Sklepy, restauracje, banki i policja. Zbierają dane, aby...

Sklepy, restauracje, banki i policja. Zbierają dane, aby...

Fot. (pixabay.com/CC)

Sklepy, restauracje, banki, firmy inwestycyjne, a nawet policja. Wszystkie te instytucje garściami czerpią z analizy Big Data. Najczęściej z korzyścią dla siebie, ale czasem również dla nas.

Zwykłe dane to takie, które można zapisać w Excelu, które zamkną się w wierszach i kolumnach. Big Data to coś więcej. To zwykłe dane plus cała masa innych, bliżej niezdefiniowanych. To obrazy, filmy, dane o lokalizacji, tweety lub komentarze pod zdjęciami znajomych na Facebooku.

Big Data na pierwszy rzut oka sprawia wrażenie bałaganu. Analityka Big Data ma ten bałagan posprzątać i uporządkować. A następnie przynieść zysk, bo o pieniądze tu głównie chodzi. Eksperci przekonują, że potencjał jest spory. Szacuje się, że 90 procent informacji w firmie jest w formie Big Data.

Termin tej analizy powinien być nam dobrze znany, bo na co dzień tyczy się nas wszystkich. Mimo że najczęściej o tym nie wiemy. W bankach, w sklepach, na ulicy, w komisariacie policji. Wszędzie tam zbierane są informacje o nas, analizowane i wyciągane wnioski. Czasem za naszą zgodą, bardzo często bez. Za to prawie zawsze z „korzyścią”.

Amerykańska sieć sklepów Kohl's na początku 2014 roku uruchomiła test systemu personalizowanych ofert w czasie rzeczywistym. Dodajmy, że chodzi tu o oferty offline'owe, czyli dotyczące wyłącznie przedmiotów na półkach. Klienci wchodzący do sklepu dostają na smartfona wiadomość o specjalnej, czasowej zniżce na wybrany asortyment. Kohl's daje upusty na te produkty, które wcześniej ten sam klient oglądał w sieci, ale z jakichś przyczyn nie zdecydował się na zakup.

Jak przekonują przedstawiciele sklepu, testy wypadają zadowalająco i sieć szykuje się do wprowadzenia systemu na większą skalę. Ci klienci, którzy zdołali odeprzeć pokusę w sieci, w tradycyjnym sklepie byli bezbronni. Zadziałała już możliwość zobaczenia produktu, a kropkę nad i Kohl's postawił dzięki czasowej zniżce.

Inna amerykańska sieć sklepów Macy's również stawia na personalizację, tylko że w internecie. Macy's to jedna z największych i najbardziej znanych w USA sieci supermarketów. Jej roczne przychody przekraczają 20 miliardów dolarów, a klienci liczeni są w dziesiątkach milionów. Sieć postanowiła zwiększyć obroty swojego internetowego oddziału - Macys.com.

Efektem jest wysyłany w około 500 tys. unikatowych wersjach newsletter, uwzględniający lokalizacje klientów, możliwości logistyczne działających w nich sklepach i magazynach oraz preferencje zakupowe klientów. Jak chwalą się przedstawiciele sieci, współczynnik migracji klientów spadł o 20 procent.

O swoich klientach lubią dużo wiedzieć właściciele restauracji. Ciekawe im wydaje się zwłaszcza to, czym dzielimy się na portalach społecznościowych. A jest to prawdziwa kopalnia wiedzy, kulinaria to bowiem jeden z ulubionych tematów miłośników Facebooka i Twittera.

Bardzo efektownym wykorzystaniem Big Data może się pochwalić chicagowska sieć restauracji Morton's The Steakhouse. Jeden z internautów zażartował na Twitterze, że przed nim długi lot do Newark. Kiedy wyląduje, będzie zmęczony i bardzo głodny i jedyne o czym marzy, to zestaw z Morton's. Firma odnalazła ten wpis i sprawdziła, że jego autor jest stałym bywalcem restauracji. Postanowiła zrobić mu niespodziankę. Analitycy ustalili, co najczęściej zamawia, a także którym leci samolotem i za ile czasu znajdzie się w Newark. Kiedy szczęśliwiec wylądował, na lotnisku czekał już na niego ubrany w smoking kelner. Oczywiście z ulubionym zestawem.

Cała historia rzecz jasna została od początku do końca wyreżyserowana i wykorzystana do reklamy wiralowej. Morton's nie prowadzi też stałego monitoringu social media. Niemniej przykład pokazuje, w jakim kierunku pójdą największe sieci restauracji. Od efektownej reklamy do wprowadzenia nowej oferty - w której autor takiego wpisu dostałby wiadomość z propozycją i zniżką - wydaje się być bardzo blisko.

BiG Data nie tylko w restauracji i sklepach

Big Data może być wykorzystywana nie tylko w sklepach i restauracjach, ale także w finansach. O wykorzystaniu wielkich baz danych - które tworzymy my sami - przez banki piszemy w osobnym artykule. Zainteresowanie instytucji nie kończy się jednak na kliencie. Ogromnym obszarem do wykorzystania jest bankowość inwestycyjna. Doskonale zdaje sobie z tego sprawę Goldman Sachs, który w ubiegłym roku kupił analityczny start-up Kensho za 15 milionów dolarów.

Ilość i charakter danych potrzebnych do wydawania trafnych decyzji inwestycyjnych znacznie przekracza możliwości arkusza kalkulacyjnego. Przede wszystkim nie wszystkie dane można zapisać w ramach bazy danych, którą można aktualizować. O ile wyniki finansowe zawarte w rachunku zysków i strat lub w bilansie są jednorodne i w łatwy sposób można nad nimi panować, tak niezagospodarowana pozostaje całe morze danych, najczęściej z różnych źródeł i o innych formatach - takie jak informacje prasowe, wypowiedzi zarządów spółek dla mediów lub zapowiedź rekomendacji dywidendy na walnym zgromadzeniu akcjonariuszy.

Co więcej, rynek idzie w kierunku jeszcze większego rozproszenia. Giełdowa firma World Wrestling Entertainment prowadzi na Twitterze profil relacji inwestorskich, na którym w formie tweetów umieszcza aktualności ze spółki (WWE Investor). I to ze sporym powodzeniem – profil śledzi niemal 40 tysięcy użytkowników, w dużej mierze analityków lub dziennikarzy ekonomicznych. Coraz więcej firm regularnie już na Twitterze prowadzi relacje z walnego zgromadzenia akcjonariuszy lub konferencji wynikowych. Duża cześć tych danych to informacje, które nie pojawiają się w oficjalnych kanałach komunikacji firm, a często dostarczają ważnych wniosków dla inwestorów.

Trudno nie odnieść wrażenia, że strumień korzyści płynący z analizy Big data zmierza głównie do właścicieli korporacji. To one, na podstawie zbieranych danych - najczęściej o nas, zwiększają swoje obroty i zyski. Często również z pewną korzyścią dla nas, bo dzięki Big Data możemy choćby kupić wymarzone buty 15 procent taniej. Pozostaje jednak pewien obszar, który dedykowany jest tylko i wyłącznie nam.

Na drugiej stroni czytaj jak tego typu dane wykorzystuje policja

Poprzednia strona
  • 1
  • 2
Czytaj także
Polecane galerie