Písal sa rok 2003 a Oren Etzioni letel z amerického mesta Seattle do Los Angeles na bratovu svadbu. Na tejto významnej udalosti si dal náramne záležať a preto si kúpil letenku už niekoľko mesiacov dopredu. Bol presvedčený o tom, že týmto spôsobom významne ušetrí. Neušetril. Zaplatil podstatne viac, ako ľudia, ktorí si letenku kúpili neskôr.
Iní ľudia by pravdepodobne zanadávali a do budúcnosti sa pokúsili kúpiť letenku lacnejšie. Oten Etzioni bol však skúsený IT-čkar, ktorý sa spýtal sám seba, ako by mohol sebe a ostatným ľuďom pomôcť určiť čas nákupu, v ktorom sú letenky najlacnejšie.
Svoje odhodlanie začal zbieraním dát počas jeden a pol mesiaca, kedy sledoval ceny leteniek u online predajcov leteniek. Vytvoril matematický model Forecast, ktorý fungoval na nasledujúcich princípoch:
- pokiaľ priemerná cena letenky začala stúpať, odporúčalo sa letenku kúpiť,
- naopak, pokiaľ klesala, odporúčalo sa počkať.
Tento systém v roku 2008 kúpil Microsoft za 110 miliónov dolárov a využíva ho vo svojom vyhľadávači Bing. V roku 2012 mal systém úspešnosť 75 % a v priemere ušetril cestujúcim 50 dolárov za každú letenku. Tento fenomén menom Big Data sa odvtedy zdokonalil a dennodenne ho využíva nespočetné množstvo firiem.
Čo to Big data sú
Big data sú charakterizované tromi „V“:
- volume (objem),
- velocity (rýchlosť),
- variety (rôznorodosť).
K týmto trom „V“ sa zvyknú pridať ďalšie dve:
- veracity (vierohodnosť),
- value (hodnota).
Vysvetlime si, čo jednotlivé V znamenajú.
Volume (objem)
Aké veľké sú big data? Kedysi pre nás 1 gigabajt dát znamenal veľa. Neskôr bolo veľa 1 terabajt dát (1000 gigabajtov). No a v súčasnosti poznáme 1 petabajt (1000 terabajtov). Pre predstavu, Google každý deň spracuje okolo 24 petabajt údajov. To sa považuje za big data.
Všeobecne ide o množstvo dát, ktoré sa nedajú spracovať a predovšetkým analyzovať bežnými prostriedkami, akými sú relačné databázy. V takomto prípade sa využíva masívne paralelné spracovanie dát na bežných serveroch.
Velocity (rýchlosť)
Okrem toho, že Big Data majú obrovský objem, pribúdajú taktiež obrovskou rýchlosťou a je potrebné ich priebežne spracovávať. Dáta je najprv potrebné transformovať a až potom pridať do analytických databáz. Big data môžu vstupovať do analytických procesov v nespracovanom stave v reálnom čase tak, ako prichádzajú.
Variety (rôznorodosť)
Big Data prichádzajú v rôznych podobách. Nejde už len o klasické štruktúrované dáta, aké bývajú v relačných databázových prostrediach. Dnes existujú aj semi-štrukturované, ako napr. textové dokumenty, e-maily, web stránky, logovacie záznamy ale aj statusy zo sociálnych sietí, obrázky, audio alebo video záznamy.
Veracity (vierohodnosť)
Veľké dáta sú čerpané z rôznych zdrojov v rôznych veľkostiach, pričom ich výpovedná hodnota a dôveryhodnosť je odlišná.
Value (hodnota)
V súčasnosti vieme pomocou dostupných technológii pozbierať a analyzovať v reálnom čase veľké množstvo dát z veľkého množstva rôznych zdrojov, ktoré sa dajú využiť ako hodnotné informácie.
Big data v big firmách
Ďalším veľkým priekopníkom Big data bol okrem Microsoftu aj Google. Vo svojich začiatkoch bola databáza Google uložená na desiatich 4-gigových diskoch. Odvtedy sa však web prudko rozrástol a bolo potrebné vymyslieť efektívnejšiu metódu na spracovanie takého veľkého množstva údajov.
Firma sa rozhodla pre programátorskú metódu MapReduce a spôsob ukladania veľkých dát menom BigTable. Tieto dva spôsoby umožnili masívne paralelné spracovanie údajov, kedy sa údaje rozdelili medzi množstvo počítačov. Každý počítač spracuje len malú časť údajov a výsledky sa potom zosumarizujú.
Amazon
Najväčší e-shop na svete by to bez Big data ďaleko nedotiahol. Vyskúšajte si čo i len pozrieť niečo na Amazone a otestujete využívanie údajov v praxi. Pri každej návšteve sa vám zobrazí produkt, ktorý ste naposledy prezerali a odporučia sa vám ďalšie produkty, s rovnakou hodnotou.
A toto je len jeden z mnohých príkladov. Okrem toho sa Amazon sústredí na personalizovanie každého kliknutia na svojom webe, konkurovaní na hodnote, než na cene, ďalej na predpovedanie trendov a zlepšovanie používateľského zážitku.
