Зачем малому бизнесу большие данные и где их взять

Собирать и обрабатывать самостоятельно не обязательно.

Бизнесу, который работает в высококонкурентной среде, важно анализировать поведение потребителей, чтобы удерживать клиентов и привлекать новых. Один из самых эффективных инструментов такого анализа — большие данные. Интерпретируя их, можно точечно корректировать бизнес-процессы.

Например, достоверная информация о целевой аудитории позволяет экономить на рекламе за счёт детального таргетирования рекламных кампаний. Геоаналитика помогает выбрать удачную локацию для новой торговой точки или офиса. А скоринг — оценка финансового состояния клиентов — обезопасить себя от мошенников.

Собрать релевантную базу данных из открытых источников практически невозможно. Нужны собственные каналы. Скажем, для ритейла это могут быть CRM-системы, бэклоги по покупкам, истории поиска на сайте. Компаниям из других сфер для оптимизации процессов поможет, к примеру, информация о работе оборудования или погоде.

Однако сами по себе большие данные серьёзной ценности не представляют. Главное — их обработка и выявление скрытых корреляций. Процесс называется дата-майнингом и он затратен: создание центра обработки данных, разработка алгоритмов, привлечение инженеров и аналитиков.

Такие расходы по карману только крупным корпорациям. Однако малый бизнес тоже может получить выгоду от больших данных, обратившись за помощью в компанию, которая их собирает и интерпретируют.

«Билайн» проводит исследования на основе агрегированных данных, которые позволяют подтвердить или опровергнуть определённую гипотезу. Клиент заполняет бриф, и наши специалисты создают алгоритм обработки данных, решающий конкретную бизнес-задачу.

Такие исследования не нарушают федеральный закон о защите персональных данных — информации, на основании которой можно идентифицировать человека. Например, сочетание имени и адреса электронной почты. Для проверки гипотез и разработки выигрышных стратегий «Билайн» использует деперсонализированную информацию.

Заказчик получает только обезличенные выводы — например, общие паттерны поведения клиентов или прогнозирование спроса. А персональные данные остаются конфиденциальными.

Цена за использование больших данных зависит от поставленной задачи. Стоимость внедрения алгоритма не превышает сумму, которую заказчик сэкономит благодаря его использованию.

Малому бизнесу не выгодно строить свои алгоритмы — результат, как правило, не оправдывает потраченные средства. В том числе из-за того, что поведение потребителей со временем трансформируется, и выводы, сделанные на устаревших данных, теряют актуальность.

«Билайн» собирает динамические, постоянно обновляющиеся данные. Это позволяет корректировать алгоритмы, а не строить каждый раз новые. Динамические данные также открывают доступ к сквозной аналитике. С её помощью можно, к примеру, оценивать эффективность рекламной кампании — откуда пришла заявка или клиент — и корректировать стратегию в режиме реального времени.