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 персональных сведений 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 Big 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 персональных данных 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.
О том как применять искусственный интеллект мы рассказываем на нашем сайте aipeople.ru, а в разделе проекты показываем кейсы использования ai-технологий.
