Меняйтесь данными

Меняйтесь данными

Базовые математические алгоритмы, используемые в DMP, общие. Например, это могут быть многоуровневые, ветвистые деревья решений. Или модные ныне нейронные сети – они выглядят загадочно, и для кого-то из заказчиков это плюс. Но при этом их трудно интерпретировать – в отличие от тех же деревьев решений, а понимать, что и как делает цифровая платформа, для заказчика важно, особенно на этапе внедрения системы.

Реализация алгоритмов – сугубо индивидуальная работа. Никакого единого для всех, масштабируемого решения для любых видов бизнеса не может быть.

Потребительская статистика очень специфична для каждой компании. На продажи влияет много факторов, которые порой даже трудно себе представить: расположение офиса, люди, которые работают в компании, логотип – у одних он вызывает доверие, у других — нет.

Потому главная проблема при создании эффективной цифровой платформы – дефицит данных. Им не страдают банки и телекоммуникационные компании, которые просто в силу требований регуляторов обязаны вести подробные пользовательские профили. Нет дефицита в сетях бутиков – они привыкли к индивидуальной работе с потребителями. Вообще, чем более персонифицировано компания работает с потребителями, тем лучше у нее обстоят дела с данными.


А вот в массовом сегменте торговли, как правило, дела обстоят хуже. У большинства же B2C-компаний информационно бедные профили клиентов. Даже в картах лояльности часто очень мало данных.

Если собственных данных недостаточно, нужно их собирать – в том числе с помощью цифровой платформы. На начальном этапе можно воспользоваться внешними данными. Это данные из социальных сетей, а также данные других компаний.

Обмен знаниями – очень перспективное направление, от которого выигрывают обменивающиеся. Например, одна компания говорит другой: у нас есть люди, которые купили наши товары, вполне вероятно, что они купят и ваш. Это, кстати, позволяет совместно найти маркетинговые события, которые позволят увеличить продажи обеим фирмам.

При этом речь не идет о передаче персональных данных. Для анализа нужны социально-демографические и потребительские характеристики покупателей. Важно, какое у него образование, семейное положение. Насколько он продвинут как потребитель определенных типов товаров, активен ли в интернете…

Но чужие данные не могут заменить собственные. Чтобы результат был релевантным, ядро данных должно быть «внутреннее».


Похожие статьи:
Смотрите также: