«Тот, кто владеет информацией – тот владеет миром», Натан Ротшильд.
Вовремя собранная и полученная раньше других достоверная информация позволила семье Ротшильдов вести беспроигрышную игру на бирже и ловко обходить всех конкурентов. Именно тогда, Натан Ротшильд и произнес свой, ставший в последствии легендарным, афоризм.
Это утверждение правомерно и сейчас. В настоящее время, когда нас окружают гигантские потоки информации, выделять главное становится все сложнее, однако именно информация становится мощным оружием в руках бизнесменов, борющихся за внимание клиента.
В нашей статье речь пойдет о технологии Big Data, которую небезосновательно называют «черным золотом будущего». Благодаря возможности анализа больших данных пользователь может углубит свои знания о предметах и явлениях, выявить скрытые закономерности и смоделировать различные сценарии развития.
Статистика показывает, что, приняв решение заказать Big Data, бизнес примерно на 10 % сокращает расходы и на 8% увеличивает прибыль.
Содержание
- Что такое Big Data?
- Что относится к Big Data?
- Как работает Big Data?
- Зачем нужны большие данные?
- Методы анализа больших данных и технологии обработки Big Data.
- Какие задачи решает Big Data?
- Где используется Big Data?
- Большие данные в маркетинге и бизнесе.
- Преимущества и недостатки больших данных.
- Заказать генерацию лидов с помощью больших данных.
Что такое Big Data?
Если говорить простыми словами, то Big Data или большие данные (БД) – это огромные объемы структурированной и неструктурированной информации.
Впервые данный термин был употреблен в 2008 году. В спецвыпуске журнала Nature, посвященному взрывному росту объёмов и разнообразия обрабатываемых данных, с легкой руки главного редакторы издания Клиффорда Линча было введено понятие Big Data или большие данные. Тогда этим термином обозначались массивы данных превышающие 150 Гб в день.
Изначально данное понятие использовалось лишь при проведении различных исследований и научного анализа. Однако объемы информации увеличивались настолько стремительно, что уже в 2012 году к проблеме анализа больших данных и их изучению подключились такие крупные компании, как Microsoft, Oracle, IBM, EMC и многие другие.
С 2014 изучением природы и возможностей БД начинают заниматься университеты и прикладные науки, такие как физика, социология и инженерия.
Если говорить о понятии Big Data несколько более подробно, то можно сказать, что оно включает в себя также информацию об инструментах, способах обработки и анализа больших данных.
Массивы информации накапливаются и обрабатываются в специализированных data-центрах. Размер хранилищ может быть различным: от нескольких тысяч терабайт до сотен петабайт (1000 терабайт = 1 петабайт) или даже эксабайт. Здесь действует правило: чем больше размер центра обработки и чем больше сотрудников задействовано в анализе больших данных, тем большие возможности открываются перед организацией.
Накопление и исследование информации постепенно проникает во все сферы жизни общества. Используя анализ больших данных, можно предотвращать техногенные катастрофы, предсказывать природные катаклизмы, разрабатывать более эффективные методы лечения, сокращать нецелевое расходование средств и оптимизировать бюджет, изучать поведение клиентов и разрабатывать наиболее эффективные маркетинговые стратегии и многое другое.
Многочисленные исследования говорят о том, что объем мирового рынка Big Data в 2020 году составил около 139 млрд долларов, а к 2025 – возрастет до 230 млрд долларов. Возрастание интереса к анализу больших данных связано прежде всего с ростом популярности IoT (интернета вещей).
В 2021 году количество подключенных устройств в Российской Федерации составило 29,6 млн единиц техники, что на 16 % больше аналогичных показателей 2020 года. В мировом масштабе объем интернета вещей к концу 2022 года составит более 14 млрд подключенных IoT-устройств.
