Что такое большие данные и как их можно применить в малом бизнесе
Представьте, что в вашу кофейню заходит постоянный покупатель, а ваш бариста называет его по имени и поздравляет его с днем рождения или с повышением на работе и делает специальное предложение — например, отметить праздник с коллегами со скидкой. Все потому, что считалась RFID-метка на карте лояльности и вся информация из системы лояльности, включая дополнительные данные из соцсетей (например, о повышении по службе, защите диплома, да хоть о покупке щенка, если это важно), высветилась на телефоне сотрудника. Такое личное внимание очень приятно клиентам, повышает их лояльность, а кроме того, позволяет делать кастомизированные предложения и напрямую влияет на продажи.
Если вы знаете любимые продукты клиента, то сможете отправлять ему акции именно на эти продукты. Когда он зайдет в соцсети, то увидит ваши персональные предложения, которые распространяются еще и на его друзей, которых вычислил алгоритм машинного обучения. Потенциальный же покупатель может быстро превратиться в реального, если, впервые зайдя на ваш сайт, он увидит рекламу именно тех товаров, которыми он ранее интересовался.
Эти маркетинговые лайфхаки доступны любому бизнесу, если наладить работу с данными. Их сбор и анализ позволит провести сегментацию потребителей, продуктовую аналитику, мониторинг конкурентов, в том числе чтобы выявить их попытки скопировать ваши продукты или сервисы, а также даст возможность отслеживать новые тренды на рынке.
Рынок решений для анализа Big Data
Малый бизнес понимает необходимость аналитики больших данных. Например, в 2022 году был зафиксирован шестикратный рост спроса на решения Big Data со стороны розничных сетей, а также малого и среднего бизнеса.
Технологии, которые раньше были футуристическими понятиями, становятся прикладными инструментами для решения практических задач. Однако их внедрение — все еще достаточно дорогое мероприятие, которое может обойтись малому или среднему бизнесу в несколько тысяч долларов. Но спрос провоцирует рост новых программных решений и сервисов. Средства анализа больших данных становятся все более доступными и интегрируются в облачные CRM-, RTB-, ERP- и другие бизнес-системы. Поэтому сейчас малому и среднему бизнесу выгоднее не разворачивать инфраструктуру Big Data на своих серверах, а использовать облачные сервисы SAAS (Software as-a-service).
Инструменты Software as-a-service — это программные продукты, которые вы можете использовать через облачную платформу и платить за подписку как за услугу. Эти инструменты направлены на оптимизацию различных бизнес-процессов, в нашем случае — сбора, анализа и обработки данных.
Многие международные поставщики BI-решений (Business Intelligence — это как раз набор инструментов и технологий для сбора, анализа и обработки данных) ушли с российского рынка в 2022 году. Но локальный рынок быстро развивался, и сегодня доступны несколько интересных решений с невысокой стоимостью, которые подойдут для малого и среднего бизнеса. К их числу можно отнести Модуc BI, Luxms BI, Visiology, Дельта BI, Loginom.
Прежде чем внедрять у себя платформу для анализа данных, убедитесь, что вы четко понимаете потребности, которые может закрыть это решение, а в вашей компании сформированы правила хранения и обработки данных и есть сотрудники, готовые работать с Big Data.
Как подойти к вопросу внедрения анализа Big Data
- Найдите бизнес-кейсы, основанные на анализе больших данных, которые применимы в вашем бизнесе.
- Соберите все источники, из которых вы будете собирать данные, необходимые для вашей аналитики. К примеру, поведение пользователей на сайте — скажем, Яндекс.Метрика; заявки клиентов — ваша CRM-система; данные об оказанных услугах — Excel-таблицы; информация о емкости рынка, платежеспособности целевой аудитории — сайт Росстата. Соберите все необходимые форматы и проверьте, читает ли их BI-система, которую вы планируете внедрить.
- Опишите требования к BI-системе, приоритизируйте их. Это позволит вам выбрать по-настоящему нужные опции и сэкономить на второстепенных. Например, если у вас есть удаленные сотрудники, то таким приоритетом станет доступ к данным из любой локации в любое время суток.
- Определите, сколько вы готовы потратить на проект: на сам продукт, на работы по внедрению, а также на организацию сбора данных.
- Сравните BI-решения по обозначенным критериям и выберите подходящее.
- Составьте план внедрения системы. В него должны войти сбор данных, процесс их экспорта в систему, разработка понятных дашбордов (представление результатов анализа), а также разработка автоматической реакции на эти результаты. Например, если обнаруживается, что ваш постоянный клиент перестал покупать у вас, ему отправляется СМС со скидкой на любимый товар. Это долгий процесс, однако, когда все налажено, результат вознаградит вас за все потраченные усилия.