В эпоху цифровых технологий концепция «больших данных» стала ключевым элементом в развитии маркетинговых стратегий. Большие данные представляют собой огромное количество информации, которая при эффективном анализе может выявить потребительские модели, спрогнозировать рыночные тенденции и обеспечить конкурентное преимущество бизнесу. Преобразующий потенциал аналитики больших данных заключается в ее способности превращать необработанные данные в режиме реального времени в практические инсайты, оказывая тем самым глубокое влияние на эффективность и прибыльность организации [1]. Аналитика больших данных включает в себя передовые алгоритмы, искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) для быстрой обработки и интерпретации сложных наборов информации [3]. В этом эссе будет рассмотрена интеграция больших данных в маркетинговые стратегии, начиная с их сбора и заканчивая применением инсайтов, полученных в результате анализа. Более того, в нем будут рассмотрены нюансы платформ управления данными (DMP), синергия онлайн- и офлайн-данных, а также роль использовании всего потенциала такого инструмента в бизнесе.
Источники и методы сбора больших данных, являющихся основой любой маркетинговой стратегии, основанной на них, столь же разнообразны, сколь и обширны. В эпоху, когда создание данных распространяется беспрецедентными темпами, маркетологи могут использовать множество как структурированных, так и неструктурированных источников данных. Структурированные источники — это данные, упорядоченные четко и систематически, например, информация в базах, где каждый элемент имеет свое место и формат. Неструктурированные данные не имеют такой организации и включают тексты, видео и данные из соц. сетей, которые сложнее анализировать. Оба вида данных предоставляют важную информацию для понимания рынка и потребительских предпочтений.
Онлайн-каналы обеспечивают непрерывный поток цифровых следов, оставленных потребителями, а офлайн-взаимодействия дают ценную информацию о поведении, каждый из которых способствует целостному представлению о пути потребителя и о рынке в целом. Для эффективного использования этих данных необходимы надежные платформы, способные не только агрегировать и хранить огромные объемы информации, но также обеспечивать ее качество и доступность для анализа. Платформы управления данными (DMP) стали неотъемлемой частью этого процесса, обеспечивая необходимую инфраструктуру для консолидации данных из различных источников, сегментирования аудиторий и облегчения маркетинговых кампаний.
Платформы управления данными представляют собой комплексные системы, которые интегрируют и структурируют огромные потоки данных, проистекающие из множества диджитал- и офлайн-источников. Они применяют алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта для обработки и анализа информации, выявляя в них закономерности и стратегически значимые инсайты. Среди ключевых функций DMP — агрегация данных, их сегментация, а также профилирование аудитории, что позволяет оптимизировать таргетинг рекламных кампаний. Важной особенностью DMP является соблюдение протоколов безопасности данных, включая шифрование и контроль доступа. Эффективность DMP обусловлена их способностью к интеграции с другими маркетинговыми технологиями, такими как системы CRM, и платформами автоматизации маркетинга, что обеспечивает создание унифицированной, динамически обновляемой базы данных для принятия обоснованных маркетинговых решений.
Истинное преимущество больших данных заключается в их аналитических возможностях, которые преобразуют разрозненные точки данных в последовательные нарративы, которые стимулируют принятие стратегических решений. Рост аналитики больших данных (BDA) в отрасли был стремительным, ознаменовав переход к более тонкому, основанному на данных подходу к маркетингу, который опирается на информированное понимание, а не на интуицию [5]. Эти аналитические процессы подкреплены сложными алгоритмами и искусственным интеллектом, которые могут анализировать огромные наборы данных для выявления закономерностей, прогнозирования поведения потребителей и персонализации маркетинговых усилий [3]. Более того, алгоритмы машинного обучения со временем совершенствуют эти процессы, повышая точность маркетинговых кампаний и эффективность распределения ресурсов. Такая расширенная аналитика не только оптимизирует взаимодействие с клиентами, но и совершенствует маркетинговую воронку, обеспечивая повышение качества обслуживания клиентов.
Кроме того, аналитика больших данных способствует более эффективному управлению цепочками поставок, оптимизации ценообразования и разработке новых продуктов. Интеграция BDA с инновационными технологиями, такими как искусственный интеллект, облака и интернет вещей (IoT), дополнительно усиливает их способность приводить к качественному скачку в области маркетинговой аналитики и принятия данных в качестве основы для стратегических решений [9]. В литературе говорится, что организации, инвестирующие в развитие возможностей BDA, лучше способны ориентироваться в сложностях современного рынка, используя данные не только как ресурс, но и как стратегический актив [5].