Уже сейчас можно заметить, что внедрение анализа больших данных позволяет бизнесу значительно увеличивать прибыль и сокращать расходы. Те же, кто по каким-либо причинам не задействует Big Data не выдерживают конкуренции: не могут обеспечить достаточный уровень сервиса, предоставить востребованные товары и услуги и выстраивают слабые маркетинговые стратегии.
Что относится к Big Data?
К большим данным относятся не все массивы информации. Существуют некоторые критерии, в соответствии с которым данным присваивается приставка Big.
Для всех массивов действует правило трех V:
Volume (Объем). Физическая величина массива информации. В современных реалиях к понятию Big Data относят объемы информации, объем которых начинается от нескольких терабайт.
При этом принята следующая классификация объемов данных:
- Большие наборы данных: от 1000 мегабайт (1 гигабайт) до сотен гигабайт.
- Огромные наборы данных: от 1000 гигабайт (1терабайт) до нескольких терабайт.
- Big Data: от нескольких терабайт до сотен терабайт.
- Extremely Big Data: от 1000 до 10000 терабайт или от 1 до 10 петабайт.
Velocity (Скорость). Подразумевается не только высокая скорость прироста объема информации, но и необходимость быстрого анализа больших данных.
Variety (Разнообразие). Необходимость одновременного анализа больших данных различных форматов: структурированных, неструктурированных и бессистемных.
Подход к определению и сложности анализа больших данных с использованием трех V был разработан Meta Group в 2001 году. Позднее список признаков Big Data был дополнен еще двумя:
- Variability (Изменчивость). Подразумевает изменчивый характер прироста объемов информации. Так поток данных может иметь сезонные всплески, определенную периодичность нарастания, пики и спады. Все это значительно осложняет анализ больших данных и требует больших технологических мощностей для обработки и структурирования.
- Value (Значение данных). Сложность определения значимости и веса информации в сложившихся на определенный момент времени условиях. К примеру, денежные транзакции будут иметь принципиально другое значение, нежели сообщения в социальных сетях.
В отдельных случаях также используются дополнительные признаки: veracity — достоверность и visualization – наглядность.
Отдельно следует отметить и такой параметр БД, как конфиденциальность. Обыватели беспокоятся, что, предоставив компаниям какие-то личные данные, могут стать уязвимыми для мошенников. Однако специалисты Big Data обрабатывают и анализируют только с обезличенной, агрегированной информацией. Деперсонализированность делает недоступной для исследователя личные данные пользователя. А агрегированность данных позволяет работать только с усредненными показателями. Кроме того, сохранность данных и невозможность их передачи вовне отвечают специально разработанные DLP системы (Data Leak Prevention).
Несмотря на то, какой набор признаков используется при определении Big Data, неизменным остается то, что все они подчеркивают не только физический объем, но также важность и сложность обработки и анализа больших данных.
Откуда берутся большие данные?
Источниками Big Data неизменно являются интернет вещей и социальные медиа. Однако БД могут происходить и из других источников. Например:
- Внутренняя информация предприятий,
- Сфера медицины и бионаблюдений,
- Астрономические исследования,
- Измерительные устройства,
- Социальные сети,
- Метеорологические данные,
- Сотовые сети,
- Устройства аудио- и видеорегистрации и т.д.
Как работает Big Data?
Применение Big Data позволяет пользователю получить полную и всестороннюю информацию о каком-либо явлении или предмете. Заказать анализ больших данных следует в том случае, если ситуация требует принятия корректного решения по вопросам стратегической значимости. При помощи современных интеллектуальных систем можно оценить множество вариантов развития событий, связанных с тем или иным намерением. На основе массива данных программа выстраивает модель будущего и фиксирует результаты при различных вариантах развития событий. Процесс полностью автоматизирован.
Если говорить простыми словами, то процесс обработки Big Data происходит по следующей схеме:
- Сбор информации из различных источников.
- Сохранение информации в базах данных и специальных хранилищах.
- Обработка и анализ больших данных.
- Выведение полученных результатов при помощи средств визуализации.
