
3 случая, когда бизнесу нужно использовать анализ Big Data
Массивы больших данных — это необработанная информация, которая без правильной аналитики не принесет пользы. Телеком-оператор Киевстар предлагает Big Data анализ с использованием около 40 смарт-фильтров, среди которых демографические, географические и другие показатели. К примеру, путешествия, увлечения, часто посещаемые локации.
Узнать портрет клиента
Каждый бизнес имеет свою целевую аудиторию. К примеру, офлайн-магазин корейской косметики будет популярен среди девушек от 18 до 25 лет, живущих неподалеку. А для магазина компьютерных принадлежностей в Киеве аудиторией становятся парни от 20 до 26 из столицы, которые увлекаются стримами и геймингом.
Изучение собственного клиента — одна из первых задач маркетинга. Киевстар развивает аналитику больших данных, чтобы помочь украинским предпринимателям лучше понимать свою аудиторию: ее предпочтения, ожидания и требования. В результате анализа всех фильтров в сотрудничестве с Киевстар вы получаете визуализированную аналитику.
Найти новых клиентов или Look-aLike
Модель look-alike предназначена для поиска новых клиентов. Проводится Big Data анализ для выделения похожих по поведению клиентов среди базы абонентов Киевстар. Модель может формироваться двумя способами:
В основу ложится предыдущий опыт предпринимателя и специфика бизнеса с выделением возраста, пола, локаций, наличия детей.
Использование уже построенного портрета клиента, анализа критериев с помощью алгоритмов машинного обучения.
Среди таких абонентов можно проводить рассылки СМС, чтобы привлечь и заинтересовать их.
Отправлять релевантные сообщения
Таргетированная и триггерная SMS-рассылки позволяют привлекать клиентов, исходя из их интересов, локаций и определенных действий. Анализ тоже основывается на Big Data, что позволяет увеличивать релевантность послания, поднимать конверсии и эффективно использовать рекламный бюджет.
Киевстар строго следует Законам Украины «Об информации» и «О защите персональных данных», не передает данные абонентов третьим лицам. Все аналитические модели с использованием Big Data строятся на основе неперсонифицированных данных.