A Big Data hatása a marketingre

Ezt a hasonlatot még 2012-ben tweetelte Geoffrey Moore tanácsadó. Habár 7 évvel ezelőtt ez a megjegyzés még erős túlzásnak tűnhetett, mára a big data (vagyis a nagyméretű adatmennyiség) minden szektorban jelen van – köztük természetesen a marketingben és az értékesítésben is, és habár Moore tweetje kifejezetten a big data analitikát emlegette, ma már tudjuk, hogy valójában a big data összes elemére igaz az adatgyűjtéstől kezdve az integráción át a tárolásig, és így tovább.

A big data mára a különböző cégek esszenciális eszközévé vált. Legyen szó az ügyfélhűség megerősítéséről, az aktivitás fellendítéséről, a teljesítmény javításáról, vagy az árképzés optimalizálásáról, az óriási adathalmazok a marketingesek titkos fegyverei lettek.

Azonban a big data előnyeit csak kemény munka árán lehet kiérdemelni, hiszen ezek az adatok gondos válogatásra, szűrésre, feldolgozásra, és persze elemzésre szorulnak, mielőtt bármi hasznuk lenne a marketingesek számára. Szerencsére manapság megannyi korszerű megoldás közül választhatunk, amelyek megkönnyítik ezt a folyamatot.

De mégis hogyan változtatja meg gyökerestől a big data a marketing és az értékesítés világát? A következőkben erre és kapcsolódó kérdésekre olvashatsz választ.

Hogyan befolyásolja a big data a marketing és az értékesítés szektorait?

Először is definiáljuk, hogy mit jelent a big data egy marketinges számára. Leegyszerűsítve, a big data a hatalmas adatmennyiségek rögzítését, elemzését, és felhasználását jelenti az üzleti teljesítmény javítására. Íme csupán néhány példa erre:

A célközönség részletes megismerése

Az minden marketinges számára evidens, hogy csak úgy „marketingezhet” hatékonyan célközönségének, ha tudja is, hogy kiknek kell megfogalmaznia üzeneteit. Ehhez kapcsolódik az „ismerd az ügyfeled” (angolul „know your customer”, röviden KYC) koncepciója, amelyet még sok-sok évvel ezelőtt dolgoztak ki a banki csalások kiküszöbölése végett. A KYC rálátást kínál az ügyfelek viselkedésére, és habár eleinte tényleg csak nagyobb pénzügyi intézmények számára volt elérhető, ma a big datának és a felhőalapú adatfeldolgozásnak köszönhetően még a kisebb vállalkozások is élvezhetik az előnyeit.

Ahhoz, hogy marketing törekvéseid hatékonyak lehessenek, tudnod kell azt is, hogy ügyfeleid milyen módon lépnek kapcsolatba márkáddal. A big data analitika többek között ezzel kapcsolatban is rengeteg hasznos információt kínálhat, amelyeket aztán felhasználhatsz új termékeid fejlesztéséhez, a meglévők javításához, vagy az ügyfelenkénti bevétel fokozása céljából.

Mindezt 360°-os betekintésként is szokás emlegetni.

A márkaismertség megerősítése

Az Aberdeen Group által lebonyolított Data-Driven Retail tanulmánya szerint az adatalapú kereskedők éves szinten 2,7-szer akkora növekedést tapasztalnak a márkaismertségben, mint a többi tesztcsoport.

A big data által kínált információk birtokában a marketingesek azonosíthatják, hogy hol és mikor érdemes ügyfelekre szabott tartalmakat kínálni a márkaismertség növelése érdekében.

Hatékonyabb ügyfélszerzés

A McKinsey egyik felmérése szerint azok, akik „intenzíven” használják az ügyfélanalitikákat, 23-szor valószínűbb, hogy jobban teljesítsenek az ügyfélszerzés terén, mint versenytársaik. A felhőszolgáltatások személyre szabott adatok folyamatos begyűjtését és elemzését teszik lehetővé, méghozzá egyszerre több forrásból is (internet, mobilalkalmazások, email, élő chat, stb.)

Valós idejű adatkezelés a felhőben

A big data, illetve a felhőszolgáltatások lehetővé teszik az adatok valós idejű nyomon követését. Ez olyan sebességet, precizitást, és hatékonyságot kínál a marketingesek és értékesítők számára, amelyhez hasonlót egyetlen más technológia sem. 

A big data összességében olyan információkat biztosít egy cég számára, amelyek felhasználásával (tevékenységeik optimalizálásával) jelentős költségeket és időt takaríthatnak meg.

A big data három fő típusai marketingesek számára

A marketingesek számára a big data következő három típusa releváns, amelyek mind más forrásokból gyűjthetők be, és más helyen tárolják őket:

Ügyféladatok

Ezen adatok segítségével a marketingesek közelebbről is megismerhetik ügyfeleiket. Ide tartoznak többek között az olyan információk, mint a név, az email cím, illetve a kereséséi és vásárlási előzmények, de ide sorolhatjuk még az olyan kevésbé evidens adatokat is, mint az ügyfelek hozzáállását, például a közösségi médiás tevékenységek, kérdőívek, és egyéb források alapján.

Pénzügyi adatok

Ezek az adatok a teljesítmény mérésében és optimalizálásában segítenek. Ide tartoznak például egy cég értékesítési és marketingstatisztikái, költségei, és árrései is. Továbbá a versenytársak ismert pénzügyi adatai is ide sorolhatók, mint például az árképzésük.

Működési adatok

Ezek a cég üzleti folyamataira vonatkoznak, úgymint a szállítmányozásra, a logisztikára, az ügyfélkezelő rendszerekre, és így tovább. Ezen adatok elemzése segíthet a költségek csökkentésében és a teljesítmény javításában.

Konkrét példák a big data és a marketing kapcsolatára

Elsevier: Big data a marketingnaptár optimalizálására

Az Elsevier a világ legnagyobb tudományos, technikai, és egészségügyi információszolgáltatója, amely évente több, mint 430 ezer szakértők által ellenőrzött kutatási cikket publikál.

A big data és a több felhőből álló környezet hatékony módszert kínál arra, hogy nyomon követhessék újságaikat és könyveiket azok életciklusa alatt, és hogy hatékonyabban megtervezhessék erőforrásaik elosztását a gördülékeny munkavégzés és a marketing működtetése érdekében. Az Elsevier cikkei a világméretű cég széleskörű forrásainak köszönhetően jönnek létre. A több felhőből álló rendszerből származó big data felhasználásával ezek a források egyetlen globális marketingüzenet-stratégiává állnak össze.

A DMD Marketing Corp. a big datának köszönhetően háromszorosan túlteljesíti versenytársait

A DMD Marketing Corporation kínálja az egyetlen olyan hitelesített adatbázist, amely több, mint hatmillió feliratkozott amerikai egészségügyi szakember email adatait tartalmazza. A DMD fennállása során több mint 300 millió emailt küldött ki, és 30 ezer email kampányt bonyolított le.

Az egészségügyi szakembereket megcélzó email kampányoknak óriási versenyben kell helytállniuk, azonban a big datának köszönhetően a DMD-nek sikerült megkülönböztetnie magát a konkurenciától. Felhőalapú big data integrációs eszközök használatával a DMD napi rendszerességgel frissíti email adatbázisát, nem pedig háromnaponta, és ennek köszönhetően 95%-os email kézbesítési arányt sikerül elérnie.

A Beachbody közel valósidejű ügyfél-viselkedési adatokkal csökkenti az ügyfél-lemorzsolódást

A Beachbody a fitnesz, az egészséges táplálkozás, és a motiváció egyik legnagyobb nemzetközi játékosa, több mint 23 millió ügyféllel. A márka igyekszik pazar ügyfélélményt, motivációt, és olyan tartalmakat biztosítani, amelyekkel rendszeresen visszacsalogathatják ügyfeleiket magukhoz.

A Beachbody bárhol megtekinthető videói nagyon népszerűek, de ezen kívül élő edzéseket is közvetítenek az edzőtermekben. A big data lehetővé tette a cég számára, hogy valós idejű ügyfél-viselkedési adatokat szerezzenek a fitneszcenterekből. Ezeket kombinálva az online adatforrásokból származó adatokkal, a márka személyre szabott ajánlatokat teremt ügyfelei számára, csökkentve ezzel azok lemorzsolódását.

A big datával kapcsolatos kihívások a marketingben

Az informatikai vezetők 88%-a szerint cégük ténylegesen érti ügyfeleiket, azonban a fogyasztók mindössze 61%-a érzi úgy, hogy a cégek valóban megértik szükségleteiket. A számok nem hazudnak – a big data alkalmazása szemmel láthatóan még mindig akadályokba ütközik, amelyekre valamilyen megoldást kell találni. Nézzük meg, hogy melyek ezek:

1. Eltérő adatrendszerek

Az ügyfelek és a cégek közötti szakadék egyik lehetséges oka, hogy mennyire időigényes feladat is beszerezni ezeket az adatokat a különböző forrásokból. Az ügyfelek hamar észlelik a változásokat, ezért minél többet késik az adatok rögzítése, annál nagyobbá válik ez a bizonyos szakadék. Ez komoly problémát jelent a marketingesek számára, hiszen ahogy az adatok elavulttá válnak, úgy a rajtuk alapuló személyre szabott ügyfélélmények is veszítenek a relevanciájukból.

A cégek gyakran több rendszert alkalmaznak adataik tárolására és feldolgozására. Azonban az adatok összeszedése ezekből a különböző rendszerekből (gyakran több csatornán keresztül), időigényes feladat, ami késleltetheti az elemzés folyamatát, veszélyeztetheti az adatok biztonságát (és az adatkezelési szabályok betartását), és persze az általános hatékonyságot is csökkentheti.

Az egyik lehetséges megoldás erre a problémára az úgynevezett ügyfél MDM (customer master data management, azaz központi ügyféladat-kezelés). Az ügyfél MDM lényege, hogy minden ügyféladatot egyetlen egy központi bejegyzésben összegez, és ezzel egy 360° fokos képet kínál az adott ügyfélről. Ezek az adatok aztán bármikor könnyedén hozzáférhetők erről a központi helyről, ami jelentősen csökkenti az ügyfélszerzéshez szükséges időt.

2. Folyamatos adatforrások

Az adatrögzítés kihívásai fokozódnak, ha a folyamatos forrásokból beérkező adatokról van szó. Az IoT rendszerek számos érzékelővel rendelkezhetnek, amelyek kombinálva óriási folyamatos adatmennyiséget szolgáltathatnak, leterhelve ezzel még a nagyobb adatrendszereket is. Ezeket az adatokat persze valós időben fel is kell tudniuk dolgozni ezeknek a rendszereknek. Ahogy a marketingesek egyre több IoT eszközt használnak célközönségük elérésére, felhőalapú big data megoldásokra lesz szükségük, hogy képesek legyenek hatékonyan kezelni a folyamatosan beáramló adatmennyiséget.

Bizonyos folyamatosan beáramló adatok, mint a GPS, a webhelyen végzett kattintások, vagy a videómegtekintési adatok olyan viselkedési információkat kínálnak az ügyfelekről, amelyek rendkívül fontosak lehetnek a marketingesek számára. Szerencsére már most is léteznek olyan eszközök (pl. Google Cloud), amelyek lehetővé teszik a marketingesek számára, hogy a legtöbbet hozhassák ki ezekből a folyamatos adatforrásokból.

3. Részlegek közötti együttműködés

A technológia nem az egyetlen tényező, ami kihívást jelenthet a big data hatékony alkalmazásának a marketingben. A big data zökkenőmentes átvételéhez a cég különböző csapatainak kell együttműködniük, ráadásul úgy, hogy minden részleg tisztában legyen vele, hogy számukra mit is jelent a big data, és hogyan hasznosíthatják azt.

Például a marketingesek csak akkor hasznosíthatják a big datát, ha annak analízise gyors és hatékony. Ehhez több felhőből álló rendszereket kell alkalmazni, amelyek lehetővé teszik az informatikai és más adatkezelő részlegek számára, hogy saját eszközeiket használhassák, saját munkakörnyezetükben és hogy a legfontosabb adatokat más részlegek számára is elérhetővé tegyék.

Ez egyértelművé válik, ha összehasonlítod egymással az informatikai és más csapatokat. Az IT-s részlegnek összetett eszközökre van szükségük részletes felhasználói felületekkel. Az üzleti részlegnek célzott, egyszerű, de hatékony eszközök kellenek. Nincs olyan egyetlen rendszer, amelyet mindkét csapatnak megfelelő lenne.

Ezen csapatok hatékony együttműködéséhez tehát több eszközre van szükség, amelyek segítségével kommunikálhatnak egymással. Ezt nevezzük kollaborációs adatkezelésnek. Egy kollaborációs adatkezelő rendszer lehetővé teszi a különböző csapatok számára, hogy egy olyan felületen oszthassák meg egymással az adatokat (és kezelhessék azokat), amely tökéletesen igazodik szükségleteikhez.

A felhők szerepe a big data és a marketing kapcsolatában

Nehéz lenne bármelyik iparágban is működésre bírni a big datát felhőalapú informatikai rendszerek nélkül, hiszen az ilyen adatok begyűjtése, tárolása, és elemzése óriási tárhelyet és feldolgozóerőt követel meg. Szerencsére a felhőtechnológia folyamatosan fejlődik, és így ezek az eszközök egyre hatékonyabbá válnak.

A felhőalapú informatikai rendszerek elősegítik a virtuális számítógépek és tárolók használatát. Ez lehetővé teszi a munkateher áthelyezését, ami lehetetlen lenne a felhőrendszerek nélkül. A marketingcsapatok így sokkal rugalmasabban mozgathatják ezeket a munkaterheket, elkerülhetik a terjesztőtől való függést, csökkenthetik költségeiket, és új megoldásokkal állhatnak elő, amiket egy fizikai infrastruktúra sosem tenne lehetővé.

Több szolgáltató, úgymint az AWS, az Azure, vagy a Google Cloud is kínál ilyen felhőmegoldásokat, amelyek ráadásul egyszerűen beszerezhetők, beállíthatók, és használhatók a marketing big data kezelése céljából. Ezek a rendszerek általában percek alatt beindíthatók.