- Применение данных для машинного обучения.
Существует 3 основных принципа, которые необходимо соблюдать при работе с массивами информации. Это:
- Расширяемость. О есть возможность увеличивать мощности и количество носителей информации пропорционально увеличению ее объемов.
- Устойчивость к отказу. Для стабильной работы системы необходимо обеспечить отказоустойчивость серверов, возможность быстрой замены вышедших из строя элементов и наличие резервных мощностей.
- Локализация. Хранение и обработка информации на одном сервере позволяет значительно экономить время и деньги.
Чтобы эффективно обрабатывать и проводить анализ больших данных в режиме реального времени, в Data-центрах применяются суперкомпьютеры, обладающие высокой мощностью и огромными вычислительными возможностями.
Зачем нужны большие данные?
Представители бизнеса, государственных структур и научных подразделений принимают решение заказать Big Data в случаях, когда требуется найти выход из затруднительного положения, решить определенную проблему, составить прогноз, протестировать бизнес-идею или теорию.
Анализ больших данных позволяет выявить неочевидные закономерности и посмотреть на предмет исследования с разных сторон. В свою очередь обладание большим объемом информации становится весомым преимуществом и позволяет занимать лидирующие позиции в условиях жесткой конкурентной борьбы.
Применяя Big Data, пользователь получает возможность взглянуть на процессы и явления под другим углом, изучить предмет подробнее и глубже, взвесить все за и против и принять наиболее выгодное с точки зрения прогнозов решение.
Также БД применяется для подробных СЕО-анализов.
Методы анализа больших данных и технологии обработки Big Data.
Существует масса способов изучения Big Data. Однако, когда клиент озвучивает желание заказать анализ больших данных, как правило, применяют один из следующих методов:
Machine Learning
Машинное обучение позволяет извлекать из общего массива информации данные с определенными характеристиками. При этом используются специально настроенные системы, которые обучаются по заранее выстроенным алгоритмам или способные к поэтапному самообучению.
Данный метод анализа больших данных позволяет осуществлять различные маркетинговые (и не только) исследования и классифицировать информацию. Применяя машинное обучение, владелец компании получает возможность лучше понять процессы, происходящие на рынке, и поведение целевой аудитории, эффективнее определять путь развития предприятия.
Нейронные сети и распознавание визуальных образов
Особым образом запрограммированные математические модели успешно применяются для распознавания и классификации различных типов визуальных образов. Например, разбиение на группы фотографий мужчин и женщин.
Принцип работы нейронных сетей представляет из себя алгоритм, где входящие данные анализируются нейронной сетью, после чего система выдает определенный результат.
Заказать анализ больших данных с помощью нейронных сетей рекомендуется для решения различных социальных, коммерческих, научных и государственных задач. Методика широко применяется в сферах обеспечения безопасности, классификации данных по различным признакам, при построении прогнозов и т. д.
Data mining
Data mining позволяет при помощи различных технологий (моделирования, классификации, прогнозирования, нейросетей, генетических алгоритмов и пр.) производить анализ больших данных и выявлять закономерности, скрытые в огромном объеме несистематизированной информации.
Основные задачи, решаемые Data mining:
- Выявление данных, имеющих нехарактерные для общего потока признаки.
- Поиск повторяющейся информации из разных источников.
- Выявление данных, влияющих на заданный параметр.
- Разделение данных на группы по характерным признакам.
- Разделение информации на заранее оформленные классы.
Краудсорсинг
Подразумевает привлечение широкого круга лиц для ручного анализа информации. Заказать анализ больших данных методом краудсорсинга имеет смысл только в тех случаях, когда компьютерная обработка не представляется возможной (например, если опрос производился на бумажных носителях). Данный способ обработки информации весьма затратен и отнимает много времени.
