Nákupy v kamenných prodejnách, e-shopech, platební transakce v bankách, používání mobilů. Všechny tyto činnosti produkují tzv. big data, tedy velké množství informací o zákaznickém chování. Firmy se s nimi učí správně zacházet, protože rozsáhlé soubory dat představují pro marketingové plánování zlatý důl. „Nikdy předtím nešlo řídit zákaznickou zkušenost tak přesně a cíleně jako dnes,“ říká Vlastimil Jakimič, ředitel výzkumu v českém a slovenském zastoupení společnosti Dunnhumby.
Vědět, k čemu je potřebujeme
Pro big data je charakteristické, že – jak už z jejich názvu ostatně vyplývá – je jich velké množství. To je však relativní definice. Podle Jakimiče jsou to obecně jakákoliv data, jejichž zpracování může způsobit „vrásky na čele“. „Pokud budete mít jen tužku a papír, tak velká data pro vás budou i účtenky za vaše nákupy.“
Z pohledu marketingu se k nim tedy přidávají ještě další charakteristiky. Měla by kontinuálně vznikat stále nová a na jejich zpracování je obvykle nutné využít výkonné počítače. V maloobchodě velká data existují už dlouho, ale teprve několik posledních let je možné je díky technologiím zpracovávat v přijatelném čase. „Pokud data dokážeme interpretovat a následně využít, jedná se zcela jistě o zásadní změnu,“ zdůrazňuje Michal Nýdrle, zakladatel společnosti Kindred Group.
Právě smysluplné využití velkých dat je stěžejním úkolem při práci s nimi. To potvrzuje i Dagmar Bínová, specialistka pro oblast big dat ve společnosti Adastra. „V dnešní době je mnohem těžší data smysluplně využít než je posbírat.“ Podle Bínové je důležité si ujasnit, k čemu velké soubory informací vlastně mohou posloužit.
A uvádí konkrétní příklad. „Například banky mohou schválit úvěr i člověku, který by jinak neprošel, pokud se z dat ukáže, že je spolehlivý a zodpovědný.“ V tomto případě se pracuje třeba s desetiletou historií vybraného klienta. Díky tomu je možné pochopit jeho finanční chování. „To, že klient je v určité době bez finančních prostředků a nevychází mu skóre pro úvěr, ještě neznamená, že je typický neplatič nebo člověk, který si neumí vydělat peníze a splácet,“ vysvětluje Bínová.
Vlastimil Jakimič upozorňuje, že při práci s velkými daty hrozí zahlcení přemírou detailů, ve kterých zanikne podstata informace. Praxe prý potvrzuje, že jednoduché a logické výstupy jsou použitelnější než složité modely.
Za příklad může posloužit zakázka pro společnost vyrábějící cukrovinky. Jakožto dceřiná společnost řetězce Tesco využila firma Dunnhumby data o nákupním chování od víc než milionu českých domácností. Konkrétně šlo o pět a půl milionu nákupních rozhodnutí. Hlavním výstupem byl jeden graf formátu A3, na kterém byl zobrazen tzv. rozhodovací strom zákazníka. Představuje postup rozhodování nakupujících při výběru konkrétního produktu. Tento graf pak v praxi posloužil k přehlednému uspořádání regálů v kategorii sladkostí.
Může za to mokrá podlaha?
O smysluplném využití big dat se diskutovalo i na nedávném semináři, který zorganizovalo Sdružení agentur pro výzkum trhu a veřejného mínění Simar. Tomáš Drtina, generální ředitel výzkumné agentury GfK Czech a Slovakia, sdělil, že při provádění výzkumu trhu roste v současnosti podíl přesného měření na úkor dotazování. „Jsou věci, které dotazováním nezjistíme. Lidi něco nevědí nebo si to neuvědomují.“
Zároveň však upozornil, že pouhé soubory dat nemusí odpovědět na to, proč se něco děje tak, jak se děje. „Přístroje vám změří, že nějakou uličkou mezi regály chodí nejvíc lidí. To ale mohlo být z toho důvodu, že vedle bylo něco rozlitého a oni se tomu prostě vyhýbali,“ uvedl příklad Drtina.
Nezapomínejte na selský rozum
Jan Lajka, zástupce ředitele agentury Stem/Mark, na stejném semináři uvedl jako příklad překladač Google, jehož činnost je založena na velkém souboru dat. „Po přechodu na systém neuronových sítí je hloupější, než býval. Dokud byl postaven na lidmi prohlédnutelných statistických analýzách, tak fungoval lépe,“ myslí si Lajka.
„Big data vypadají jako krásný svět. Selský rozum u nich ale bývá zaslepený velkolepostí tohoto nástroje. Je to spřežení, které je těžké uřídit,“ varoval. Podle něj každopádně bude velkých dat čím dál víc, takže si firmy mají ujasnit, jak jim tyto rozsáhlé soubory mohou v jejich obchodní činnosti pomoci.
K tomuto postoji se přidala Soňa Machová, vedoucí oddělení průzkumu trhu v agentuře CzechTourism. „I my máme ten samý problém. Díky datům zjistíme, kolik lidí do České republiky jezdí, z jakých zemí i jak jsou tady dlouho. Ovšem nezjistíme, proč sem jezdí a kolik tady utratí. Je prostě spousta věcí, které vám big data neřeknou.“
Dodavatelé používají big data třeba k vyhodnocování prodeje a následnému uspořádání zboží na regálech prodejen.
Zdroj: Shutterstock
„Díky big datům jsme schopni lépe cílit a personalizovat sdělení, doporučovat produkty, automatizovat plno činností,“ říká Michal Nýdrle.
Zdroj: Kindred Group
