Вялікі дадзеных для большасці маркетынгавых арганізацый з'яўляецца хутчэй імкненнем, чым рэальнасцю. Шырокі кансенсус наконт стратэгічнай каштоўнасці вялікіх дадзеных саступае мноства тэхнічных праблем, неабходных для структуравання экасістэмы дадзеных і ўвасаблення дакладных ідэй у персаналізаванай камунікацыі.
Вы можаце ацаніць гатоўнасць арганізацыі выкарыстоўваць вялікія дадзеныя, прааналізаваўшы магчымасці арганізацыі па сямі ключавых галінах:
- Стратэгічнае бачанне - гэта прыняцце Вялікіх Даных як найважнейшага фактару для дасягнення бізнес-задач. Разуменне прыхільнасці C-Suite і пакупкі - гэта першы крок, за якім ідзе размеркаванне часу, увагі, прыярытэту, рэсурсаў і энергіі. Размаўляць лёгка. Звярніце ўвагу на частае раз'яднанне паміж вышэйшымі кіраўнікамі, якія робяць стратэгічны выбар, і навукоўцамі дадзеных на працоўным узроўні, аналітыкамі дадзеных і маркетолагамі, арыентаванымі на дадзеныя, якія сапраўды выконваюць гэтую працу. Занадта часта рашэнні прымаюцца без дастатковай інфармацыі аб рабочым узроўні. Часта выгляд зверху і погляд пасярэдзіне кардынальна адрозніваюцца.
- Экасістэма дадзеных можа быць каменем перапоны альбо ўключэннем. Многія кампаніі трапляюць у пастку састарэлых сістэм і патанулых інвестыцый. Не кожная фірма мае дакладнае бачанне будучыні, якое адпавядае існуючай сантэхніцы. Часта ўзнікаюць трэнні паміж тэхнічнымі кіраўнікамі ІТ-сферы і бізнес-карыстальнікамі, якія ўсё больш павялічваюць бюджэты. У многіх выпадках бачанне наперад - гэта набор абыходных шляхоў. Блытаніну дадаюць 3500+ кампаній, якія прапануюць разнастайныя тэхналагічныя рашэнні, якія прад'яўляюць падобныя прэтэнзіі, выкарыстоўваючы аналагічную мову і прапаноўваючы аналагічныя прапановы.
- дадзеныя кіравання адносіцца да разумення крыніц дадзеных, складання плана паглынання, нармалізацыі, бяспекі і вызначэння прыярытэтаў. Гэта патрабуе спалучэння гнуткіх мер бяспекі, дакладна вызначанага рэжыму дазволу і шляхоў доступу і кантролю. Правілы кіравання балансуюць прыватнасць і захаванне гнуткага выкарыстання і паўторнага выкарыстання дадзеных. Занадта часта гэтыя праблемы бянтэжаць альбо навязваюць абставіны, а не адлюстроўваюць добра распрацаваную палітыку і пратаколы.
- Прыкладная аналітыка з'яўляецца паказчыкам таго, наколькі добра арганізацыя разгарнулася аналітыка рэсурсы і здольны прынесці штучны інтэлект і машыннае навучанне. Найважнейшыя пытанні: ці дастаткова ў арганізацыі аналітыка рэсурсы і як яны разгортваюцца? Ёсць аналітыка убудаваныя ў маркетынгавыя і стратэгічныя працоўныя працэсы альбо выкарыстаны спецыяльна? Ёсць аналітыка кіраванне ключавымі бізнес-рашэннямі і павышэнне эфектыўнасці набыцця, захавання, зніжэння выдаткаў і лаяльнасці?
- Тэхналагічная інфраструктура ацэньвае праграмнае забеспячэнне і структуры дадзеных, якія выкарыстоўваюцца для глытання, апрацоўкі, ачысткі, бяспекі і абнаўлення торэнтаў дадзеных, якія паступаюць у большасць кампаній. Ключавымі паказчыкамі з'яўляюцца ўзровень аўтаматызацыі і магчымасці нармалізацыі набораў дадзеных, развязання індывідуальных ідэнтычнасцей, стварэння значных сегментаў і пастаяннага прыёму і прымянення новых дадзеных у рэжыме рэальнага часу. Іншымі станоўчымі паказчыкамі з'яўляюцца альянсы з ESP, аўтаматызацыя маркетынгу і пастаўшчыкі хмарных вылічэнняў.
- Выкарыстанне распрацоўкі кейсаў вымярае здольнасць фірмы рэальна выкарыстоўваць дадзеныя, якія яны збіраюць і апрацоўваюць. Ці могуць яны вызначыць «лепшых» кліентаў; прагназаваць наступныя лепшыя прапановы альбо выхаваць верагодных вернікаў? Ці ёсць у іх індустрыялізаваныя механізмы для стварэння персаналізаваных паведамленняў, правядзення мікрасегментацыі, рэагавання на паводзіны ў мабільных або сацыяльных сетках альбо стварэння некалькіх кантэнт-кампаній па многіх каналах?
- Абдымкі мужчын па матэматыцы з'яўляецца паказчыкам карпаратыўнай культуры; вымярэнне сапраўднага апетыту арганізацыі да вывучэння, прыняцця і набыцця новых падыходаў і новых тэхналогій. Усе рытуюць рыторыкай лічбавага і трансфармацыі дадзеных. Але шмат хто асцерагаецца ЗМЗ (зброі для парушэння матэматыкі). Значна менш кампаній укладвае час, рэсурсы і грошы, каб зрабіць арыентаванасць на дадзеныя адным з асноўных карпаратыўных актываў. Падрыхтоўка да вялікіх дадзеных можа быць доўгай, затратнай і непрыемнай. Гэта заўсёды патрабуе значных змен у адносінах, працоўных працэсах і тэхналогіях. Гэты паказчык вымярае сапраўдную прыхільнасць арганізацыі будучым мэтам выкарыстання дадзеных.
Разуменне пераваг вялікіх дадзеных - практыкаванне ў кіраванні зменамі. Гэтыя сем крытэрыяў дазваляюць нам атрымаць дакладнае ўяўленне пра тое, куды ў спектр трансфармацыі трапляе дадзеная арганізацыя. Разуменне таго, дзе вы знаходзіцеся, у параўнанні з тым, дзе вы хочаце быць, можа быць карысным для працверажэння.
