2022-07-13 10:11:01
Как большие данные помогают маркетологам зарабатывать миллионы
Если вам случалось зайти на YouTube, чтобы послушать лекцию про теорию струн, а очнуться спустя 2 часа на видео с няшными капибарами — вы прочувствовали на себе мощь больших данных и машинного обучения. YouTube использует данные, чтобы пользователи проводили на сервисе как можно больше времени и увидели побольше рекламы. В посте рассказываем, как ещё большие данные помогают бизнесу зарабатывать.
Повышают продажи. Системы, основанные на машинном обучении, учитывают поведение покупателей, предыдущие покупки, время года и даже погоду прямо сейчас. Это позволяет предлагать товары по интересам покупателя и делать персональные скидки. Так, сеть гипермаркетов «Лента» анализирует клиентов с картами лояльности: что покупали раньше, что перестали покупать, из чего состоит потребительская корзина. Например, если человек стабильно покупал желатинки «Харибо», а потом перестал, алгоритмы предложат на них скидку.
Помогают понять, прибыльным ли будет продукт. С помощью больших данных компании предсказывают спрос и понимают, выводить ли товар на рынок. Например, «Нетфликс» проанализировал 30 миллионов сценариев, 4 миллиона зрительских оценок и 3 миллиона поисковых запросов, чтобы удостовериться, что сериал «Карточный домик» понравится миру. Как видите, понравился.
Снижают стоимость привлечения клиента. Большие данные помогают детальнее сегментировать аудиторию и точнее таргетироваться. Например, в Nestle Purina проанализировали поведение покупателей и выделили людей, которые искали щенков в интернете. А потом показывали этим людям рекламу со щенками. Так конверсия выросла на 300%, а стоимость привлечения клиента снизилась на 90%.
Улучшают клиентский сервис. Большие данные используют, чтобы предлагать клиенту персонализированные предложения и делать сервис удобнее. Например, компания BiSmart разработала зеркало Magic Mirror, которое анализирует лицо, эмоции и одежду человека и предлагает вещи исходя из того, что покупали похожие люди.
Оптимизируют выкладку товаров. Компании анализируют предпочтения покупателей, расположение ассортимента, его цвет и форму, чтобы повысить продажи. Например, французская сеть супермаркетов Intermarché делает цифровых двойников магазинов, чтобы удалёно следить за состоянием склада и тестировать разные варианты выкладки с учётом информации о покупателях.
Ещё с помощью Big Data прогнозируют заболевания, планируют грузоперевозки, сокращают время доставки и оценивают платёжеспособность. С большими данными можно делать что угодно, главное — уметь. Об этом будем рассказывать дальше.
189 views07:11
Б
