Big data – новый аппетит маркетологов

Big data – подразумевает сбор, хранение и анализ данных для выявления алгоритма выстраивания эффективных моделей поведения целевой аудитории, поведения конкурентов, эффективность маркетинговой стратегии. Но основе статистических данных любое предприятие сможет спрогнозировать поведение целевых групп, построить эффективную на все 90% маркетинговую стратегию.

К примеру, жители Крылатского района предпочитают бургеры с`сыром, жирность которого составляет не более 45%. Тем временем, в районе Бирюлёво те же бургеры пользуются меньшим спросом в отличие от чизбургеров, жирность которых составляет более 65%. В чем причина столь неоднозначного выбора? По данным RRG (Russian Research Group), в отличие от Бирюлёво, уровень среднего дохода жителей района Крылатское значительно выше. Что означает, что покупатели с более высоким уровнем зажиточности предпочитают более здоровую еду, с менее высоким количества жира.

Помимо высокого дохода, количество фитнес-центров в Бирюлево намного меньше, чем в Крылатском. Что лишний раз подтверждает заинтересованность жителей Рублевского шоссе в употребление менее жирных бургеров, в сравнении с жителями Бирюлево.

Что касается продвижения бургеров с нежирным сыром в районе Бирюлёво, анализ больших данных может выявить точечных потребителей данных бургеров, и увеличить вероятность их потребления благодаря внедрения новых моделей, отвечающие на благоприятные для них условия. Владельцы смогут построить новую и более эффективную маркетинговую стратегию. Тоже самое и с продвижением бургеров с жирным сыром в районе Крылатского.

Большие данные могут определить тепловые точки с наибольшей покупательской способностью, где ранее были внедрены сложные алгоритмы статистических моделей для отслеживания и предсказания покупательского поведения. Таким образом заведения франшиз смогут открывать свои заведения в уже благополучных для бизнеса местах, а всё если заранее купить необходимые для них данные.

Наглядным примером удачной кампании можно назвать маркетинговую кампанию американской ресторанной группы Fig and Olive, которая после оценки программного обеспечения провела анализ 500 000 своих клиентов, уже оставившие около 17,5 млн долл. Ресторанам удалось применить единую концепцию по привлечению гостей, которые не посещали заведение уже 30 дней, с помощью email-рассылки «Мы скучаем по вашему обществу». Результат кампании был ошеломляющим:

• Более 300 000 дополнительных посетителей
• + 36 000 долл.
• Прибыль от кампании в семь раз превысила расходы на проведение исследований
• Новая лояльность клиентов (в ходе анализа отзывов в социальных сетях).

Следовательно, зарубежный опыт показывает, что анализ больших данных и выстраивание правильных моделей поможет снизить издержки, повысить ROI заведения, а также улучшит ваше понимание клиента. Что означает, что для налаживания полноценной связи с клиентом всё готово.

Основной задачей больших данных является увеличение прибыли заведения с помощью привлечения клиентов, которые в дальнейшем готовы перейти в статус постоянных.