Big Data и ИИ: еще больше информации о ваших клиентах

Все, что делают пользователи в интернете — от онлайн-покупок до лайков и подписок — остается в сети навсегда. Массив этой информации называется Big Data — «большие данные». Он представляет огромный интерес для бизнеса. Рассказываем, как Big Data и искусственный интеллект собирают информацию о клиентах, повышают прибыль компаний и меняют мир. 

Большие данные и клиенты: тонны информации для роста продаж 

Big Data или большие данные — это огромные объемы информации о предмете или явлении, собранные из множества онлайн-источников по определенной технологии. Могут быть как структурированными, так и неструктурированными. Например, большие данные о клиентах — это: 

• Персональные сведения — имя, адрес почты, телефон, пол, возраст, местоположение;
• Время онлайн и часы максимальной вовлеченности;
• Наиболее посещаемые места — магазины, кафе, офисы;
• Области интересов;
• Активность в социальных сетях — подписки, лайки, комментарии;
• Поисковые запросы;
• Число визитов на сайты и в приложения;
• История покупок;
• Информация о перемещениях пешком, на автомобиле, общественном транспорте и такси.

Это не полный перечень, но только представьте, какой спектр возможностей для продаж и обслуживания открывает анализ больших данных с помощью искусственного интеллекта бизнесу. Значимость персональныхсведений выходит на новый уровень и требует иных технологий.

Искусственный интеллект в Big Data: коллаборация максимальной эффективности

Секрет такого быстрого развития систем больших данных — в использовании искусственного интеллекта. С помощью машинного обучения Big Data с каждым днем собирает больше информации и анализирует ее точнее. 

Использование искусственного интеллекта решает проблему исследования персональных данных: «умные» алгоритмы не узнают и не идентифицируют человека. Программы собирают много личной информации, но относятся к ней «объективно», поэтому конфиденциальность сохраняется. Технологии больших данных решают одновременно два вопроса: узнать о клиентах как можно больше и при этом не нарушить личное пространство. Искусственный интеллект справляется с этим лучше любого человека.

5+ задач Bid Data при работе с клиентами 

Основной принцип Big Data — чем больше вы знаете о предмете, тем успешнее управляете им и предсказываете, что произойдет в будущем. Относительно работы с клиентами это означает решение таких задач:

• Составление точного портрета целевой аудитории;
• Понимание интересов, предпочтений, болей, пожеланий;
• Точные рекомендации на основе анализа персональной информации;
• Определение категорий клиентов, которые заинтересуются товарами и услугами.
• Назначение дат выпуска новых продуктов с целью получения максимальной прибыли. 

IT-директор компании Domino’s Pizza Константин Баев рекомендует собирать как можно больше персональныхданных с первого дня работы: когда бизнес неизбежно начнет стагнировать, у руководства будет достаточно информации, чтобы понять, что происходит, и использовать для преодоления кризиса. 

Аналитик Big Data: пригласить в штат или найти на аутсорсинге 

Специалисты, которые обрабатывают большие данные, называются «Аналитики Big Datа». Такие сотрудники действуют как в штате компании, так и на аутсорсинге. Например, если фирма собирает информацию на собственной платформе, ей нужны свои специалисты, а если использует готовые — достаточно приглашенных.

На российском рынке аналитики Big Datа, хорошо разбирающиейся в технологиях искусственного интеллекта и действительно умеющие работать с большими данными, в дефиците. Чтобы привлечь такого сотрудника в штат потребуется не только высокая зарплата, но и свежие задачи для прокачки профессиональных навыков — аналитики заинтересованы в постоянном развитии и повышении ценности как специалиста. В большинстве случаев аутсорсинг выгоднее. 

Кейсы успешного использования Big Data в России: 

Технологии больших данных и искусственного интеллекта приносят бизнесу практическую пользу. Вот пять реальных примеров пользы Big Data:

• Сеть гипермаркетов HOFF увеличила ROI в нескольких категориях до 17%.Компания Carprice сократила расходы на сервис в 4 раза, при этом увеличила качество примерно на такое же значение.
• Бренд Zarina увеличил выручку на 28% с помощью персонализированных рекомендаций.
• Авиакомпания S7 Airlines создала персонализированные предложения и увеличила конверсию в 2 раза, одновременно сократив стоимость на 40%.
• Сеть магазинов AllTime.ru увеличила на 3-17,3% конверсию разных блоков на сайте и подняла выручку на 32,7%. 

Возможности больших данных в сочетании с искусственным интеллектом увеличиваются с каждым днем. Передовые компании уже используют их в коммерческих целях — чтобы лучше понимать клиентов и наращивать прибыль. Собирать персональные данные рекомендуется с первого дня работы. Если не знаете, как это сделать, напишите нам — мы поможем.