Как Data-as-a-Service революционизирует маркетинг

Как Data-as-a-Service революционизирует маркетинг
Mr. Pixel
Mr. Pixel
16 июля
0
561

Среди скопления всяческих Software as a Service, Platform as a Service, Infrastructure as a Service, Desktop as a Service и Healthcare as a Service гордо поднял голову еще один *aaS – Data as a Service.

Как-то в рамках публикации в журнале Economist Джеймс Кортад, исследователь, работающий на корпорацию IBM, сказал, что мир вступил в принципиально новый период существования, потому что никогда раньше не было так много данных. Профессор Калифорнийского университета в Беркли Джой Хеллерстайн заявил, что мы живем в эпоху индустриальной революции данных.

810x430-BDaaS-banner-1

Сперва обратимся к Википедии – что о DaaS говорит всеведущий веб-оракул? Data as a Service является двоюродным братом SaaS – программному обеспечению как сервису. Как и все члены большой семьи *aaS, DaaS основывается на концепции, согласно которой продукт (в данном случае данные, извините за тавтологию) может предоставляться пользователю по запросу, независимо от его географического положения или организационной разобщенности поставщика и потребителя. И если раньше данные, предоставленные в качестве услуги, использовались преимущественно в меэшапах, то сегодня все чаще они используются в коммерческих целях, а также такими некоммерческими организациями, как ООН.

Мэшап – веб-приложение, которое объединяет данные из нескольких источников в единый интегрированный инструмент. К примеру, при объединении картографических данных сервиса Google Maps с данными о недвижимости, которыми располагает Craigslist, получаем новый уникальный интернет-сервис, который изначально не предлагался ни одним из источников данных.

Маркетологи постоянно анализируют данные и производят всевозможные подсчеты. Однако многие ли из них могут утверждать, какие компании или кто из потребителей точно заинтересован в их продукции или услугах? Новый подход Data-as-a-Service дает возможность компаниям использовать данные в режиме реального времени для решения самых сложных маркетинговых задач. Фактически DaaS полностью революционизирует маркетинг, создавая real-time инсайты и превращая получение дохода от Big Data уже не в призрачную, а вполне реальную возможность.

640x0

Чем является DaaS?

В огромном количестве информации, которую собирают маркетинговые системы, скрыт большой объем ценных и доступных данных. Мы живем в мире Big Data, потому вся генерируемая человечеством информация может быть без проблем использована в режиме реального времени для получения тех возможностей, о которых ранее не могли мечтать даже писатели-фантасты.

8CP2IGP

Данные как услуга – это новый подход, который предусматривает такую добычу и структурирование уникальных данных и Hard-to-Find Data (HTFD, данные, которые трудно найти), чтобы образовать постоянный поток потенциальных клиентов, в том числе собственных клиентов компании. Такие источники данных – очень точно настроенный маркетинговый инструмент, с которым не сравнятся разрозненные и «разовые» списки потенциальный клиентов.

Первой подход DaaS начала применять компания Factual, которую основал Джил Элбац в 2007 году. Он решил создать открытый репозиторий, который напоминал бы Flickr, но только для данных. Сегодня диапазон data в Factual огромен: от компьютерных игр до сведений, полученных из государственных учреждений. Доступ к данным осуществляется как в ручном режиме, так и с использованием открытого API. Ставка компании Factual – рынок, размер которого превысит 100 миллиардов долларов.

В случае DaaS вся информация о клиентах и рынке поставляется непосредственно в многоканальные системы компании или маркетинговые диджитал-платформы, что позволяет маркетологам отправлять клиентам сообщения, персонализированные рекомендации и высокотаргетированный контент в режиме реального времени.

Как работает DaaS?

Новый подход сочетает в себе три типа данных, которые уникально кастомизированы для каждой отдельно взятой компании:

1. Первичные данные. 1st party data, которые объединены с 3rd party и HTFD. Что касается последних, то эти специальные наборы данных, которые сложно найти, объединяются из сотен источников Big Data и выходят далеко за рамки сторонних данных. В качестве примера можно взять узкоспециализированные источники данных о мебели или интересы пользователей в области высокой моды.

