Big data to coraz powszechniejszy sposób gromadzenia i przetwarzania zmiennych i różnorodnych danych. Nowoczesne metody analizy zebranych informacji są wykorzystywane przez wielkie korporacje, firmy sprzedażowe czy banki. W jaki sposób big data wkracza w życie zwykłego zjadacza chleba?
Jednym z zagadnień, w którym „big data” zaczęło odgrywać kluczową rolę jest analiza zachowań konsumenckich na podstawie zgromadzonych danych. Szczególnie ważne pod tym względem są informacje dotyczące aktywności zawodowej, prowadzonego rachunku bankowego, ale także obecności w mediach społecznościowych. Dzięki tej wiedzy usługodawcy mogą lepiej poznać swojego potencjalnego klienta i zaproponować mu spersonalizowaną ofertę. Rozwiązania te są więc atrakcyjne dla obydwu stron. Kiedy big data staje się szczególnie użyteczne?
Big data w handlu
Pierwszym i najbardziej oczywistym zastosowaniem technologii big data jest możliwość przedstawienia klientowi dopasowanych rozwiązań, produktów czy usług. Co więcej, dokładne prześledzenie dotychczasowych wyborów danej osoby może także pomóc w zaproponowaniu zupełnie nowych towarów, które według sprzedawcy mogą odpowiadać potrzebom konsumenta. Big data w tym ujęciu pozwala także analizować sprzedaż na wyższym poziomie – z perspektywy centrali sieci handlowej, gdzie można oszacować przyszłe przychody, rotację asortymentu czy poziomy zatowarowania dla poszczególnych indeksów.
Big data w marketingu
Big data na co dzień towarzyszy użytkownikom sieci. Zamiast przypadkowych i często nietrafionych reklam, na podstawie wcześniejszych wyborów, dokonywanych zakupów czy przeglądanych witryn internetowych, odbiorcy wyświetlają się spersonalizowane przekazy marketingowe. Na przykład kobiety, które kupują akcesoria niemowlęce, będą otrzymywały reklamy sklepów dla dzieci, stron z wyprawkami czy zabawkami sensorycznymi. Jeśli zaś konsument oglądał buty w sieci – najpewniej zobaczy zachętę do odwiedzenia platformy zakupowej z odzieżą i obuwiem.
Big data w sektorze pożyczkowym
Szczególnie ciekawym przypadkiem gromadzenia i analizy danych w systemie big data jest sektor pożyczek. Wszelkie instytucje finansowe, zanim powierzą klientowi pieniądze muszą oszacować ryzyko takiej operacji. Zazwyczaj stosuje się w tym przypadku ocenę punktową (tzw. scoring), czyli weryfikację wiarygodności osoby na podstawie oceny historii kredytowej, zaciąganych i spłacanych zobowiązań czy złożonych wniosków o przyznanie kredytu czy pożyczki.
W nowoczesnym sektorze pożyczkowym coraz częściej jednak stosuje się big data dla lepszego poznania potencjalnego klienta, a tym samym utworzenia kompletnego profilu konsumenta. Tego typu rozwiązania stosuje się na przykład przyznając pożyczki ratalne Monedo Now. Dla instytucji finansowej w tym przypadku istotne stają się nie tylko zobowiązania bankowe, ale i rodzinne czy zawodowe. W zdalnym profilowaniu pomocne są także informacje zawarte na portalach społecznościowych, pasjach czy sposobach spędzania wolnego czasu. Wszystko to pozwala na zoptymalizowanie oferty kredytowej i przyspieszenie całej procedury, co często jest niezwykle istotne w przypadku nieplanowanych wydatków.
Warto wspomnieć o jeszcze jednej kwestii: mianowicie wątpliwościach, jakie w niektórych może budzić fakt gromadzenia danych przez instytucje zewnętrzne. Big data jest całkowicie legalną metodą zbierania informacji, dodatkowo podlegającą regulacjom Unii Europejskiej oraz kontroli ze strony Generalnego Inspektoratu Ochrony Danych Osobowych. Sami usługodawcy także dbają o należyte zabezpieczenie danych, które gromadzą, poprzez przechowywanie ich na odpowiednich serwerach dodatkowo chronione kodami dostępu oraz zaporami sieciowymi mającymi na celu zapobieganie atakom hakerskim albo wirusom. Big data staje się nie tylko nowoczesnym, ale i bezpiecznym sposobem na towarzyszenie klientowi w jego ścieżce zakupowej.
OLI
