Блог

Сучасні компанії володіють великим обсягом даних. Приблизно 80% із них – це неструктуровані дані. Нині обсяг неструктурованих даних різко збільшується зі швидкістю 55 – 65% на рік. Такі дані можуть бути дуже корисними для досягнення бізнес-цілей. Тому варто звернути увагу на інструменти вивчення неструктурованих даних, що дозволить отримувати додаткову інформацію та використовувати її в процесі прийняття рішень.

Основні цілі використання неструктурованих даних

1. Розробка продукту

За допомогою неструктурованих даних компанії можуть вивчити та проаналізувати настрої споживачів, звернення до служби підтримки, соціальні мережі тощо. Такий підхід дозволить компаніям знайти шляхи покращення своїх послуг та/або продуктів, що, зі свого боку, призведе до покращення показників ефективності;

2. Продаж та маркетинг

Основна мета використання неструктурованих даних у маркетингу – визначення купівельної тенденції, сприйняття бренду, оцінка настроїв клієнтів. Аналіз повідомлень у соціальних мережах, обговорень на форумах та інших майданчиках допоможе оцінити ефективність продажу та маркетингу. Також неструктуровані дані корисні для алгоритмів, які використовуються у CRM-платформах. Предиктивна аналітика дозволяє отримувати висновки, з допомогою яких компанії можуть передбачити потреби клієнтів. У цьому випадку компанія отримує можливість запропонувати певний продукт саме в той час, коли він необхідний клієнту;

3. Обслуговування клієнтів

Часто компанії обробляють звернення клієнтів за допомогою автоматизованих чат-ботів. Вони підтримують менеджерів з обслуговування клієнтів та направляють їхні запитання відповідним співробітникам, які допомагають вирішити проблему. Ця інформація може бути проаналізована для визначення настрою клієнтів. Також, це дозволяє виявити неробочі та неефективні функції. Ця інформація використовується для розробки нового продукту або вдосконалення старого.

3 кроки у використанні неструктурованих даних для BI:

1. Визначення конкретної мети використання неструктурованих даних – з потреб компанії стає зрозуміло які саме дані необхідно збирати;
2. Оптимізація джерел даних – насамперед необхідно створити загальну модель даних, щоб забезпечити надійність і якість даних незалежно від джерела;
3. План та обслуговування програм обробки даних – важливо працювати з провайдерами, які спеціалізуються на високопродуктивних, високоякісних додатках та ресурсах для інтеграції даних.