Данные стали основным приоритетом для предприятий всех категорий и размеров. По мере распространения технологий сбора и анализа данных расширяются и возможности компаний контекстуализировать данные и извлекать из них новые идеи. Интернет и искусственный интеллект являются двумя важнейшими инструментами для компаний в области сбора и анализа данных, от лучшего понимания повседневной деятельности, принятия бизнес-решений и изучения своих клиентов.
Данные о клиентах – это отдельная область, а порой даже и наука. От потребительского поведения до прогнозной аналитики компании регулярно собирают, хранят и анализируют большие объемы данных в своей потребительской базе каждый день. Некоторые компании даже построили целую бизнес-модель вокруг потребительских данных, независимо от того, создают ли они целевую рекламу или продают товар третьим лицам. Данные о клиентах – большой бизнес.
Вот некоторые из способов, которыми пользуются компании и собирают данные о своих клиентов, что именно они делают с этой информацией, и как вы можете использовать те же методы для улучшения своего бизнеса.
Как компании собирают ваши данные?
Сбор данных идет от многих источников. Некоторые процессы носят сугубо технический характер, в то время как другие являются более дедуктивными (хотя эти методы часто используют сложное программное обеспечение).
Как говорит наш успешный зарубежный коллега, Лиам Ханхам, директор по науке о данных: «Суть, однако, в том, что компании используют рог изобилия источников для сбора и обработки данных клиентов по метрикам, от демографических данных до поведенческих данных»
Данные о клиентах могут быть собраны тремя способами:
1. Путем прямого запроса клиентов
Косвенного отслеживания клиентов и добавления других источников данных о клиентах к вашим собственным", - сказал Ханхам.
Компании умеют собирать данные почти из каждого уголка и закоулка. Наиболее очевидные места-от потребительской активности на своих сайтах и страницах в социальных сетях, но есть и более интересные методы работы.
Одним из примеров является реклама на основе местоположения, которая использует IP-адрес подключенного к интернету устройства (и другие устройства, с которыми он взаимодействует) для создания персонализированного профиля данных. Эта информация затем используется на целевых устройствах пользователей с гипер-персонализацией, релевантных рекламным объявлениям.
Компании также будут копаться в своих собственных записях обслуживания клиентов, чтобы увидеть, как клиенты взаимодействовали со своими отделами продаж и поддержкой в прошлом. Здесь они включают прямую обратную связь о том, что сработало, а что нет, что понравилось и не понравилось клиенту, в общем широком масштабе.
В дополнение к сбору данных, компании могут также приобрести или продать их сторонним источникам. После захвата эта информация регулярно переходит из рук в руки на собственном рынке данных.
Превращение данных в знания
Захват больших объемов данных создает проблему сортировки и анализа всех этих данных. Ни один человек не может разумно сидеть и читать строку за строкой данные о клиентах в течение всего дня, и даже если бы они могли, они, вероятно, не сделали бы большую вмятину. К счастью, компьютеры гораздо лучше справляются с этой работой, чем люди, и могут работать 24/7/365 без перерыва.
По мере того как алгоритмы машинного обучения и другие формы ИИ множатся и совершенствуются, анализ данных становится еще более мощным полем для разбивки моря данных на управляемые лакомые кусочки действенных идей. Некоторые программы ИИ будут отмечать аномалии или предлагать рекомендации лицам, принимающим решения в организации, на основе контекстуализированных данных.
Без таких программ весь сбор данных в мире был бы совершенно бесполезен.
Как компании используют ваши данные?
Существует несколько способов использования компаниями данных о потребителях, которые они собирают, и информации, которую они извлекают из этих данных:
1. Улучшение работы с клиентами
Для многих компаний потребительские данные предлагают способ лучше понять и удовлетворить требования своих клиентов. Анализируя поведение клиентов, а также огромное количество отзывов и отзывов, компании могут легко модифицировать свое цифровое присутствие, товары или услуги, чтобы лучше соответствовать текущему рынку.
Компании не только используют потребительские данные для улучшения потребительского опыта в целом, но и используют данные для принятия решений на индивидуальном уровне, сказал Брэндон Чопп, цифровой менеджер iHeartRaves.
