Больше данных богу данных

Больше данных богу данных

Антон Гук

Антон Гук

2014-11-19 23:14:00

С развитием веб-аналитики шутки про половину рекламного бюджета, потраченного впустую стали не только бородатыми, но еще и неактуальными. Сегодня маркетологи могут оперировать огромными массивами информации, для обработки которых появилась специальная методология — Big Data (большие данные). Рекомендательные алгоритмы, таргетированная и контекстная реклама, коммерческая аналитика — все эти задачи сегодня решаются с помощью обработки больших данных. Big Data — относительно новая технология, и как и другие новые тренды сегодня вызвает огромный ажиотаж. Кажется, будто эта технология разом решит проблемы с конверсиями, потребностями пользователей, распределением бюджетов. Но, безусловно, открывая множество возможностей, Big Data все же — не философский камень. Давайте попробуем подойти к ним с холодной головой и разобрать популярные, но не очень точные мнения в среде маркетологов-аналитиков.

Большая выборка — качественное исследование?

С точки зрения статистики — вроде бы верно. И BIg Data кажется — идеальный инструмент. Однако, некоторые известные аналитики, например Нассим Талеб (автор книги «Черный Лебедь») и Нэйт Сильвер полагают, что избыток данных создает шум, который лишь снижает точность прогнозов.

Однако прогнозирование возможно лишь на том уровне, на котором собираются данные. Так, с помощью Big Data вы сможете анализировать психологию толпы, но не индивида. Это годится, когда вам нужны алгоритмы рекомендаций, глобальные тренды, и т. п., но поведение отдельно взятого человека вашим прогнозам не подвластно.

Больше данных — точнее прогнозы?

Прогнозы соразмерны данным и к, сожалению могут оказаться весьма тривиальны — например, что в будние дни в среднем люди встают раньше, в выходные позже. Однако, «процессором» обрабатывающим большие данные является и ваш мозг, при этом его работа (причем, подсознательная) может оказаться куда большее качественной. Человеческий мозг может распознавать многие нюансы, которые пока неподвластны машине.

Некоторые полагают, что большее количество параметров аудитории позволяет делать более точный таргентинг. Но это не совсем так. На уровне отдельного пользователя все равно возникают ошибки. Впрочем, задача маркетинга — привлечь группу, а не единичного пользователя.

Реальное время = лучшее время

Казалось бы, чем выше разрешение по времени — тем больше мы получаем точность даннных. Однако, в большинстве случаев это не так. Точность до минуты как правило бесполезна в продажах, большинство категорий товаров требует детализации по не точнее, чем в один день.

Сверхвысокая точность как ни парадоксально, будет приводить к ошибкам — несостыковкам в массивах данных, усложнению восприятия результатов, и как следствие — уходу на задний план действительно важных бизнес-показателей.

Что делать?

Прежде всего — определиться, реально ли вам нужны большие данные, или же вы гонитесь за трендом? Большинству маркетологов достаточно традиционных методов анализа и вторичных данных свободных инструментов. Вот три ключевых совета:

1. Улучшайте качество обработки данных, выявляйте закономерномерности

Не усложняйте себе жизнь — достаточного небольшого анализа, выявляющего самые ключевые закономерности.

2. Задавайте больше вопросов

Поставленные вопросы не менее важны, чем сами данные. Так вы сможете добиться необходимого и достаточного уровня детализации анализа.

3. Научитесь пользоваться данными из открытых источников

Пробуйте использовать инструменты Google trends, Google Correlate, Google Ngram — они в свободном доступе, но тем не менее могут дать достаточно ценную информацию.

Читайте также:

Google Tag Manager и с чем его едят
Кейс: GreenБизнес — экосайт
Интернет-маркетинг: что делать в кризис?
Враждебный интерфейс

Комментарии (0)

Добавление комментариев закрыто.