Регистрация прошла успешно

Регистрация прошла успешно

На ваш e-mail пришло письмо с подтверждением

На вашу почту отправлена ссылка для восстановления пароля

Восстановление пароля
Все новости
17:15, 24 Июня
Лояльность имеет особое значение в розничной торговле
17:01, 24 Июня
Спроса на электроинструменты и садовую технику в «М.Видео-Эльдорадо» вырос в 2 раза
16:42, 24 Июня
Рестораны «Вкусно – и точка» в Нижнем Новгороде откроются 27 июня
16:30, 24 Июня
Наиболее популярными маркетплейсами у россиян стали Ozon и Wildberries
16:20, 24 Июня
Логистика в период турбулентности
16:00, 24 Июня
«Мираторг» увеличит производство овощей на 50%
15:30, 24 Июня
Сеть Fix Price установила 500 касс самообслуживания
15:00, 24 Июня
Продажи российских товаров за 5 месяцев выросли в 2,5 раза
14:00, 24 Июня
Стоимость поддонов и гофротары снизилась вслед за падением спроса
13:30, 24 Июня
Большинство россиян готовы заказывать лекарства в онлайн-аптеке
01 Июля 2021, 12:30

Клиентские данные: новые возможности, инструменты и сферы применения

Михаил Рощин1.jpg

Комментирует Михаил Рощин, директор отделения хранения и обработки данных IBS

За последний год значительно изменилась модель взаимодействия бизнеса со своими клиентами, из-за пандемии все ушли в онлайн. Выбора у компаний фактически не было – либо трансформация, либо масштабные финансовые потери.

Соответственно, поменялось и отношение к клиентским данным. Если раньше компании во многом таргетировали и персонализировали рекламу исходя из данных о местоположении потенциальных клиентов, то теперь аналитика сместилась в сторону того, как они следят за своим здоровьем, какие нематериальные блага и услуги потребляют, и как компании могут их преподнести в наиболее упрощенном виде. Многие сервисы, которые раньше не представляли свое существование вне прямого взаимодействия с клиентом, ушли в онлайн и там обрели второе дыхание (например, фитнес и занятия йогой). Эта тенденция будет сохраняться и развиваться в дальнейшем.

Бизнес активно движется в данном направлении. В онлайн-пространстве компании пытаются анализировать не только то, на какие сайты компании заходит пользователь, но и весь его путь в социальных сетях, активность на сторонних сервисах, то есть формируется полный портрет клиента, уже в более широком смысле.

Большее внимание стало уделяться медицинским и биометрическим данным. На первый план вышла информация о температуре тела, наличии каких-либо медицинских показаний и противопоказаний. Данный вид персональной информации зачастую представляет из себя данные, содержащие медицинскую тайну, а это накладывает соответствующие ограничения на их хранение, распространение и использование.

Нельзя забывать и о нас с вами, людях, которые генерирует эти самые клиентские данные. Сегодня мы все больше задумываемся о том, к каким своим данным мы предоставляем доступ, кому и зачем. Последние несколько лет в крупных компаниях прослеживается тренд на формирование Data Governance – процессов управления данными. Компании начинают понимать, что данные – это тоже активы, которые приносят прибыль, и ими можно и нужно управлять. Так и клиенты всерьез задумываются о том, что их данные – это тоже ценность, как и деньги, которые хранятся в кошельке. Люди хотят понимать, кому и зачем они предоставляют свою персональную информацию, для каких целей она будет использована, насколько надежно защищена. Крупные российские компании ведут работу по управлению своими данными. В то же время обычные пользователи интернета еще не имеют какой-то постоянной привычки, связанной с гигиеной данных. Например, мы не всегда контролируем то, какие приложения и программные обеспечения отслеживают нашу геопозицию или имеют доступ к микрофону и камере. Важно, чтобы у самого пользователя было сформировано четкое понимание того, как контролировать свои данные, как и где они становятся доступными. Думаю, в ближайшее время мы все же к этому придем.

За последние несколько лет компании уже извлекли очевидную пользу из персональных данных, а маркетинг работает с этим направлением не один десяток лет. Основные тренды уже известны, сейчас компании будут исследовать менее очевидные. Продолжат использоваться алгоритмы машинного обучения, Data Science, Python. Важно отметить, что улучшается качество данных, экспертиза разработчиков и аналитиков. Прорывные технологии, такие как Data Governance, появляются раз в 3-5 лет. Посмотрим, что будет дальше.

Понравился материал? Поделись.

Подписывайтесь на наши группы,
чтобы быть в курсе событий отрасли.
Станьте нашим автором.
Увеличьте лояльность своих читателей