Badania i strategia rynku Big Data

Czym jest Big Data?

Termin „Big Data” odnosi się do procesu identyfikacji, gromadzenia, analizowania i interpretowania bardzo dużych ilości danych w celu umożliwienia podejmowania bardziej znaczących i wykonalnych decyzji. Podczas gdy w rzeczywistości co sekundę może powstawać więcej danych, to możliwość ich szybszej analizy i na więcej sposobów zyskuje na popularności. Rozszerzająca się „chmura” i pojemność pamięci masowej komputerów również przyczyniły się do jej niedawnej popularności.

Much as Moore’s Law applies to computer chip capacity, it is now possible to store, manage and more quickly process extremely large volumes of data due to technological improvements, while doing so at greatly reduced costs.[/fusion_li_item]

[fusion_li_item icon=””]As such, many organizations have integrated traditional market research skills with IT programming talent to analyze extremely large data sets in an effort to uncover patterns, trends, and correlations relating to human behaviors and interactions.Due to the widespread use of social media such as FaceBook, twitter, and LinkedIn, along with video sharing tools like Youtube, Instagram and Pinterest, the volume of textual and visual information is growing exponentially on a global basis. Many countries have these same websites along with their own versions plus many mobile device apps.Much of Big Data is “unstructured” in nature, in a sense like qualitative data as found in responses to open-ended questions or focus groups.On the other hand, data obtained from sources such as web traffic visits, clicks, and financial transactions is numeric and “structured”. By being quantifiable, such data is easier to analyze.With increasingly more consumer and business demographics, opinions, preferences, and behaviors being collected, it is possible to construct more meaningful pictures and conclusions out of disparate bits of data using sophisticated software programs and statistical tools.

Jak pozyskać Big Data?

Dane o klientach można uzyskać z wielu źródeł. Przykłady obejmują ich dzienniki internetowe (tj. aktywności na stronie internetowej), interakcje z obsługą klienta, formularze subskrypcji i rejestracji, ankiety, blogi i wzmianki w mediach społecznościowych. W ten sposób, integrując adres e-mail z jednego miejsca, niektóre dane demograficzne z innego, wraz z lokalizacją geograficzną, stanowiskiem i funkcją, wielkością rodziny i wieloma innymi elementami z różnych źródeł, możesz być w stanie skompilować stosunkowo szczegółowy profil osoby. Czy nazwa Twojej firmy lub marki jest omawiana? Jakie słowa lub terminy są z nimi kojarzone? Czy mają pozytywne czy negatywne konotacje? A co z Twoją konkurencją? Jeśli możesz uzyskać takie „niestrukturyzowane” dane i je skwantyfikować, możesz dodać je do swojej bazy danych.

Co można zrobić z Big Data?

Gdy już masz lepszy profil swojego klienta, możesz połączyć go z innymi czynnikami, takimi jak częstotliwość i ilość zakupów, zmiany cen, treść reklamowa i umieszczenie w mediach, pora dnia lub tygodnia, lokalizacja regionalna i inne. Można odkryć związek, który łączy rzeczy i zapewnia wgląd nie tylko w „co”, ale także „dlaczego” danego zdarzenia. Na przykład możesz dowiedzieć się nie tylko, ile razy ktoś odwiedził Twoją witrynę, kliknął reklamę lub dokonał zakupu, ale także odkryć, dlaczego jednej osobie coś się podobało, a innej nie. Dzięki tej wiedzy można zwiększyć prawdopodobieństwo, że konkretna grupa odbiorców będzie narażona na i przeczyta ukierunkowane treści (np. komunikaty reklamowe) i będzie działać w bardziej przewidywalny i pożądany sposób.

Czy Big Data jest dla Ciebie?

If you can pose a question like this that relates to a business objective where the answer would help you make a better decision, then Big Data could be for you. So for instance, are you trying to attract new customers, sell more to existing ones, find ways to reduce costs, improve customer service?[/fusion_li_item]

[fusion_li_item icon=””]It is much better to have objectives or hypotheses to test before delving into Big Data. Although an examination of many variables may eventually find some that correlate, e.g. one’s height and their choice of credit card, there maybe little or no value to knowing this.Thus, without a plan, one can easily expend (and waste) huge resources.

Jak korzystać z Big Data?

Celem jest „nadanie sensu nonsensowi” oraz uniknięcie „paraliżu analitycznego” (kiedy to tyle czasu poświęca się na analizowanie danych, że podejmowanie decyzji ulega opóźnieniu).

Ważniejsze od posiadania danych jest określenie, czego szukać. Tradycyjna analiza statystyczna może pomóc w określeniu, które zmienne najprawdopodobniej są powiązane z określonymi wynikami (i je powodują).

Tak więc odkrywając i skupiając się na keypast i obecnych zachowaniach klientów, można kierować i dostosowywać do nich bardziej odpowiednie i znaczące wiadomości lub reklamy, które wpłyną na przyszłe działania, takie jak zakup lub rekomendowanie Twoich produktów. To ćwiczenie często wymaga ekstremalnej mocy obliczeniowej i programów, a także osób przeszkolonych w ich obsłudze, aby wyciągnąć właściwe wnioski z ogromnych zestawów danych. Tak więc, gdy zajdzie taka potrzeba, dobrym pomysłem jest konsultacja z osobą trzecią, która specjalizuje się w pracy z takimi danymi.

Co robimy

Analiza strategiczna i konkurencyjna

Wywiady z ekspertami ze specjalistami ds. dużych zbiorów danych

Pozyskiwanie ekspertów Big Data

Doradztwo w zakresie planowania strategicznego

Oceny możliwości rynkowych