Переосмысление Big Data: Почему бизнес Не теряет интерес к знаниям о клиентах

Три дня назад Forbes опубликовали статью Константина Степанова, исполнительного директора HFLabs “Big Data под угрозой: почему бизнес больше не стремится узнать все о своих клиентах”, что спровоцировало меня на заочную дискуссию [ссылка: .

Для экономии вашего времени приведу основные мысли автора:

1.Замедление сбора данных: Бизнесы, которые ранее активно собирали данные о клиентах, теперь делают это с меньшей активностью и интересом.

2.Разочарование в результативности: Накопленные данные часто не коррелируют с бизнес-результатами, что вызывает разочарование у компаний.

3.Безопасность данных и штрафы: Увеличение рисков утечек данных и возможных штрафов за нарушения в области защиты данных заставляют бизнес переосмыслить свой подход к сбору данных.

4.Изменение поведения потребителей: Клиенты стали менее отзывчивы к навязчивому сбору и использованию их данных, что также влияет на стратегии компаний.

5.Рост стоимости хранения данных: Увеличение стоимости серверов и хранения данных приводит к более взвешенному подходу к закупкам и использованию данных.

6.Изменение акцента в обработке данных: Фокус смещается с объема данных на их актуальность и качество, а также на более осторожное и законное их использование.

Итак, немного воды - в эпоху цифровых технологий, big data играет ключевую роль в стратегиях компаний. Несмотря на некоторые мнения о снижении интереса к этому направлению, на деле мы наблюдаем обратную тенденцию. Технологии сбора данных становятся более эффективными, а их анализ помогает компаниям лучше понимать и удерживать клиентов.

1.Ускорение сбора данных:

Современные технологии IoT, социальные сети и мобильные приложения открывают новые горизонты для сбора данных. Примером может служить Amazon Go, где сенсоры и камеры позволяют отслеживать покупки клиентов в реальном времени. Это дает Amazon безграничные возможности для анализа потребительского поведения. Исследование McKinsey подтверждает важность этих технологий в розничной торговле [ссылка: https://www.mckinsey.com/industries/retail/our-insights/the-tech-transformation-imperative-in-retail ].

2.Данные и бизнес-результаты:

Netflix - яркий пример того, как анализ данных может улучшить взаимодействие с клиентами. Персонализация рекомендаций на основе просмотренных данных привела к росту числа подписчиков и улучшению удержания клиентов. Это демонстрирует, что грамотный анализ данных напрямую влияет на бизнес-результаты. В подтверждение статья в Harvard Business Review о стратегиях данных Netflix. Ссылку дам позже.

3.Безопасность данных:

Apple, подчеркивая важность конфиденциальности данных, ставит безопасность на первый план. Их стратегия показывает, что укрепление доверия клиентов через защиту их личной информации является ключевым фактором успеха. Подробнее об этом можно прочитать в исследовании Forrester [ссылка: https://www.forrester.com/blogs/deciphering-apples-recently-announced-data-protection-features/ ].

4.Оптимизация затрат на хранение данных:

Снижение стоимости хранения данных и повышение эффективности их обработки делают big data доступнее. Облачные технологии играют здесь ключевую роль, позволяя даже малым компаниям использовать преимущества аналитики данных. Доклад Gartner о тенденциях в облачных технологиях и их влиянии на бизнес хорошо это описывает. Ссылку дам позже.

5.Фокус на качестве данных:

Starbucks эффективно использует данные для определения местоположений новых кофеен и разработки маркетинговых стратегий. Их успех подчеркивает, что качество и актуальность данных важнее их количества. Узнать больше можно в статье на TechHQ [ссылка: https://techhq.com/2018/09/how-starbucks-uses-data-and-insights-to-win-big/ ].

В заключение напишу следующее:

Big data остается важным инструментом в арсенале современного бизнеса. Компании, которые эффективно используют данные, получают значительное конкурентное преимущество, улучшая свои продукты и услуги, повышая лояльность клиентов и укрепляя свои позиции на рынке.

А неудачный опыт отдельно взятых компаний, которые на волне «хайпа» неэффективно набрали штат и/или набрали неэффективный штат - лишь неудачный опыт этих компаний. Обобщение является ошибочным.