S rozvojem big data technologií se rozšiřují možnosti jejich využití v praxi a rozvíjí se i jejich nasazení v reálném byznysu.

Vladan Hejnic

Generální ředitel společnosti Colprio

Příkladem může být predikce nákupních preferencí zákazníků, kteří zavítají do internetového obchodu. Podle jejich chování, pohybu na internetu, vyhledávání či přímo uskutečněných nákupů je možné v reálném čase odhadovat, jaký bude jejich příští nákup.

Taková platforma pro prostředí českého internetu zvládne zpracovat přes 30 000 událostí za sekundu a aktualizuje prediktivní model každého zákazníka dle jeho aktivity několikrát za hodinu. Následně v reálném čase doporučuje konkrétní produkt a udává i pravděpodobnost, s jakou si ho člověk koupí.

Prediktivní modely a zpracování velkých dat pomohou v marketingu v každé fázi cílení na konkrétního zákazníka. Ať už jde o vyhledávání nových zákazníků podobných těm stávajícím, nebo o cílení na stávající klienty s dalšími produkty. My například dnes pracujeme téměř se sedmi miliony profilů, které jsou neustále aktualizovány, takže přesnost je poměrně vysoká.

Prediktivní modely se průběžně zpřesňují pomocí tzv. machine learningu neboli strojového učení. Příklady využití jsou nejen v čistě výkonnostním marketingu, ale i v brandových kampaních, kdy si potřebujete být jisti, že vaši značku uvidí správná cílová skupina.

Výrobci a prodejci v dnešní době mají takto dokonce možnost propojit data o svých on-line a off-line zákaznících. Jedním z klíčových benefitů pak je možnost poskytovat cílené nabídky, a snížit tak podíl plošných slev. Cílené nabídky opět zajistí prediktivní modely, které na základě předpovědi vyberou, o co by mohl mít zákazník zájem.

Zkušenosti z naší praxe ukázaly, že největší zásluhu na výsledcích má množství a především různorodost dat, která dokreslují celkový profil uživatele. Čeká nás tedy doba, kdy praktické využití velkých dat a prediktivních modelů může přinést obchodníkům vyšší prodeje i vyšší loajalitu zákazníků, které nemusí obtěžovat necílenou reklamou.

 

Sloupek byl publikován v ICT revue 9/2016.

Související