2. Встроенные данные. Это оффлайн данные, которые были преобразованы в адресные онлайн данные. Этот тип data предоставляет новые возможности для привлечения клиентов и открывает перспективы в перманентно меняющейся digital-вселенной. Таргетированная реклама может быть показана конкретным клиентам или аудиторным сегментам. Например, автомобильная компания может показать объявления тем людям, лизинговые договоры которых подлежат возобновлению.

3. Быстрые данные. Данные о поведении пользователей, в режиме реального времени определяющие намерение совершить покупку. Примером могут служить статусы в социальных сетях, такие как «У нас родился ребенок» или «Собираемся всей семьей на отдых».

Synqera_Big-data

Уникальные наборы данных

Чтобы осмыслить весь потенциал уникальных наборов данных, поставляемых через DaaS, таких как HTFD или быстрые данные, важно понять, откуда они берутся. Информацию, генерируемую из Big Data, можно разделить на шесть специфических категорий:

Web Mining. Это данные, которые имеются в свободном доступе в Интернете. Эта категория сбора данных включает в себя автоматизированные процессы обнаружения и извлечения информации из веб-документов и серверов, в том числе добычу неструктурированных данных: информация, извлекаемая из логов серверов, сведения об активности пользователей из браузеров, информация о структуре сайта и ссылках, или же данные, полученные из контента и документов.

Поисковые данные. Информация, полученная в результате поисковой активности пользователя в браузере. Эти данные идентифицируют диджитал-аудитории при помощи онлайн идентификаторов, присваиваемых каждому пользователю.

Социальные сети. Среднестатистический интернет-пользователь проводит в соцсетях порядка двух с половиной часов в день. Благодаря этому компании получают доступ к огромному массиву данных, который основан на личных предпочтениях потребителей, лайках, регистрациях, комментариях и репостах.

Краудсорсинг. Данные, которые собираются из различных источников, включая крупные сообщества, форумы, опросы, исследования и др.

Данные о транзакциях. Данные, сгенерированные в процессе деловой активности – покупки, запросы, страховые иски, депозиты, снятие наличных, бронирование авиабилетов, покупки при помощи кредитной карты и т.д.

Mobile. Мобильные данные стимулируют самый большой рост объема данных. Это не только сведения об использовании смартфонов и предпочтения пользователей в отношении тех или иных моделей, но также информация, полученная при помощи мобильных приложений или других сервисов, работающих в фоновом режиме.

Ярким примером Data as a Service является Oracle DaaS for Customer Intelligence. Это продукт, который объединяет данные о клиентах компании из всех каналов, как социальных, так и корпоративных, и агрегирует сведения об их активности, намерениях, настроениях, ключевых словах и др. Объединив неструктурированные данные, компания Oracle предоставила возможность выявлять актуальные темы, предупреждать возможные проблемы, глубже понимать то, что называется восприятием бренда потребителями, постоянно совершенствовать аналитику клиентской активности и принимать эффективные решения по развитию своих продуктов.

В течение многих лет компании полагались исключительно на свои внутренние или застойные сторонние данные. DaaS же является революционным способом получения глобальных наборов данных, которые можно успешно использовать для поиска новых клиентов.

da.png

Зачем фокусироваться на семьях, которые могут быть заинтересованы в семейном отдыхе, если можно сразу обратиться к тем, кто только что забронировал билеты на самолет? Или зачем пытаться выяснить, кого таргетировать в рамках рекламной кампании, если можно использовать ежедневные потоки данных о потенциальных клиентах, которые активно ищут в Интернете тот товар, который вы продаете? Возможности Data as a Service воистину безграничны.

Вместо того чтобы сосредотачиваться на развитии и управлении сложной сети данных, компании могут концентрироваться исключительно на своих бизнес-результатах и маркетинговых преимуществах Больших Данных. Получение немедленного дохода от Big Data – универсальная задача, которая стоит перед многими маркетологами, и DaaS делает это возможным для любой компании, невзирая на ее отраслевую принадлежность. И если все это приведет к либерализации мира данных, то игра стоит свеч.

При подготовке статьи были использованы материалы Forbes, Business 2 Community, Simple Talk, InfoWorld, DATAVERSITY

Комментарии к статье (0)