Belegondoltál már abba, hogy mekkora adatot generálsz egyetlen nap alatt a számítógépeden, a laptopodon és a mobilodon?

Munka vagy magánélet, szinte mindegy, a big data olyan gigászi, hogy már-már elképzelhetetlen.

Mennyi adat keletkezik a Facebook, Gmail, YouTube vagy épp a keresőalkalmazások használata közben? Szorozd csak be bő 7 millióval. A KSH adatai szerint ugyanis ennyi magyar használ internetet napi rendszerességgel. A világon ez a szám 3,424 milliárd fő, szóval nem egy letorrentezett filmnyi morzsáról beszélünk.

Vajon mit mondanak rólad ezek az adatok? Ha valaki venné a fáradtságot, és rendszerezné ezeket, akkor képet kapna arról, hogy milyen ember is vagy valójában? Hogy mik a (vevői) szokásaid?

A big data, vagyis az óriási adatmennyiség a szakértők szerint a marketinget is forradalmasítani fogja.

A kérdés csupán az, hogy miképp.

Mit kell tudni a big datáról?

Big datának hívjuk a magán- és a céges szektor által előállított óriási adatmennyiséget, amely akkora, hogy már exabájtokban és zetabájtokkben kell mérni.

A big data folyamatosan érkezik be a világ összes felhasználójától, összes eszközéről, és nincs megállás, szünet, csak egyre meredekebb növekedés.

1 exabájt amúgy 1000 petabájt, 1 petabájt pedig 1000 terabit. Az IBM szerint a naponta előállított adatmennyiség 2,5 exabájt, és ezt nem csak facebookozással, netflixezéssel vagy hírolvasással generáljuk, hanem a világ összes szektorának napi munkájával vagy épp a különböző szenzorok használatával (lásd: dolgok internete, avagy Internet of Things).

Egy kis érdekesség: 2002-ben egy egész év alatt hoztunk létre körülbelül 23 exabájtnyi információt. Tavaly ehhez már egy hét sem kellett.

Az óriási adatmennyiséget speciális eszközökkel fel lehet dolgozni és meg lehet formázni, így a big data többé válik, mint egy információcsomag, és képes lesz a felhasználókról releváns képet alkotni.

Hogy ez mennyire fontos dolog, azt jól mutatja, hogy a big datára keresések elképesztően megugrottak: 2014-ben például négyszeres volt a különbség az egy évvel korábbihoz képest.

Több mint adatcsomag

„A big data nem magáról az adatmennyiségről szól.” (Garry King, Harvard Egyetem)

Üzleti adatok természetesen mindig is léteztek, csak legfeljebb ott porosodtak a könyvtárnyi mennyiségű főkönyvekben elrejtve, szinte feldolgozhatatlan formában. A számítástechnika fejlődésével és a szoftveres megoldásokkal azonban lehetővé vált az, hogy kiaknázzuk ezeket az információkat.

A big datában nem is feltétlenül az az érdekes, hogy mekkora mennyiségről beszélünk, hanem az, hogy mire használhatjuk fel.

Kis túlzással élve ezzel le lehet majd képezni téged az eszközhasználat során generált adatok segítségével, hiszen az információmorzsákban lévő kapcsolatok és minták elemzésével megismerhetővé válnak érdeklődési köreid, vásárlási szokásaid vagy épp politikai preferenciád.

Vállalati oldalról nézve ez segíthet a szolgáltatások javításán. A cégek mélységében megismerhetik, hogy mit szeretnének és miképp gondolkodnak az ügyfeleik. Alkalmazásával javíthatók, finomhangolhatóak a marketingkampányok, valamint könnyebben optimalizálható az árképzés és a logisztika.

Erre írtuk mi korábban a clickstream-elemzés kapcsán, hogy meg kell látni a kattintás mögött az embert, hiszen számít,

• miképp jutottak el az olvasók az oldaladra,
• adott forrásból milyen arányban érkeztek,
• vagy hány látogatód jutott el konverzióig?

Ugye milyen fontos tudni a válaszokat ezekre a kérdésekre? Hiszen ez alapján folytatod és tökéletesíted a munkádat.

Így használják a nagyok

Oké, próbáljuk meg egy kicsit kézzelfoghatóvá tenni, hogy miképp segíthet a big data a cégeken. Vizsgáljuk meg 5 szektor példáján keresztül, miről is van szó. Most a nagyokról beszélünk, hogy majd rátérhessünk a kkv-kra.

Pénzügy: A szektor értelemszerűen a pénzügyi szolgáltatások javítására használja az óriási adatmennyiséget. A Morgan Stanley például korábban hagyományos adatbázisok segítségével készítette a portfólióanalíziseit, most viszont már a Hadooppal elemzi a befektetéseket. Az eredmények is sokkal jobbak.

Autóipar: Egy korszerű autó óránként több tíz gigabájtnyi adatot termel, amik felhasználásával a későbbiekben csökkenthető a balesetek száma, az előállítási költség vagy az üzemanyag-fogyasztás.

Logisztika és raktározás: A különböző szenzorok és a belőlük származó adatok segítéségével jelentősen redukálhatók a szállítmányozás kockázatai és költségei (optimalizált üzemanyag-fogyasztás, kapacitás, útvonal), de ugyanez a helyzet a raktározással is. A Walmart 10 weboldal adatait használja fel, hogy személyre szabja a marketingkampányokat és a kuponozást, ezáltal mindig olyan akciókkal jön ki, amellyel elérhetik a nagyobb tömegeket.

Szórakoztatás: A Time Warner vagy az ESPN is a big datát használja arra, hogy pontos képet kapjon a nézői szokásokról. Szerinted a Netflix honnan tudja, hogy mit ajánlhat neked megtekintésre?

Vagy azt hitted például, hogy egy bevásárlóközpont csak a fogyasztói elégedettség miatt ad ingyenes wifit? Hogy nem érdekli őket, hogy mit csinálsz a neten, amikor náluk lógsz? Ne gondold, hogy az így nyert tudást nem használják fel. (Néha akár azonnal.)

Ha ez nem volna elég, a big data felhasználható az iparági csalások felderítéséhez, a telefonos ügyfélszolgálatok munkájának tökéletesítéséhez vagy a közösségi média felhasználóinak jobb megértéséhez is.

Egyre inkább közelítünk ahhoz, hogy megértsük: miért nem csak a nagyok kiváltsága a big data.

Az információ a XXI. század kenőanyaga, és az analitika a belsőégésű motor. (Peter Sondergaard, Gartner Research)

Hogyan forradalmasítja a big data a marketinget?

A Forbes szerint a sales és a marketing jelenleg 5 területen használja ki az óriási adatmennyiségben megbújó lehetőségeket:

• fogyasztói analitika (~48%)
• operációs analitika (~21%)
• csalásmegelőzési terület (~12%)
• új termékek és szolgáltatások kitalálása (~10%)
• adatraktárak optimalizálása (~10%)

Emellett a vevői értékanalízis (CVA) is a big datán alapul. 6 konkrét példa segítségével összefoglalható, miképp forradalmasítja mindez a marketinget.

Mindezek olyan folyamatok, amelyek ma már a kkv-knál is megjelenhetnek, nem feltétlen kell profi adatbányásznak lenni ahhoz, hogy értelmezzük és a gyakorlatba ültessük őket..

1. Megértheted a fogyasztóidat, és jobban targetálhatod a termékedet.
Talán ez az egyik leginkább ismert aspektusa a témának, hiszen a felszínről beszélgetünk. A vevődet meghatározza az az adatmennyiség, amit előállít, és te előre tudhatod, mikor fog bizonyos döntéseket meghozni.

• Mi a közös a webshopodat felkeresőkben?
• Milyen híroldalakat olvasnak?
• Mennyi időt töltenek a Facebookon?
• Melyik korcsoport, nem érdeklődik irántad jobban?

2. Megértheted és optimalizálhatod az üzleti folyamatokat.
Az adatokból kinyerhető információ segítségével például előre megtudhatod, hogy mikorra kell időzíteni a raktárad feltöltését. Webshopot üzemeltetve ez például elengedhetetlen segítség lehet idővel.

Másképp mondva: költséget csökkenthetsz, hatékonyságot növelhetsz.

Képzeld el, mit jelent, ha optimalizálhatod a kiszállítási útvonalakat, vagy épp javíthatod a HR hatékonyságát (olyasfajta tehetségkutatási módszerrel, mint amit a Moneyball című filmben láttunk). A szállítás úgy történik meg, ahogy az a legolcsóbb és leghatékonyabb, és olyan új munkaerőt vehetsz fel, amelyik a legjobban szolgálja ki az igényeidet.

3. Optimalizálható az árképzési stratégia.
A beérkező adatok segítségével hatékonyabban lőhető be, hogy melyik az az optimális ár, amit a vevő még hajlandó kifizetni. Mekkora kedvezményt szeretnek a felhasználóid? Vagy megpróbálsz visszaemlékezni, vagy kideríted a meglévő adatok alapján. Szerinted melyik a hatékonyabb?

4. Tökéletesíthető, hogy a vállalkozások milyen válaszokat adnak a felhasználói kérdésekre, és hogy miképp érhetsz el nagyobb fogyasztói insightot.

5. Kutatások szerint a big data elemzések arra ösztönzik a cégeket, hogy sikeresebb ügyfélkapcsolatot építsenek ki.

Megértheted a fogyasztódat, és megbízható információk alapján értékesíthetsz.

6. A marketingvezetők 58 százaléka szerint a big data komoly hatással lesz a cégek SEO-jára, e-mail marketingjére és mobilos kampányaira.

„Big data nélkül vak és süket vagy az autópálya közepén.” (Geoffrey Moore)

Összeillik-e a big data és a kkv?

A big data nem az óriások kiváltsága, alig pár év múlva szerves része lesz a kkv-k életének is. Csak rajtad múlik, hogy milyen korán kezded el a munkát, és hogy milyen hamar ismered meg a lehetőségeidet.

A felhőszolgáltatások és a Microsoft Power BI adatvizualizációs szolgáltatás például ma már mindenki számára elérhető, az üzletiintelligencia-eszközök pedig felhasználóbarát módon képesek például egy Excel fájl segítségével adatmodelleket létrehozni.

És akkor ott van még a Hadoop, amellyel nagy mennyiségű strukturált vagy strukturálatlan adatot tárolhatunk és elemezhetünk. Azt hinnéd, hogy drága? Nem, nem az, a Hadoop ugyanis nyílt forráskódú, tehát ingyenesen elérhető a számodra, hogy feldolgozhasd és analizálhasd a hozzád érkező adatfolyamokat.

Nem véletlenül írta Mike Montgomery a Forbesban, hogy a kkv-knak sem kell félniük a big datától. Sőt, a nagyvállalatokkal szemben nekik szerencsére csak kisebb szelettel kell foglalkozniuk, és a speciálisabb ügymenetekre kell csupán koncentrálniuk.

Bernard Marr szerint (Business Standard):

„A big data sok szempontból jobban felhasználó a kkv-k számára, mint a nagyobb vállalatoknak, de még a legrelevánsabb információk is értéktelenek, ha a cég nem elég agilis. A kkv-k egyik előnye, hogy gyorsak, ezáltal képesek hatékonyabban felhasználni az óriási adatmennyiségben rejlő lehetőségeket.”

Milyen eszközök segíthetik a kkv-k munkáját?

A big data felhasználásához szükséges eszközökből ma már egyaránt találni ingyenesen elérhető és fizetős megoldásokat is, csupán tudnunk kell, hol és mit érdemes keresni.

Mi például ezt a 7 eszközt kifejezetten ajánljuk, mert sokat segíthetnek abban, hogy a kkv-k még eredményesebb munkát végezhessenek.

• Google Adwords és Analytics: webanalitikai eszközök, amelyekkel mérhető a hirdetések hatékonysága és oldalaid olvasottsága.
• KISSmetrics: webanalitikai és fogyasztói magatartást mérő platform. („A Google Analytics megmondja, hogy mi történik az oldaladon. A KISSmetrics megmondja, hogy ki csinálja azt.”)
• InsightSquared: a CRM-rendszerek adataiból kinyert adatokat elemzi.
• Watson Analytics az IBM-től: marketingeseknek, pénzügyeseknek és HR-eseknek kifejlesztett szoftver amelynek erőssége a különféle adatbázisokban összefüggések, minták keresése.
• Canopy Labs: ügyfélviselkedési trendek előrejelzésében segít úgy, hogy rákapcsolódik a CRM-rendszerre.
• Tranzlogic: a pénzügyi rendszerek segítségével megszerzi, majd kielemzi a bankkártyás vásárlásokat.

Miért kell neked is a big data?

Azért, mert lézerpontos fókusszal működtetheted céged marketingaktivitását.

Gondolj például arra, hogy Microsoft felmérése szerint a technológiahasználat lehet a kkv-k túlélésének záloga: a korszerű megoldásokat kihasználó kis- és középvállalkozások ugyanis derűlátóbbak a jövőt illetően, mint az ezektől elzárkózó versenytársak. Ők tudják, hogy nem jó pusztán a megérzésekre hagyatkozva autózni azon a bizonyos autópályán. Nem árt, ha pontosan látod a sávokat. Mégis, a hazai IT-költéseknek csak 7-8 százaléka jut analitikai beruházásokra.