Предиктивная аналитика
Предиктивная аналитика позволяет создавать прогнозы, исходя из изученных баз данных и выявления в них определенных закономерностей. Заказать анализ больших данных с использованием предиктивной аналитики рекомендуется для контроля и эффективного управления различными процессами.
Например, с помощью Predictive analytics можно предположить объем потенциальной прибыли компании, сроки замены оборудования, рассчитать время доставки, спрогнозировать рост предприятия и многое другое.
Имитационное моделирование
Подразумевает виртуальное моделирование прогнозов, исходя из предполагаемых, теоретических или желаемых показателей. Позволяет оценить возможное влияние тех или иных показателей на потенциальный результат. Например, как повлияет увеличение стоимости товара на количество клиентов и конечную прибыль компании.
Таким образом можно проанализировать множество различных вариантов стратегий развития и выбрать оптимальную тактику действий.
Статистический анализ
Сбор и обработка материалов по заданным критериям позволяет получать данные для дальнейшего машинного обучения, составления прогнозов, в имитационном моделировании и предиктивной аналитике. Однако, размышляя над необходимостью заказать анализ больших данных статистическим методом, следует учитывать, что для получения более достоверных результатов, нужно обеспечить достаточный объем исходной информации. Это связано с тем, что статистика проводится путем анализа выборочных данных из всего потока. При этом в выборку могут попасть недостоверные или искаженные сведения.
Путем статистического анализа можно получить данные о взаимосвязи различных показателей, об изменении показателей с течением времени, вычислить средний показатель или подсчитать процентное соотношение результатов исследования.
Визуализация аналитических данных
Приняв решение заказать анализ Big Data клиент может рассчитывать на визуализацию полученных результатов. Подача материала в виде понятных графиков и схем воспринимается лучше громоздких текстовых отчетов.
Визуализация осуществляется при помощи специализированных программ (Qlik, Microsoft, Tableau, Orange и Microstrategy) и различных видов технических средств.
Приведение данных к единому формату
При анализе больших данных информация из различных источников может иметь не только различный характер, но и различный формат. Поэтому перед тем, как загрузить данные в базу проводят их смешение, интеграцию и конвертацию.
Говоря о методах анализа Big Data, следует отметить и техническую сторону вопроса. Рассмотрим наиболее востребованные инструменты для обработки больших данных.
- MapReduce. Система обработки информации, созданная корпорацией Google, осуществляет работу с данными одновременно на множестве серверов, которые образуют кластер. Первоначальный анализ происходит на локальных серверах, после чего результаты всех исследований сводятся воедино. Такой алгоритм позволяет значительно быстрее получать результаты при обработке огромных объемов информации.
- NoSQL. NoSQL не требует внедрения заранее проработанной схемы данных. За счет этого информацию можно быстро помещать или извлекать из хранилища. Данный инструмент весьма востребован при работе с разнотипной информацией.
- Hadoop. Инструмент, позволяющий создавать модели обработки информации на подобии MapReduce. Его используют Mail.ru Cloud Solutions, ClickHouse и пр.
- Языки программирования. Для создания программ, призванных анализировать большие данные и собирать статистику, применяют различные языки программирования. Например, R (для работы с графикой и статистической), Scala, Java и Python.
Какие задачи решает Big Data?
Принимая решение заказать Big Data, клиент, как правило, нацелен на получение достоверных прогнозов для принятия того или иного решения. Глобальной задачей БД является описательная аналитика и возможность составления прогностических моделей.
Однако с понятием Big Data традиционно связывают еще 3 вида задач: хранение и управление данными, структурирование информации и анализ больших данных.
Хранение и управление Big Data
Учитывая, что объемы Big Data исчисляются несколькими сотнями терабайт или даже петабайт, использовать для их хранения стандартные реляционные базы данных оказывается нецелесообразно и невозможно. Для этого существуют специализированные файловые системы, состоящие из нескольких десятков, сотен, тысяч жестких дисков.
Для облегчения управления данными и более простого поиска нужной информации разрабатывается «карта» (map).
