интеграции с BI-инструментами можно создавать кастомные отчеты. А передача данных в CRM или маркетинговые платформы упрощает обработку информации.

Carrot quest предоставляет базовую отчетность по эффективности маркетинговых кампаний:

• Данные по действиям пользователя, каналам и взаимодействию с продажами. 
• Общие показатели конверсии по механике или воронке. Например, сколько пользователей завершили покупку после получения конкретного письма.

Почему не всем компаниям нужно работать с большими данными

Большие данные открывают огромные возможности, но требуют грамотного подхода. Чаще всего внедрение сбора и анализа Big Data становится тратой бюджета, потому что: 

• Данные сложно собирать и обрабатывать. Информация поступает из множества источников: сайта, приложения, CRM, соцсетей. Каждый канал хранит информацию в своем формате. Это создает хаос. Не все данные структурированы, а часть из них — нерелевантна. Система должна уметь фильтровать шум, а команда — понимать, какие данные важны. Без этого сбор превращается в бесполезное накопление. 
• Мало квалифицированных специалистов. Для такой задачи нужны аналитики, дата-инженеры, разработчики. Толковых мало. Компании часто нанимают неопытных сотрудников или пытаются распределить задачи между текущими командами. Это приводит к ошибкам в анализе и потере данных. Сложные алгоритмы остаются невостребованными, а проекты буксуют.
• Дорого внедрить и поддерживать. Платформы, оборудование, лицензии — все это требует крупных вложений. Малому бизнесу такие расходы обычно недоступны. Даже крупные компании часто недооценивают стоимость поддержки систем. Инфраструктура нуждается в регулярных обновлениях, а это увеличивает бюджет.
• Сложно сохранить качество. Данные бывают неточными или устаревшими. Например, дубли в базе, ошибочные записи или пропущенные значения. Это снижает ценность анализа. Если основываться на таких данных, выводы будут ошибочными. Компании тратят много времени на очистку информации, но без качественных инструментов это становится бесконечным процессом.
• Важно сохранять безопасность и конфиденциальность. Утечка таких объемов информации угрожает репутации компании и нарушает законы о конфиденциальности.

Частые вопросы