Nem véletlen, hogy a szakértők szerint az üzleti folyamatokat és döntéseket a kis- és középvállalkozásoknak is adatvezéreltté kell tenniük, hogy megalapozott döntéseket hozva érjék el üzleti céljaikat.

De hogy lehet ennek nekikezdeni?

Úgy, hogy megtaláljuk a cégünk működését (eredményességét) befolyásoló fő mérőszámokat. Azokat az adatokat, amelyek segítségével összefüggéseket találhatunk a különböző szituációkban, és amiknek segítségével – kicsit túlozva, de – előrejelezhetjük a jövőt.

A kkv-k esetében ugyanolyan fontos, hogy a céges döntések ne (csak) saccolások, megérzések vagy esetleg tévútra vezető tapasztalatok, hanem tények és riportok alapján történjen.

Külföldi páciensbeutaztatás alapján például én azt tapasztaltam, hogy az augusztus szinte mindig holtszezon volt. Az adatok igazoltak, ezért egy idő után ezt az ismeretet be tudtuk építeni a marketingtervünkbe is (nem hirdettünk, és örültünk, hogy a fogorvosok akkor mennek el vakációra, nem csúcsidőszakban).

A multikkal szemben a kkv-knál például arra is ügyelni kell, hogy a big data esetében nem csak a mennyiség (volumen), hanem a változatosság (variety) is számít. Amikor nincs több ezer vevőd vagy felhasználód, akkor az általad készített riportok leginkább a változatosságból tudnak kiindulni.

A riportok szólhatnak arról, hogy

• kik a vásárlóid,
• hogy jutnak el hozzád,
• milyen rendszerességgel vásárolnak tőled,
• mikor szeretnek vásárolni,
• melyik időszakban fogy jobban egy adott terméked,
• és melyik akció hogyan teljesített.

Hogy a cég működését vagy sikerességét befolyásoló mérőszámokat felhasználhasd, analitikai platformo(ka)t kell alkalmaznod, és ez ne egy kockás füzet vagy egy tavalyi határidőnapló legyen.

Mire van szükséged? A leghasznosabb tanácsok

1. Kezdd kicsiben, és ne az egész adattengert próbáld meglovagolni, hanem csak egy hullámot. Erre írta azt John Jantsch, hogy mielőtt sétálnál, tanulj meg járni: kezdd a saját adataiddal, rendszerezd és ismerd meg őket. Ezután jöhet minden más, amihez hozzáférsz, és ezután kezdheted el beleásni magad a különböző komplex eszközökbe.
2. Légy gyors. Ez nagy előnyöd lehet a lassabban dolgozó nagyvállalatokkal szemben. Egy multinál az adatok rendszerezése után jelentés készül, meetingek, prezentációk követik, jó eséllyel emberek tucatjain fut át az ügy, mire döntés lesz belőle. De egy kvv-nál nincs idő a késlekedésre. A kkv kisebb, fürgébb és rugalmasabb ennél, hatékonyabb döntéshozási folyamattal.
3. Vond be a munkába a csapatod többi tagját is. Sőt, ha van rá lehetőséged, vegyél fel olyan munkatársat, aki valamelyest ért az adathalászathoz.
4. Használj nyílt forráskódú megoldásokat (lásd itt), de nézz utána, van-e olyan fizetős eszköz, ami tökéletesen kiszolgálhat. A szabadon hozzáférhető big data-panelek alkalmazása (lásd itt) is hasznos, mert ha nem is 100 százalékuk releváns, de egyesek segíthetnek a döntéshozatalban
5. Alkalmazz CRM-rendszert, elvégre ez megkönnyíti a munkameneted.
6. A felhő a barátod: költözz hát fel oda.

Ez a feladatod:

Lépj az innováció felé, mert csak így nem fogsz lemaradni. Az összes elérhető információt fel kell használnod, és azokat összehangolnod az üzleti céljaiddal.

Vezetőként vagy marketingesként ne a megérzéseidre hagyatkozz egy létfontosságú üzleti döntés során, hanem az adatokra és a tényekre. Fektess be az adatelemzés javításába, mert hosszú távon megéri, hisz végül olyan döntéseket hozhatsz, amelyek megalapozottak, és végre nem a zavarosban kell halásznod.

Ennek pedig nagyobb arányban lehet siker a vége, mint a hasra ütésnek.

Ha szeretnéd látni, hogy például a céges blogolást miképp tudod mérhetővé tenni, kattints ide. Ne felejts el előfizetőnk lenni, ha még nem vagy az, így a jövőben sem maradsz le a legfontosabb trendekről, amik segíthetnek üzleti céljaid elérésében.