Для снижения рисков потери данных и более надежной работы системы все данные дублируются (иногда по несколько раз).
Структурирование информации
Одной из основных проблем (она же и преимущество) Big Data является большой объем неструктурированной информации (например, тексты, картинки, видео и пр.). Хранение таких данных может принести большую выгоду бизнесу в будущем (снижается риск потери актуальной информации), но с другой потребуется значительных усилий по обеспечению возможности эффективно работать с ними.
Чтобы быстро извлекать необходимые материалы из общего массива потребуется разработка специальных программ и алгоритмов, процедур построения и актуализации моделей.
Анализ Big Data
Основная цель Big Data – предоставление максимально полной информации об объекте исследования и составление прогностических расчетов на основе имеющихся данных.
Для анализа больших данных используются различные инструменты и методы, о которых мы говорили с вами ранее. К ним относятся Map-Reduce, продукты для составления статистических отчетов, программы для прогностического моделирования, классификации исходных массивов информации и пр.
Какой бы инструмент анализа больших данных не был избран для построения прогностических моделей, следует учесть, что точность прогнозов всегда будет относительной и во многом зависит от качества выборки.
Многие подрядчики, предлагающие заказать Big Data, говорят о том, что для выстраивания качественной модели необходимо использовать весь объем имеющихся данных. Это не соответствует действительности. Точность статистики заключается в том, что при корректно произведенной выборке расчеты, основанные на 10 тысячах наблюдений, будут также верны, как расчеты, сделанные на основе 100 миллионов единиц информации.
Стоит отметить и то, что особая ценность Big Data заключается в возможности использовать всю массу информации для ее последующей сегментации и кластеризации. Впоследствии это дает возможность создавать прогнозы для отдельных классов.
Где используется Big Data?
Получение большого количества информации, позволяет человеку глубже понять суть явлений и предметов и использовать эти знания для построения более качественных и точных прогнозов на будущее. Так, например, представители бизнеса, анализируя поведение пользователей, могут спрогнозировать спрос на тот или иной товар, а сотрудники гидрометцентров, основываясь на сопоставлении различных факторов, – прогнозировать появление смерчей и землетрясений.
Остановимся более подробно на том, в каких сферах активно применяется анализ больших данных и как это помогает обществу.
Здравоохранение.
Сбор данных о различных заболеваниях и препаратах для их лечения позволяет медицинским работникам отсеивать неэффективные методы и разрабатывать наиболее прогрессивные способы борьбы с недугом. Анализ больших данных в медицине дает возможность сегодня излечивать такие болезни, которые 60-70 лет назад относились к разряду неизлечимых.
Метеорология.
Анализ больших данных о природных явлениях, информации поступающей с миллионов датчиков по всей планете позволяет с высокой долей вероятности предсказывать извержения вулканов или возникновение смерчей. В свою очередь вовремя сделанное предупреждение дает возможность избежать многочисленных жертв и разрушений.
Торговля
Представители бизнес-сообщества – аудитория наиболее часто обращающаяся в специализированные компании, чтобы заказать анализ больших данных.
Сбор статистических данных позволяет с высокой вероятностью определить сезонность спроса на те или иные группы товара, целевую аудиторию, предпочитающую продукты определенного вида, а также помогут ответить на вопрос: «Как будут развиваться события?». Например, если снизить или повысить цену на определенную товарную позицию.
Особой ценностью использования Big Data в сфере торговли является то, что технология дает возможность выявить неочевидные на первый взгляд стимулы роста продаж.
HR
Приняв решение заказать анализ больших данных о соотношении количества покупок и времени их совершения, сотрудники HR-подразделения смогут более корректно составить графики работы продавцов. В часы пик потребуется задействовать больше операторов касс, а в часы затишья часть коллектива можно освободить. Таким образом сокращаются затраты бизнеса на выплату заработной платы и увеличивается лояльность покупателей, которым не придется стоять в очереди.
