Евгений Легкий, CEO RuTarget, специально для журнала «Секрет фирмы»
Фото: из личного архива
Bigdata — это не просто техническая возможность хранить и обрабатывать огромные массивы данных. Машины получают из данных материал для выявления взаимозависимости между различными событиями, сопоставить которые человеку зачастую не пришло бы в голову. Условная точность данных, высокая скорость их обновления и объем делают bigdata идеальным инструментом предсказания вероятности событий. Именно в этих алгоритмах заложена потенциальная прибыль для бизнеса.
От покупок к покупателям
Бизнес в потребительском сегменте движется от общения с «аудиторией» к общению с конкретным пользователем. Современные технологии позволяют использовать bigdata для персонализированной коммуникации бренда практически в реальном времени. Продавцы знают очень много о своих постоянных и потенциальных покупателях и готовы опережать их потребности, потому что это увеличивает прибыль.
Уже классикой стал курьезный случай с американским ритейлером Target. Дата-майнеры Target провели неожиданное исследование и определили, какие покупки с высокой вероятностью совершают женщины на разных сроках беременности. Молодые мамы — идеальные покупательницы. Им нужно много товаров сразу, и покупать их удобно в одном месте. Проанализировав отчет по карте постоянного покупателя и обнаружив выделенные исследованием признаки, система понимает, что нужно выслать соответствующие предложения. Однажды из-за таких рекламных материалов отец покупательницы устроил магазину скандал. Его дочь-подросток, как он уверял, не могла быть беременна. Оказалось, магазин сработал быстрее теста, а покупательница и в самом деле ждала ребенка. Это самый эффектный пример работы ритейлера с большим объемом данных, но он не единственный. За восемь лет с момента появления подразделения, занимающегося bigdata, прибыль Target выросла на 152%.
Кто выиграет от bigdata больше других
В первую очередь от Bigdata выиграют те, у кого много клиентов и кто готов вкладываться в развитие отношений с ними. Это крупные площадки в сфере e-коммерции, банки, авиакомпании и, конечно, крупные ритейлеры. В России ряд банков и ритейлеров уже активно работает над интеграцией коммуникаций в различных каналах, эффективным использованием данных о поведении клиентов, персонализацией и всем с этим связанным. Свои платформы для размещения предиктивной рекламы делает «Тинькофф — кредитные системы», из онлайн-ритейлеров — Lamoda.ru. А буквально на днях Gettaxi объявили, что их служба в Нью-Йорке, Лондоне, Тель-Авиве и Москве будет использовать «горячую карту», показывающую точки потенциальных вызовов в ближайшие 10–20 минут. У всех служб такси с централизованным call-центром есть данные о поездках: начальных и конечных точках, времени заказа, времени подачи машины. Но пока в России только Gettaxi превращает эти данные в деньги. Современные технологии делают людей нетерпеливыми, поэтому только тот, кто сможет выиграть минуты за счет прогнозов, получит клиента (и его деньги).
Уже сегодня можно почувствовать эффект от использования bigdata в сфере электронной коммерции. По опыту работы наших партнеров, технологической платформы Segmento, с интернет-магазинами можно сказать, что предложение, персонализированное на основе данных о поведении покупателя, увеличивает конверсию взаимодействия с рекламой в покупки на 15–20%. И речь не только о постоянных покупателях, но и о потенциальных. Проанализировав поведение покупателей на сайте магазина, можно получить «портрет» пользователя, который с наибольшей вероятностью совершит покупку. Затем остается найти в интернете именно таких пользователей и сделать им предложение. Кстати, большинство баннеров интернет-магазинов и сервисов по продаже авиабилетов, которые вы видите в интернете, сгенерированы системами показа рекламы именно для вас. Баннер изменяется в зависимости от товаров, которые вы смотрели на сайте магазина, искали в интернете, и которые, возможно, вам понадобятся, потому что на прошлой неделе вы интересовались погодой в Париже или подарком мальчику девяти лет.
Благодаря использованию технологий bigdata безличные, но достаточно полные данные о пользователях позволяют сделать ему предложение практически повсюду. Бренды хотят иметь доступ не к абстрактным группам людей, а именно к своим покупателям, неважно, на каких сайтах они находятся: bigdata предоставляет им такую возможность.
Инвесторы ставят на технологии
Интерес к технологиям, несомненно, вызовет и интерес к технологическим компаниям. Совсем недавно второй в мире по величине ритейлер Tesco приобрел компанию рекламных технологий Sociomantic. Точнее — Sociomantic присоединится к приобретенной Tesco ранее bigdata компании Dunnhumby, разрабатывающей решения по персонализации коммуникаций с клиентами.Только за последние полгода несколько компаний, связанных с обработкой bigdata, вышли на IPO (PubMatic) или получили крупные инвестиции (Demandbase ,CPXi, DataStax). При этом стоимость акций, например, RocketFuel (компания, использующая bigdata для размещения рекламы по технологии аукциона, RTB) быстро достигла миллиарда долларов.
И на российском рынке сейчас есть компании, сочетающие в себе две уникальные компетенции: собственные гибкие технологии и экспертизу в работе с покупательским поведением в рекламе и маркетинге. Это большая редкость на меняющемся рынке, и они привлекают как российских, так и западных инвесторов. Мы в RuTarget видим, как на стороне инвестора и заказчика появляется все большее количество специалистов, мыслящих в парадигме работы с данными и предсказания потребностей. И это то будущее, которое уже наступило.