Блог

На сьогоднішній день весь світ складається з даних, які щоденно генеруються окремою людиною і бізнесом. За підрахунками у 2020 році кожний користувач Інтернету щосекунди створював 1,7 МБ інформації, Google оброблював більш ніж 40 000 запитів, близько 3 млн листів відправлялися людьми по всьому світу. І ці показники продовжують стрімко зростати.

Обробка такої кількості даних вимагає сучасних аналітичних рішень, зокрема аналітики великих даних.

Що це таке?

Big Data Analytics (BDA) – сукупність передових аналітичних методів, які направлені на роботу з великими й різними даними для виявлення цінної інформації зі структурованих, напів структурованих, неструктурованих наборів даних з різних джерел та різного розміру (від терабайт до зетабайт). За допомогою цього інструменту можна виявити скриті закономірності, невивчені кореляції, тенденції ринку та переваги клієнтів. BDA містить такі технології та методи, як прогнозована аналітика, статистичний аналіз, текстовий аналіз, візуалізація даних, машинне навчання, штучні нейронні мережі, просторовий аналіз, Data Mining, розпізнавання образів, імітаційне моделювання та ін.

Обсяг даних у сучасному світі приголомшує, але й відкриває великі можливості бізнесу. Наприклад, в роботі з клієнтами та їхньою поведінкою. Завдяки збору та аналізу даних по кожному клієнту з’являється можливість надати персоналізовану пропозицію за запитом. Унаслідок цього компанія стає більш конкурентоспроможною, підвищується якість обслуговування клієнтів і зростає дохід.

Декілька прикладів того, як Big Data Analytics може покращити обслуговування клієнтів:

• Персоналізація: завдяки здатності BDA виявляти скриті дані компанії можуть краще пізнати своїх клієнтів, а також спростити й трансформувати відношення «Клієнт – Компанія».
• Лояльність клієнтів: аналітика великих даних забезпечує кількісне й якісне уявлення стану бізнесу. Таким чином, менеджмент компаній має можливість виявити значущі тенденції, які в подальшому можуть перетворитися в більш якісні продукти. Послуги й операційну діяльність. Це, зі свого боку, дозволяє зміцнити лояльність клієнтів.
• Відстеження поведінки клієнтів: цей інструмент допомагає визначити, що стоїть за поведінкою клієнтів. Таким чином, компанії мають можливість встановити більш якісний зв’язок з клієнтом й підвищити якість обслуговування.
• Збір даних: зараз кожна покупка, голосова команда чи пошук можуть бути зареєстровані. В епоху цифрового маркетингу компанії мають можливість створювати профілі по кожній людині з тисячами таких даних.
• Утримання клієнтів: дані мають величезний потенціал і відіграють важливу роль у плануванні, водночас враховують інтереси конкретних користувачів. Це допомагає утримувати існуючих клієнтів та залучати нових.
• Прогнозований аналіз: такий аналіз корисний у визначенні існуючих і майбутніх інтересів клієнтів. Також, прогнозований аналіз допомагає бізнесу визначити майбутні події, що надає можливість заздалегідь підготуватися, запобігти ризикам та вплинути на результат.
• Підтримка: завдяки аналітиці великих даних можна визначити за допомогою якої платформи клієнтам краще отримувати підтримку.