Много ли преимуществ в больших данных?

Для Рейда Хоффмана, основателя LinkedIn, большие данные важны, потому что могут обеспечить важное конкурентное преимущество.

Реклама и маркетинг статьи

20 декабря 2011

«Большие данные» стали очень умным словом в техническом сообществе за последний год, и вот по какой причине: технология сделала возможным для компаний собирать массивные объемы информации и анализировать их так, как никогда до этого не делалось.

Для Рейда Хоффмана, основателя LinkedIn, большие данные важны, потому что могут обеспечить важное конкурентное преимущество. Насколько важное конкурентное преимущество? Хоффман полагает, что большие данные дают большое преимущество компании, которая вызывает большой скептицизм: Groupon.

Хоффман, широко известный как один из самых проницательных персонажей Силиконовой Долины, рассказал Fast Company:

«Так как деловая активность в этой сфере становится насыщенной, [для скидочных сервисов] приобретает важность поддержание своих ценовых предложений, как для поставщиков, так и для клиентов, и обеспечение возможности уравнивать права обеих сторон.

Способность создавать такое уравнивание, исходя из данных, это та вещь, которая обеспечивает жизнеспособное, масштабируемое, оправданное ценовое предложение и мешает другим людям сделать такое же хорошее предложение по продукту.»

Это заявление кажется разумным. К сегодняшнему дню Groupon собрал массу данных о предложениях, которые покупают его клиенты, так что не нужно напрягаться, предполагая, что компании может быть легче угадывать, что они будут искать в дальнейшем.

Есть только одна проблема: данные не всегда легко приспособить к продукту. В случае с Groupon, проблема не в необходимости определения, какого рода предложения хотят определенные группы пользователей; гораздо большей проблемой станет обеспечить им такие предложения. И вот три серьезные причины, почему:

•  Конкуренция. Groupon может быть лидером в области ежедневных специальных предложений, но он получил массу конкурентов. Два способа, которыми конкуренты проникают на рынок, это более низкая комиссия для поставщиков и более быстрая им оплата.

Поскольку существует незначительная разница в методах, которыми осуществляется предложение акций клиентам, для поставщиков логично быть чувствительными к цене. Большее число игроков, которые гонятся за ограниченным числом специальных предложений и предлагают лучшие условия, чтобы их получить, подразумевает, что Groupon не всегда будет в состоянии получить те предложения, которые нужны ему и его клиентам.

• Усталость. Сколько спа-сеансов или фотосессий со скидкой вам нужно на самом деле? Усталость от предложений, возможно, одна из главных причин, по которой большинство клиентов Groupon не становятся постоянными покупателями.

• Репутация. Вполне может быть, что модель ежедневных специальных предложений имеет место, но репутация сервисов скидок и, в частности, Groupon, пострадала. Благодаря не просто нескольким отвратительным историям, все больше и больше компаний подвергают сомнению целесообразность предложения ежедневных скидок. Этот факт сильнее, чем какой-то другой, будет мешать Groupon получать свежие привлекательные специальные предложения, которые можно предложить его пользователям.

Смысл вышесказанного ясен: даже если Groupon может работать с волшебством больших данных, чтобы определить тип предложений, которые некоторые из его подписчиков предпочитают приобретать, он может быть не в состоянии предоставить такие предложения. Это, по объективным причинам, большая проблема.

Которая выдвигает на первый план важный нюанс больших данных: компании, собирающие правильные данные («большие» или нет) и анализирующие их, возможно, с большей вероятностью сделают важные открытия, которые могут помочь их деятельности. Но эти данные должны быть реализуемы эффективным способом. С учетом этого, для компаний крайне важно не пасть жертвой мании больших данных.

Данные сами по себе не панацея, это актив с переменной стоимостью. То, как этот актив применяется в реальном мире, определяет, высокая у них стоимость или низкая.