5 мифов маркетинга больших данных

Большие данные – мощное средство охвата целевой аудитории, но знание того, что некоторые техники не такие, какими кажутся, облегчит участникам рынка подготовку к будущим компаниям. Большие данные никуда не денутся, поэтому чем лучше вы освоите их применение, тем успешней будете в охвате целевой аудитории. Ниже перечислены пять основных мифов маркетинга больших данных.

Слава больших данных достигла неслыханных масштабов. Все чаще их называют действенным решением, способным решить самые сложные мировые проблемы, от искоренения террористов до исцеления рака.

Пока еще реализация больших данных пребывает в начальной стадии. Каждая отрасль все еще работает над тем, как наилучшим образом использовать их возможности. Это особенно справедливо в сфере рекламы.

Большие данные меняют стратегию бизнеса, но участникам рынка трудно справиться с информацией. Подлинная проблема обусловлена незнанием того, как собрать и обуздать громадное количество доступных данных. Увы, при отсутствии сложившихся методик появляются мифы, усугубляющие трудности, прибавляющие путаницу и побуждающие участников рынка уделять внимание не тому.

Миф 1: Чем больше данных, тем лучше

Суть заключается не в количестве данных, которые вы в состоянии собрать. Наоборот, эффективный маркетинг требует умения распознавать модели в критической массе данных и извлекать рабочие идеи из них. Единственная польза более крупного объема данных в том, что он улучшает отношение сигнала к помехам.

Компании не справляются с избытком информации, поэтому количество доступных данных – не проблема. Использование данных для решения проблем остается сложной задачей. Важно сосредоточиться не на числе строк в массиве данных, а на наиболее нужной информации, чтобы получить доступ к значимым моделям и сигналам, которые помогут привлечь и достучаться до целевой аудитории. Остальная часть собранных данных - помехи.

Миф 2: Стоит вкладывать деньги исключительно в оборудование

Поскольку маркетинг очень зависит от автоматических транзакций, большие данные становятся более сложными. Огромное количество данных и скорость их сбора бросают вызов традиционных методам сбора информации (опросам). Вот почему нужна технология для фильтрации и анализа обширного массива данных.

Все чаще индустрия рекламы старается справиться с большими данными, помещая все яйца в одну корзину и полагаясь только на оборудование из-за ошибочной попытки ускорить процесс анализа данных.

Тем не менее, участникам рынка следует вкладывать средства во внутрифирменное программное обеспечение, помогающее отличать сокровища от мусора, то есть детально фиксировать и изучать поведение людей, а не просто ставить оборудование ради торопливого ускорения процесса. Эффективная маркетинговая компания с использованием больших данных требует, чтобы человек перевел данные в содержательное сообщение, приносящее результаты.

Миф 3: Автоматизированные данные наиболее эффективны

Напротив, данные напоминают, что работа ведется с людьми. Человеческий ум быстро замечает модели, разделяет информацию на куски и рассматривает ее как упрощенный объект. Машины не способны на это. Когда людей сводят к тому, что способны измерить большие данные, упускаются эмоции – самок яркое человеческое свойство.

Люди требуются для разработки систем, собирающих и систематизирующих данные, и люди необходимы для понимания ограничений и ошибок систем. Только люди могут гарантировать, что данные сосредоточены на правильных вопросах, приводящих к значимым и рабочим идеям.

Как говорится, «судим по себе». Идеи, генерируемые людьми, а не машинами, необходимы для обеспечения работоспособности данных.

Миф 4: Данные надежны

Модели поведения постоянно меняются, поэтому большие данные не в состоянии предсказать будущее. От изменений в планах покупок на выходных до членов семьи человека, данные не остаются неизменными.

Для полного понимания данных нужен контекст. Без контекста нельзя понять поведение человека. Участники рынка полагаются на демографические данные при определении целевой аудитории, но такой подход полезен и эффективен лишь до некоторой степени. Участникам рынка нужно выйти за рамки возраста, пола и расы, чтобы обнаружить контекстные индикаторы и индивидуальные черты, чтобы более полно и досконально понять свою целевую аудиторию.

Одно и то же действие, даже предпринятое одним и тем же человеком, может значить абсолютно разное. Покупка человеком детской игрушки в магазине обычно означает, что у него есть ребенок, если сейчас не декабрь, когда праздники нарушают покупательские модели. 

Миф 5: Наиболее действенные данные поступают от самих покупателей

Пассивное наблюдение – лучший способ сбора данных. Люди – мастера самообмана. В отличие от данных о погодных условиях или дорожном движении, даваемая людьми информация так или иначе искажена.

Люди часто искажают факты о всевозможных вещах – порой направленно, как, например, касательно того, сколько они зарабатывают, а иногда непредсказуемо, как, например, в случае отношения к продукту, который, каким известно, нравится другим.

В таком случае проницательность человека позволяет разгадать данные, необходимые для охвата целевой аудитории.