Статья:

Большие данные при построении интегрированных коммуникационных кампаний в бизнесе

Конференция: XXXIX Студенческая международная заочная научно-практическая конференция «Молодежный научный форум: общественные и экономические науки»

Секция: Экономика

Выходные данные
Стеценко П.А. Большие данные при построении интегрированных коммуникационных кампаний в бизнесе // Молодежный научный форум: Общественные и экономические науки: электр. сб. ст. по мат. XXXIX междунар. студ. науч.-практ. конф. № 10(39). URL: https://nauchforum.ru/archive/MNF_social/10(39).pdf (дата обращения: 22.04.2018)
Лауреаты определены. Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Мне нравится
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
на печатьскачать .pdfподелиться

Большие данные при построении интегрированных коммуникационных кампаний в бизнесе

Стеценко Полина Александровна
студент, Национальный Исследовательский Университет Высшая Школа Экономики, НИУ ВШЭ, РФ, г. Москва

 

Интегрированные коммуникации с использованием больших данных – это особый вид коммуникационной деятельности, фокусирующийся на аналитике накопленных объемов разнообразных данных для лучшего понимания всех групп стейкхолдеров и повышения конкурентоспособности на рынке. Использование больших данных позволяет осуществлять технологическую поддержку кампании на всех этапах ее реализации: оценка ситуации; сегментация и таргетинг целевых аудиторий; разработка коммуникационного месседжа для каждой из аудиторий; выбор каналов и инструментов коммуникации; оценка результатов кампании.

Оценка ситуации предполагает всестороннюю аналитику рынка с целью изучения конкурентной среды и определения положения компании на рынке, ее конкурентных преимуществ и возможностей для продвижения. Также проводится внутренний аудит компании для определения ее слабых и сильных сторон – для этого используются такие параметры оценки, как: кадры компании; услуги, предоставляемые компанией; качество предоставляемого сервиса и качество существующей коммуникации с целевой аудиторией. Для проведения такого комплексного анализа большие данные являются ценным средством, так технологии работы с ними позволяют анализировать рынок по большому количеству признаков и характеристик, что является основой для получения объективной картины рынка в разных разрезах. Помимо этого, технологии больших данных позволяют оценивать настроения на рынке и строить прогностические модели рынка, знание которых является значительным конкурентным преимуществом для бизнеса. Например, «Мегафон» с 2013 года занимается геоаналитикой с использованием больших данных для прогнозирования нагрузок на сеть с целью избежать технологических сбоев. Так же делают и «МТС» и «Билайн»: при этом «МТС» стремится использовать полученные данные для улучшения качества покрытия сети, а «Билайн» - для построения розничной сети. Так, с 2013 года «Билайн» проводит мониторинг местонахождения своих абонентов, сравнивая его с местонахождением своих торговых точек и количеству обслуживаемых клиентов в них. Таким образом, геоаналитика позволяет оптимизировать расположение салонов «Билайна», сделав их доступными для потребителя там, где это необходимо. «ВТБ24» использует технологии больших данных, сочетая корпоративную информацию и открытые данные, для анализа конкурентного окружения и отношения клиентов к банкам-конкурентам. Благодаря технологиям больших данных «Билайн» способен спрогнозировать причины обращения клиентов в техподдержку и, как следствие, оптимизировать работу call-центра.

Реализация коммуникационной кампании предполагает динамичную коммуникацию с различными целевыми группами. Это означает, что в рамках кампании не просто транслируются месседжи, адаптированные под каждую из групп, входящих в целевую аудиторию, но также адресат коммуникации получает возможность оставить фидбэк, на который получит оперативный ответ. Большие данные способны значительно повысить эффективность коммуникации с целевыми группами, так как их анализ позволяет получить детализированный портрет адресата коммуникации.

Во внутренних коммуникациях это становится возможным благодаря большому количеству накопленной корпоративной информации о сотрудниках - их персональные данные, опыт работы, наличие различных навыков, вовлеченность в общественную деятельность и так далее. При этом внутренние данные дополняются открытыми данными. Анализ этих различных данных используется при составлении портрета каждого из сотрудников с его индивидуальными особенностями и характеристиками. Полученный портрет сотрудников может быть использован различными способами – например, при налаживании неофициальной коммуникации начальства с сотрудником. Также эта информация помогает создавать более производительные команды. Таким образом, большие данные позволяют создавать подробные портреты внутренних стейкхолдеров компании. Эта информация может быть использована в разных целях, в том числе для адаптации коммуникационного сообщения. Также портреты стейкхолдеров позволяют повысить эффективность компания благодаря их возможному использованию для повышения экспертизы сотрудников, создания продуктивных команд и так далее.

Аналитика больших данных во внешних коммуникациях способна предоставить портрет внешних стейкхолдеров компании, преимущественно ее потребителей – это позволяет сегментировать целевую аудиторию и настроить таргетинг. Имеющийся подробный портрет позволяет выстроить персонализированную коммуникацию с каждым из потребителей. Так, для достижения этой цели Сбербанк приобрел контрольный пакет акций компании «Рутаргет», которая на базе технологий больших данных и искусственного интеллекта разработала рекламную платформу Segmento. База этой платформы содержит в себе более 250 миллионов портретов потребителей и охватывает 98% пользователей отечественно Интернета. Эти данные позволят скоординированно размещать рекламу на различную площадках, позволит банку эффективно коммуницировать с потребителями, транслируя максимально таргетированные сообщения. Помимо этого, руководство «Сбербанка» рассчитывает, что «Рутаргет» позволит также найти банку и новых клиентов, основываясь на схожести их поведения и интересов с поведением и интересами уже существующих клиентов.