Реализация маркетинговых стратегий, дополненных большими данными, представляет собой преобразующий процесс, который требует как технологической инфраструктуры, так и стратегического мышления. Он начинается с интеграции анализа больших данных на этапе маркетингового планирования, где выводы, полученные на их основе, используются для формирования маркетинговых целей, определения аудиторных сегментов и адаптации сообщений. Гибкость, обеспечиваемая большими данными, позволяет маркетологам адаптироваться к быстро меняющимся потребительским предпочтениям и динамике рынка, способствуя более гибкому и динамичному подходу к маркетингу [2]. Эта интеграция также служит мостом между онлайн- и офлайн-каналами, создавая единый омниканальный опыт, который соответствует многогранному пути потребителя. Стратегическое применение больших данных выходит за рамки простого привлечения клиентов; оно включает в себя удержание клиентов, где правильная аналитика может прогнозировать будущее поведение потребителей и определять возможности для роста [8].
О реальном применении этих стратегий свидетельствуют компании, которые используют большие данные для совершенствования своих продуктовых предложений, настройки пользовательского опыта и, в конечном итоге, для стимулирования роста доходов. Тем не менее, путь к успешной маркетинговой стратегии больших данных не лишен препятствий; для этого требуется культурный сдвиг внутри организаций, чтобы принять процесс принятия решений на основе данных и приверженность постоянному обучению и адаптации по мере того, как ландшафт данных продолжает развиваться [6].
Помимо технологических триумфов, которые предлагают стратегии маркетинга больших данных, они также порождают сложный комплекс юридических и этических проблем, с которыми организациям приходится справляться. Использование данных потребителей пересекается со строгими законами о защите данных, такими как Общий регламент по защите данных (GDPR[1]) в Европе, который подчеркивает важность согласия и права на неприкосновенность частной жизни. Этическая маркетинговая практика выходит за рамки соблюдения законодательства; они предполагают ответственное использование данных, прозрачность перед потребителями методов сбора данных и защиту личной информации от взлома. Этическое управление данными — это не просто нормативное требование, но и краеугольный камень доверия потребителей и репутации бренда. Поэтому компании должны внедрить надежные системы управления данными, которые обеспечат этичный сбор, хранение и использование больших данных, с четкой политикой хранения, точности и доступа к ним.
В заключение, маркетинг больших данных возникает не просто как область практики, но и как сдвиг парадигмы в понимании и взаимодействии с потребителями.
Поскольку цифровой ландшафт продолжает развиваться, на маркетологов и организации ложится ответственность сохранять гибкость, адаптироваться к новейшим технологиям и поддерживать приверженность этичному использованию данных. Будущее маркетинга в сфере больших данных — это мозаика инноваций и регулирования, баланс между использованием информации для получения конкурентных преимуществ и поддержанием доверия и конфиденциальности потребителей. Это будущее, которое не является фиксированным, но постоянно меняется благодаря достижениям в области аналитики, искусственного интеллекта и машинного обучения, а также меняющимся настроениям потребителей и законодательной базы. Когда мы стоим на этом перекрестке, становится ясно, что разумное использование больших данных станет определяющим фактором успеха маркетинговых усилий. Поэтому организации должны использовать возможности больших данных не как цель, а как средство построения более значимых, динамичных и уважительных отношений с потребителями.
Литература:
- Rejeb, Abderahman & Rejeb, K & Keogh, John. (2020). Potential of Big Data for Marketing: A Literature Review. Forthcoming
- Cavlak, Neslihan & Cop, Ruziye. (2021). The Role of Big Data in Digital Marketing
- S. Verma, R. Sharma, S. Deb, D. Maitra, Artificial intelligence in marketing: Systematic review and future research direction International Journal of Information Management Data Insights, 1 (1) (2021), Article 100002
- U. Sivarajah, et al., Critical analysis of Big Data challenges and analytical methods, J. Bus. Res., 70 (2017), pp. 263–286
- A. Miklosik and N. Evans, «Impact of Big Data and Machine Learning on Digital Transformation in Marketing: A Literature Review», in IEEE Access, vol. 8, pp. 101284–101292, 2020
- Johnson, D.S.; Sihi, D.; Muzellec, L. Implementing Big Data Analytics in Marketing Departments: Mixing Organic and Administered Approaches to Increase Data-Driven Decision Making. Informatics 2021, 8, 66.
- Sabharwal, R., Miah, S. J. A new theoretical understanding of big data analytics capabilities in organizations: a thematic analysis. J Big Data 8, 159 (2021).
- Manko, B. A. (2022). Big data: The effect of analytics on marketing and business. Journal of Information Technology Teaching Cases, 12(2), 223–229.
- Shabbir, M.Q., Gardezi, S. B. W. Application of big data analytics and organizational performance: the mediating role of knowledge management practices. J Big Data 7, 47 (2020).
[1] Regulation (EU) 2016/679 of the European Parliament and of the Council of 27 April 2016 on the protection of natural persons with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data, and repealing Directive 95/46/EC (General Data Protection Regulation) [2016] OJ L 119/1