Netflix
Exekutíva v Netflixe chcela vytvoriť a predať prvú TV šou v histórii, ktorá by bola vytvorená predovšetkým na základe údajov, ešte predtým, než by sa natočila prvá scéna. Spoločnosť pozbierala údaje od 20 miliónov používateľov a úzkostlivo zaznamenala všetko, čo urobili.
Netflix sledoval detaily ako: koľko ľudí dalo pauzu vo filme na tom istom mieste? Ktoré dialógy boli relevantné, a ktoré naopak suché? Všetky tieto činnosti umožnili spoločnosti vytvoriť kompletný produkt, akým je napr. House of Cards.
Ako sa dajú big data využiť v e-commerce
Big data využívajú predovšetkým online predajcovia a je hneď niekoľko spôsobov, ako ich môžu zužitkovať.
Dodanie hodnotných produktov a služieb
Amazon využíva pokročilé nástroje na neustále prispôsobovanie ceny. Tento gigant dokáže porovnávať cenové údaje od konkurencia a automaticky prispôsobiť ceny svojich vlastných produktov. Niektoré ceny sa menia hneď viackrát denne. So správnymi webovými platformami a pluginmi to je ľahké.
Dynamické ceny znamenajú, že spoločnosti si už naďalej nemôžu dovoliť konkurovať iba na základe toho, kto ponúkne najnižšiu cenu. V dnešnej dobe totiž cena už iba nestačí a predajcovia musia ponúknuť väčšiu hodnotu, čo znamená, že si musia vytvoriť dobrú reputáciu.
Dodanie viac personalizovaných interakcií
Amazon je taktiež známy pre odporúčanie produktov pre svojich zákazníkov. Ak ste už niekedy nakupovali na Amazon, pravdepodobne ste si všimli sekciu „Customers who bought this item also bought“. Pridanie tejto funkcie znamenalo zvýšenie predaja o 30 %.
Je to jednoduchý spôsob, ako pomôcť zákazníkom nájsť viac produktov a presvedčiť ich, aby strávili na webstránke viac času.
Predpovedať presnejšie
Zbieranie dát o preferenciách a správania spotrebiteľov na webe umožňuje e-shopom poskytnúť lepší zážitok z nakupovania. Napr. pri e-shope s oblečením sa takto dá predpovedať aké štýly, strihy, látky alebo farby sú obľúbené. Vďaka tomuto sa dajú lepšie udržovať zásoby na sklade a vyjednávať najlepšie ceny od dodávateľov a veľkoobchodníkov.
Zníženie počtu nedokončených nákupov
Retargeting sa dá využiť na zníženie počtu nedokončených nákupov. E-commerce platforma e-Bay zistila, že zákazníci pred nákupom väčšinou produkt pozerajú hneď z niekoľkých zariadení (desktop, smartfón, tablet), ešte predtým, než sa rozhodnú produkt kúpiť.
Big data sa dajú použiť na nahrávanie rôznych krokov nákupného procesu a následné zobrazenie relevantného contentu na jednotlivých marketingových kanáloch, akými je Facebook alebo Google Doubleclick.
Poskytovať zákazníkom lepší zážitok
Používatelia väčšinou nie sú nadšení myšlienkou, že ich predajcovia sledujú počas surfovanie na webe, avšak pravdou je, že big data skutočne zlepšujú zážitok zákazníkov z nakupovania.
Big data sa využívajú napr. pri podvodoch s kreditnými kartami a vďaka real-time informáciám, ktoré sa zbierajú z transakcií sa dajú tieto nepríjemnosti vyšetriť rýchlejšie a bez problémov.
Fakt, že predajcovia poznajú niektoré detaily z vášho života môže vyznieť čudne, avšak big data sú skutočne výhodné pre obe strany. Predajcovia sa nemusia sústrediť iba na cenovú konkurenciu, pretože majú nástroje, ktoré im pomáhajú vytvoriť príjemnejší a pohodlnejší nákupný zážitok pre spotrebteľov.
Big data na Slovensku a v Česku
Už aj na Slovensku a v Česku spoločnosti využívajú big data vo svoj prospech, a to najčastejšie v podobe dynamického remarketingu.
Remarketing predstavuje jednu z možností, ako presnejšie zacieliť reklamu pre svoju cieľovú skupinu. Týmto spôsobom sa reklama cieli na používateľa, ktorý navštívil určitú webovú stránku alebo použil mobilnú aplikáciu.
Využívajú sa pritom cookies používateľa, následne uložené do remarketingového zoznamu, ktorý sa využije na cielenie reklamy, zobrazujúcej sa na jednom z viacerých marketingových kanálov (Google bannery, Facebook ads či video na YouTube).
Ak vás big data presvedčili o tom, aby ste ich využívali o svojom podnikaní, môžeme vám s nimi pomôcť pomocou našich služieb internetového marketingu.
Zdroje:
http://www.smartdatacollective.com/seanmallonbizdaquk/410001/5-benefits-big-data-e-commerce-companies-and-shoppers
http://www.bigdatablog.sk/big-data/