Находит свое применение Big Data и в других сферах жизни общества: в экономике, государственном управлении, банковской сфере, на телевидении и пр. Однако наиболее востребованным анализ больших данных остается в сферах бизнеса и маркетинга.
Большие данные в маркетинге и бизнесе
Вся стратегия развития бизнеса основывается на знаниях об особенностях поведения и предпочтениях клиента. Приняв решение заказать анализ больших данных, вы сможете предложить покупателям именно тот товар, который будет пользоваться спросом, создадите программу лояльности, отвечающие запросам аудитории и максимально увеличивающую ценность бренда. Применяя технологии Big Data, вы сможете максимально точно скорректировать стратегию развития компании, запустить эффективную рекламу и выстроить маркетинговую стратегию, которая принесет значительный прирост прибыли. С помощью полученной из Big Data информации также можно больше узнать о целевой аудитории и привлечь на сайт больше готовых к совершению целевого действия лидов.
Преимущества использования Big Data для бизнеса:
- Внедрение проектов, максимально отвечающих потребностям клиентов.
- Более глубокое понимание целевой аудитории.
- Изучение авторитетности бренда, выявление сильных и слабых сторон, корректировка работы персонала и схем обслуживания потребителей.
- Привлечение целевой аудитории и лидов, готовых к совершению покупки.
- Составление прогнозов по популярности того или иного продукта перед внесение новой товарной позиции в ассортимент.
Примеры внедрения Big Data в бизнесе.
- Компания МТС внедрила собственные мощности Big Data в 2014 году. При этом анализ больших данных использовался для развития двух направлений: планирование установки сотовых вышек и запуск стратегических проектов. За 3 года экономическая эффективность применения технологий Big Data составила 3,5 млрд. рублей.
- Правительство Германии на основе информации, предоставленной в ходе анализа больших данных, выявило граждан, необоснованно получающих дотации, и сократило расходы на выдачу пособий по безработице, вернув в бюджет страны более 15 млрд. евро.
- Coca-Cola славится своими эффектными рекламными компаниями. Все они создаются на основе анализа больших данных. Корпорация настолько хорошо изучила свою целевую аудиторию, что, кажется, знает нас лучше нас самих.
- Master Card удается уберечь от кражи более 3 млрд. долларов ежегодно, применяя Big Data для предупреждения мошеннических действий со счетами клиентов.
Согласно статистическим данным более 70 % решений в бизнесе и государственном управлении в мире принимаются на основе анализа больших данных.
Преимущества и недостатки больших данных
В настоящее время можно констатировать тот факт, что анализ больших данных – наиболее продвинутый метод исследования и обработки информации. Он открывает принципиально новые возможности перед бизнесом и является весомым преимуществом в условиях возрастающей конкуренции.
На графике, представленном выше, отображена динамика интереса к технологиям Big Data по данным Google Trends. С начала появления данного понятия, объемы использования БД неуклонно возрастают и можно с уверенностью сказать, что Big Data – технология будущего.
Преимущества БД
Приняв решение заказать Big Data, клиент получает возможность получать результаты в режиме реального времени. Это позволяет вовремя реагировать на возникновение ошибок, аномалий или попытку мошенничества.
Глубинное понимание целевой аудитории и запросов рынка, возможное благодаря внедрению анализа больших данных, помогает бизнесу эффективнее развиваться, предлагать клиентам актуальные товары и услуги, создавать эффективные стратегии развития и маркетингового продвижения.
Использование Big Data в медицинских организациях помогает спасать человеческие жизни, благодаря своевременно собранному достоверному анамнезу пациента, полученному из различных электронных баз данных.
Современные технологии также позволяют работать с различными типами информации: не только с математическими единицами, но также с текстами, картинками, видео и аудио-контентом.
Анализ больших данных также помогает пользователю выявить неочевидные закономерности, взаимосвязи определенных факторов и процессов. А также построить множество прогностических моделей, помогающих принять верное решение в той или иной ситуации.