"Наш самый важный источник маркетинговой информации исходит из понимания данных клиентов и использования их для улучшения функциональности нашего сайта", - сказал Чопп. "Наша команда улучшила работу с клиентами, создав индивидуальные акции и специальные предложения на основе данных клиентов. Поскольку у каждого клиента будут свои индивидуальные предпочтения, персонализация является ключевой."
2. Совершенствование маркетинговой стратегии
Контекстуализированные данные могут помочь компаниям понять, как потребители взаимодействуют с их маркетинговыми кампаниями и реагируют на них, и соответствующим образом скорректировать их. Этот случай использования с высокой степенью прогнозирования дает предприятиям представление о том, чего хотят потребители, на основе того, что они уже сделали. Как и другие аспекты анализа потребительских данных, маркетинг становится все больше о персонализации в результате, сказал Бретт Даунс, менеджер SEO в Traffic Jam Media.
"Отображение путешествий пользователей и персонализация их путешествия не только через ваш сайт, но и на таких платформах, как YouTube, LinkedIn, Facebook или на любом другом веб-сайте, теперь важны", - сказал Даунс. "Сегментирование данных эффективно позволяет вам продавать только тем людям,которых вы знаете, с наибольшей вероятностью. Они открыли новые возможности в отраслях, которые ранее очень трудно было продать."
3. Превращение данных в денежный поток
Компании, которые собирают данные, также получают от этого прибыль. Брокеры данных или компании, которые покупают и продают информацию о клиентах, выросли как новая отрасль наряду с большими данными. Для предприятий, которые собирают большие объемы данных, это представляет собой возможность для нового потока доходов.
Для рекламодателей наличие этой информации для покупки чрезвычайно ценно, поэтому спрос на все больше и больше данных постоянно растет. Это означает, что чем больше разрозненных источников данных брокеры данных могут вытащить из пакета более тщательных профилей данных, тем больше денег они могут заработать, продавая эту информацию друг другу и рекламодателям.
4. Использование данных для защиты данных
Некоторые предприятия даже используют потребительские данные в качестве средства защиты более конфиденциальной информации. Например, банковские учреждения иногда используют данные распознавания голоса, чтобы разрешить пользователю доступ к своей финансовой информации или защитить их от мошеннических попыток украсть их информацию.
Эти системы работают путем объединения данных взаимодействия клиента с колл-центром и алгоритмов машинного обучения, которые могут идентифицировать и помечать потенциально мошеннические попытки доступа к учетной записи клиента. Это требует некоторых догадок и человеческой ошибки из-за ловли аферы.
По мере совершенствования технологий сбора и анализа данных компании будут находить новые и более эффективные способы сбора и контекстуализации данных обо всем, включая потребителей. Для бизнеса это важно, чтобы оставаться конкурентоспособным в будущем; с другой стороны, не делать этого-все равно что бежать со связанными ногами. Инсайт-это король, а инсайт в современной бизнес-среде черпается из контекстуализированных данных.
Правила конфиденциальности данных
Было собрано и проанализировано так много данных о потребителях, что правительства разрабатывают строгие правила конфиденциальности данных, призванные дать людям хоть какой-то контроль над тем, как используются их данные. Общие требования Европейского Союза к защите данных (GDPR) излагают правила сбора, хранения, использования и совместного использования данных для компаний, а также жесткие штрафы для тех, кто не соблюдает. Компании, которые не соблюдают правила, установленные в рамках GDPR, сталкиваются с 20 миллионами евро штрафов или до 4 процентов годового дохода, в зависимости от того, что выше.
Конфиденциальность данных даже добралась до США в форме Калифорнийского закона о конфиденциальности потребителей (CCPA). CCPA в некотором роде похож на GDPR, но отличается тем, что он требует от потребителей отказаться от сбора данных и называет государство в качестве субъекта для разработки руководящих принципов, а не внутренних лиц, принимающих решения компании.
Правила конфиденциальности данных изменяют способ сбора, хранения, обмена и анализа потребительских данных. Предприятия, которые до сих пор не затронуты правилами конфиденциальности данных, могут ожидать, что эти типы законов будут распространяться по мере того, как все больше потребителей требуют прав на конфиденциальность. Однако сбор данных частными компаниями вряд ли прекратится; он просто изменится по мере того, как предприятия будут адаптироваться к новым законам и правилам.
