Konference
Data všude, kam se podíváš
Přes 4 miliardy lidí má v dnešní době přístup k internetu. To, co dříve využívali především vědci ke sdílení svých výsledků a poznatků nyní zcela naplňuje definici McLuhanovy globální vesnice, kde jsou lidé propojeni především mentálně, nikoliv fyzicky, a která propojuje svět. V roce 1995 byl počet uživatelů internetu na čísle 16 milionů, tehdy 0,4 % populace. Dnes? Jsme na 54 % a toto číslo stále roste.
Každý uživatel na internetu dělá něco jiného. Téměř všichni na něm vyhledáváme informace, scrollujeme Facebookem a bavíme se videi na Youtube – uživatelé se však odlišují obsahem, který už je velmi individuální a odráží zájmy, vzdělání i samotnou kulturu. V průměru to dělá 135 minut, které trávíme na internetu. Zdá se vám to hodně? Nesmíme opomenout toto číslo vynásobit těmi 4 miliardami. V jedné jediné sekundě se tak třeba tweetne 8 020 tweetů, 3 113 lidí se spolu propojí na Skype, spustí se 73 631 videí na Youtube a odešle se neuvěřitelných 2 687 169 spam mailů. Udržovat si o všem přehled je téměř nemožné, dat a informací je prostě příliš mnoho. Pro marketing je to však velký sen – kdo porozumí těmto datům, porozumí svým zákazníkům. Každému navíc na individuální úrovni.
Co jsou Big Data?
Veledata. Revoluce, která dříve či později zasáhne každého podnikatele a společnost. Zahrnuje v sobě analýzu velkých dat, obrovských objemů dat, těch strukturovaných i nestrukturovaných. Strukturovaná data obsahuje například knihovní katalog (konkrétně informace jako je datum, místo, autor apod.). Ty se snadno řadí a organizují, a je jednodušší s nimi pracovat právě díky jejich přehlednosti. Většina komerčních (i nekomerčních) subjektů to už dávno umí. Nestrukturovaných dat je mnohem víc – 80 % informací má nestrukturovanou povahu, nejčastěji textovou. A práce s nimi by byla jednoduchá, pokud bychom je dokázali rychle řadit ve strukturovaná data. Háček je v onom slově „rychle“, taková organizace dat není ani rychlá, ani levná. Zjednodušeně by se dalo říct, že strukturovaná data říkají dost o tom, co zákazník dělá, nestrukturovaná pak odhalují, PROČ to dělá. A když víte, proč jedinec něco dělá, umíte tak například zařídit, aby to dělal častěji a zvyšoval vám tak obrat. Například.
Customer Intelligence
Faktem je, že data jednoho jedince nepocházejí pouze ze sociálních sítí a internetu. Nastává kolize kanálů – návštěvy fyzických obchodů, nabídky skrze call centrum a svět on-linu. K tomu ještě přidejte data od poskytovatelů reklamy a vznikne pořádný chaos. Pokud vám někdo nebo něco nepomůže. Cílem je téměř vždy získat jednotný holistický pohled na zákazníky a segment skrze integraci všech dostupných informací. Tento „360° pohled“ umožní, že firmě neunikne žádný touchpoint se zákazníkem, v reálném čase navíc může využít pokročilé analýzy, aby určila nejvhodnější marketingový přístup. SAS je přesně jeden z nástrojů, který analýzu dat zpracovává. Využívají jej velké banky jako je čínský Home Credit nebo česká MONETA Money Bank. Představitelé těchto bank promluvili o svém sběru dat na SAS Customer Intelligence Connect 2018. Využívají například prediktivní analýzy k tomu, aby vyhledali vzor v chování každého zákazníka, a jakmile vám v hlavě proběhne myšlenka půjčky na byt, už vám někdo volá s výhodnou nabídkou, na webu na vás vyskakují reklamy na půjčku a v mailu máte newsletter od své banky s informací o možnosti půjčky. Tohle je možná přehánění, do hlavy vám samozřejmě nikdo (zatím) nevidí. Big brother se možná nedívá, ale big data ano. Na druhou stranu chrání analýza dat banku i před podvodníky a banka také nenutí své produkty zákazníkům, pro které daný produkt není vůbec relevantní.
Jak jsou na tom reklamy?
Ale vraťme se zpět k reklamám. Jádrem reklamy je komunikace, neboť se snaží informovat spotřebitele o produktech a službách podniku. Ale každý spotřebitel chce slyšet různé zprávy, především ty, které jsou vůči němu relevantní. Analýza big data umí tyto zprávy zpřesnit, a díky prediktivní analýze předpovídat, co chtějí zákazníci slyšet. V mnoha případech ani nevíme, že se jedná o reklamu – to jest výsledek spojení big data s marketingem. Příkladem může být například Netflix, který nemá žádné reklamy, ale spoléhá na algoritmy, které individuálně doporučují divákům seriály, které by se jim mohly líbit. To vede pak například k tomu, že uživatelé neruší své předplatné. Mají přeci rozkoukanou sérii dalšího skvělého seriálu. Netflix tak ušetří až 1 miliardu dolarů ročně.
Tyto algoritmy vyžadují nepřetržitý tok dat k tomu, aby byly aktuální. To není problém – data jsou všude. Uživatelé internetu za sebou všude nechávají digitální stopy, které představují nové příležitosti pro inzerenty. Poskytují nový insight na naše individuální přání a potřeby (které se mohou lišit od toho, co říkáme „navenek“). Současně se však inzerenti musejí vypořádat s ochranou soukromí a bezpečností spotřebitelů. Což se v poslední době, především v souvislosti s kauzou Cambridge Analytica a Facebookem, ukazuje jako nelehký úkol. I giganti jako Facebook prostě mají své dny. Zajímá vás, co si o vás Google myslí? O těchto informacích (nebo alespoň části z nich) můžete mít přehled tady http://www.google.com/settings/ads/.
Jak citovat tento článek?
FILIPOVÁ, Ludmila. Data všude, kam se podíváš. Filip KLOUDA, editor. In: Markething [online], 2018 [cit. 2018-05-01]. ISSN 1805 – 4991. Dostupné z: https://markething.cz/data-vsude-kam-se-podivas.
Zdroje
https://www.koeppeldirect.com/drtvblog/uses-of-data-mining-marketing-creative-or-creepy/
https://channels.theinnovationenterprise.com/articles/data-analytics-top-trends-in-2017