Недостатки БД
Анализ больших данных открывает новые возможности и перспективы развития бизнеса. Однако данная технология весьма затратна и по карману не каждому предпринимателю. Чтобы получать наиболее актуальную информацию, поступление данных и их анализ должны осуществляться в режиме реального времени, а не периодически. Чтобы сократить расходы и в тоже время получить весомые конкурентные преимущества, владелец бизнеса может заказать анализ больших данных в профессиональной организации. Например, в компании «MAGWEY». В нашей команде трудятся опытные аналитики и дизайнеры, которые помогут визуализировать результаты исследований, представив их в виде понятных схем и графиков.
Самостоятельная работа с Big Data также несет в себе и юридическую угрозу для бизнеса. При неправильном обращении с массивами конфиденциальных данных, может произойти утечка информации. Это в свою очередь может повлечь наложение серьезных штрафных санкций, которые сильно ударят по бюджету и снизят итоговые показатели.
Заказать генерацию лидов с помощью больших данных
Доля электронной коммерции неуклонно растет во всем мире. Вместе с бизнесом на просторы интернета переместилась и значительная часть рекламного рынка. Конкуренция за внимание целевой аудитории возрастает, что влечет за собой появление новых инструментов привлечения трафика и лидогенерации.
Одним из наиболее перспективных и значимых для развития бизнеса факторов стало использование анализа больших данных. Современные технологии позволяют в режиме реального времени за считанные секунды получать данные, собранные из множества различных источников за разный период времени, выявлять закономерности и использовать их при выстраивании маркетинговых стратегий.
Существенное влияние оказали технологии Big Data и на процесс привлечения лидов. Размытые представления о целевой аудитории, ее предпочтениях и поведенческих особенностях уходят в прошлое. Больший трафик получает тот, кто досконально изучил свою ЦА, знает, как она мыслит и что ей предложить. Маркетинговые стратегии переориентируются с простого привлечения посетителей на привлечение так называемой «горячей» аудитории. То есть тех, кто уже готов совершить покупку. Это становится возможным благодаря анализу больших данных. Учитывая сотни и даже тысячи различных параметров, маркетологи получили возможность дотянуться до узкой целевой аудитории, что в итоге значительно увеличивает прибыль компании и сокращает расходы на рекламу.
Подход к привлечению трафика становится все более осознанным и кропотливым. Требования к нему возрастают. Чтобы не отставать от тенденций развития рынка и даже опережать их на один шаг, рекомендуется заказать анализ больших данных. Изучив свою целевую аудиторию более подробно и разносторонне, вы сможете привлекать на сайт лидов, которые с большой долей вероятности конвертируются в реальных клиентов и принесут прибыль.
Приняв решение заказать Big Data, пользователь получает возможность более корректного использования маркетинговых инструментов, а также может более точно просчитать ROI – потенциальную прибыль компании.
Полученную в ходе анализа больших данных детальную информацию можно использовать и для других целей, таких как:
- Дополнение данных по лидам в CRM-системе и получение возможности более эффективно реализовывать воронку продаж с каждым конкретным клиентом.
- Более точно настраивать таргетированную рекламу, снижая количество показов и увеличивая число переходов.
- Применение полученных сведений для моделирования Look-alike аудитории.
- Применение данных в ремаркетинговых компаниях.
- Использование информации о поведенческих особенностях и предпочтениях аудитории для прогнозирования.
Заказать генерацию лидов на основе анализа больших данных вы можете в маркетинговом агентстве «MAGWEY». Свяжитесь с нами по телефону горячей линии 7 (495) 085-34-98, заполнив форму обратной связи или направив обращение на нашу электронную почту info@magwey.ru. Наши специалисты с удовольствием ответят на все волнующие вас вопросы и проконсультируют относительно нюансов заказа тех или иных услуг.
Автор: Скобликова Марина.