«ВТБ24» тоже использует большие данные для составления портретов потребителей, причем этот банк сочетает данные, накопленные компанией, с данными, полученными от сервисов Google Analytics и Apple. Таким образом, банк определяет, какими услугами пользуется клиент, какие операции он проводит и даже когда, где и с каких устройств он предпочитает это делать. Вся эта информация ложится в основу таргетирования предложений для клиентов и оптимизацию и модернизацию существующих услуг.

Анализ больших данных позволяет провести эффективную сегментацию целевой аудитории и таргетинг выделенных групп, на основе чего ключевой месседж кампании может быть адаптирован и видоизменен. Данные об адресатах также помогают выбрать приоритетные каналы коммуникации с ними. После этого становится возможной реализация коммуникационной кампании. Использование больших данных позволяет компаниям проводить своевременный мониторинг и быстро реагировать на поведение адресатов. Так, «ВТБ24» постоянно проводит мониторинг отзывов пользователей в социальных сетях (Вконтакте, Facebook и Twitter) и таких площадках, как «Народный рейтинг» и «Банки.ру». Анализ социальных сетей проводится автоматически – специальный алгоритм выделяет сигнальные слова, говорящие о позитивном или негативном отношении автора к банку. Помимо того, что каждый клиент получает оперативный ответ от представителей банка, агрегирование статистики по социальным сетям позволяет «ВТБ24» оперативно выявлять всплески негативного отношения, анализировать причины их появления и устранять их. Для расширенного мониторинга качества услуг специалисты банка, работающие с технологиями больших данных, анализируют и другие параметры: скорость работы операторов в отделениях, содержание звонков в call-центры (специальный алгоритм способен определить тональность и настроение звонящего), обращения через техподдержку, наличие технических сбоев и системные логи.

Также бизнес проводит постоянный мониторинг входящих данных в целях обеспечения безопасности. Некоторые компании анализируют не только поведение, но и местоположение потребителей. Например, оперативная идентификация местонахождения телефона и карты позволяет спрогнозировать утерю последней и, как следствие, ее блокировку, еще до поступления заявления клиента. Также эта методика применяется для борьбы с мошенническими действиями, когда клиент, сообщив о потере карты, пытается одновременно совершить по ней покупку. Один из крупнейших в мире финансовых конгломератов HSBC уже успешно внедрил эти технологии, и результат оказался впечатляющим: эффективность борьбы с мошенничеством возросла в три раза, а точность выявления мошеннических действий – в десять раз. Кроме того, работникам банка удалось выявить новые криминальные схемы, по которым преступники могли принести ущерб в размере более $10 млн. Известно, что «Газпромбанк» использует эту же методику для обеспечения безопасности при работе с кредитными и дебетовыми картами. «Билайн» первым начал использовать данные о местоположении абонента для предложения ему наиболее выгодного тарифа или услуги. Например, если абонент находится в аэропорте, то оператор заранее предлагает ему подключить услугу роуминга, причем алгоритм больших данных способен отличить сотрудников аэропортов. Сейчас этот алгоритм используют все операторы «большой тройки».

Главными отличительными характеристиками кампаний с использованием технологий больших данных являются их персонализированность и динамичность коммуникаций. Персонализированность коммуникаций достигается благодаря аналитике большого количества данных о стейкхолдере, полученных из различных источников. Наличие портрета адресата коммуникации позволяет самой коммуникации и коммуникационному месседжу быть более гибкими и адаптированными под каждого стейкхолдера.

Динамичность коммуникаций обеспечивается из-за возможности оперативно анализировать значительные объемы разнообразной информации и находить скрытые корреляции между этими данными. Помимо этого, предиктивные возможности больших данных позволяют компаниям быть готовым к условиям изменяющегося рынка и своевременно адаптировать свои кампании под эти условия.

Таким образом, в современных условиях большие данные оказали значительное влияние на коммуникационную сферу. Нет никакого сомнения, что в будущем этот тренд только усилится, а большие данные станут неотъемлемой частью любой коммуникационной кампании.

 

Список литературы:
1. Бернет Дж. Маркетинговые коммуникации. Интегрированный подход. – П.: Питер, 2001. – 864 с.
2. Воробьев Л.А., Панасенко Г.Н. Возможности и перспективы развития технологий, основанных на big data, в HR // Управление человеческими ресурсами – основа развития инновационной экономики. – 2015. – №6. – С. 68–73.
3. Голубкова Е.Н. Маркетинговые коммуникации. – М.: «Финпресс», 2003. – 256 с.
4. Большие данные (Big Data) – одна из ключевых технологий будущего – [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.kommersant.ru/doc/2614791 (Дата обращения: 08.11.2016). 
5. Насколько трудно работать с большими данными? – [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://mebius.io/technologies/how-is-that-difficult-to-handle-with-big-... (Дата обращения: 08.11.2016).
6. О Больших Данных – [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://365communications.com/2015/05/27/o-bolsih-dannih/ (Дата обращения: 13.11.2016).
7. Сбербанк приобрел технологию обработки данных о поведении клиентов – [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.rbc.ru/technology_and_media/12/03/2015/54c25d589a79478439e57458 (Дата обращения: 03.11.2016).
8. Bertot J.C.; Gorham U., Jaeger P.T. Sarin L.C., Choi H. Big data, open government and e-government: Issues, policies and recommendations. // Information Polity: The International Journal of Government & Democracy in the Information Age. – 2014. – №19. – С. 13–16.
9. Biswas N., Moorthy J., Nanath K. Big Data: Prospects and Challenges // Vikalpa. – 2015. – №39. – С. 70–80.