Введение
Большие данные непосредственно связаны с развитием цифровой экономики. «Большие данные» (Big Data) – «топливо для новой цифровой экономики», подобное установление предоставлено в проекте Еврокомиссии «Горизонт 2020». В условиях цифровой экономики появляются новые правила ведения бизнеса, которые оказывают значительное влияние на эффективность коммуникаций предприятий регионального промышленного комплекса:
– основой формирования цифровой экономики считается работа с большими данными (big data): с растущими массивами данных о целевых аудиториях возникает вероятность к переходу на новый уровень управления коммуникационными процессами: бизнес-аналитика становится инструментом для принятия решений руководителей разных уровней;
– в цифровой экономике важным для удержания конкурентных позиций становится тесное взаимодействие производителя с потребителем, у которого появилась возможность генерировать идеи новых продуктов и услуг (формирование дизайна продукта, изготовление согласно персональному заказу, создание перечня возможностей новейшего продукта и т.д.);
– для цифровой экономики характерно преобладание нематериальных активов, которые никак не изнашиваются, но в том числе – зачастую увеличиваются в ходе применения, а также обмена: торговые площадки в сети убирают ограничения (по площади ассортименту), характерные реальным магазинами;
– в условиях цифровой экономики активно развивается «индивидуально адаптированный маркетинг»: применение новейших средств и форм мультимедийных коммуникаций (Интернет, call-центры, интерактивное телевидение и т.п.) позволяет с большей скоростью и с меньшим затратами устанавливать для предприятий регионального промышленного комплекса индивидуальные контакты с потребителями и проводить дополнительное послепродажное обслуживание [1].
В новых условиях экономической науке нужно дать ответы на многие вопросы, возникающие в связи с появлением новых эффектов, которые еще не объяснены. Развитие исследований в области коммуникационного менеджмента сможет поспособствовать преодолению данных затруднений для предприятий регионального промышленного комплекса.
Цель исследования: определить современные тенденции и потенциальные возможности применения больших данных при создании эффективных коммуникаций для предприятий регионального промышленного комплекса.
Материал и методы исследования
В качестве источника больших данных предприятиями регионального промышленного комплекса (РПК) могут быть использованы такие ресурсы, как:
– Интернет – социальные сети, личные блоги пользователей различные форумы, интернет вещей (IoT) и средства массовой информации;
– показания датчиков- различных устройств и приборов, но кроме того метеорологические сведения, данные сотовой связи и т. Д [2];
– корпоративные данные – различная деловая информация, архивы, базы данных.
Утверждение, что существуют отдельные виды больших данных будет неверным. Ведь сама сущность данного метода состоит в объединении разнообразных типов данных, проведении точного анализа и выявлении совершенно новой, прежде неизвестной информации.
Основными методами использования больших данных для нужд построения коммуникаций предприятий РПК являются:
1. Хранение и управление большими объемами постоянно обновляющейся информации.
2. Структурирование различной информации, выявление скрытых и неочевидных взаимосвязей для приведения к желаемому результату.
3. Аналитика и прогнозирование на основе обработанной и структурированной информации [3].
Помимо результатов, которые достигаются в сфере улучшения качества обслуживания клиентов, области применения Больших Данных охватывают и многие другие цели. Главной целью является-оптимизация коммуникационных процессов предприятий РПК. Из числа иных целей использования Больших данных можно назвать: управление рекламной деятельностью, контроль рисков, поддержание эффективной работы и взаимодействия персонала и внедрение новых бизнес-моделей коммуникаций.
Современный этап использования Искусственного Интеллекта с привлечением ресурсов Больших Данных требует новых знаний. Это касается, прежде всего, правильной подготовки данных с использованием технологии «озер данных». Озёра данных сегодня создаются на основе Hadoop и бизнес-дистрибутивов Hadoop, таких, как Hortonworks и MapR, предлагающих архитектуру озера данных. Озеро данных, это хранилище данных, в которое стекается вся информация, накапливаемая бизнесом для своих нужд. Классические базы данных теперь относятся к категории «складов данных», содержащих, как правило, структурированные сведения о коммуникациях и целевых аудиториях предприятий РПК [4].
Очевидно, что для обучения принципам использования ИИ для решения реальных задач необходимо дополнить подготовку экономистов знаниями и навыками работы с озерами данных, сохраняя и развивая компетенции использования «складов данных» [5]. Интересная ситуация складывается в цифровом преобразовании региональной промышленности. Industrie 4.0 опирается, в основном, на существующие бизнес модели, но принципиально меняет модели управления сложными рекламными проектами. Киберфизические системы обеспечивают роботизацию конвейерных операций и минимизацию человеческого участия в управлении логистикой сложных процессов: исключение неэффективных звеньев менеджмента – посредников. Изменений моделей управления материальным производством такого масштаба не было в истории менеджмента и изучение таких изменений – необходимая задача в подготовке современных менеджеров [6].
Большие данные широко используется в деятельности предприятий РПК для решения различных коммуникативных задач. Информация – вот, что действительно необходимо для успешного прогнозирования роста и выработки эффективной рекламной стратегии. Анализируя большие данные, предприятия РПК уже долгое время успешно применяют данную информацию для определения: целевой аудитории и ее интересов, спроса и даже могут предсказать поведения потребителей. Таким образом, Big Data-это наиболее точный инструмент рекламиста для прогноза будущего предприятия РПК.
Итак, аналитика больших данных- это действительно революция в области информационных технологий. Использование данных аналитики предприятиями РПК расширяется с каждым годом. Основное внимание предприятиями РПК уделяется клиентам. Следовательно, область процветает в приложениях Business to Consumer (B2C). Инструменты и методы анализа больших данных становятся все более востребованными благодаря использованию больших данных в бизнесе. Предприятия РПК могут найти новые возможности и получить новые идеи для эффективного ведения бизнеса. Эти инструменты помогают предоставлять значимую информацию для принятия лучших деловых решений [7].
Результаты исследования и их обсуждение
Большие данные как таковые, то есть огромные массивы информации, не имеющие определенной структуры или же структурированные слабо, не имеют практического значения для бизнеса и маркетинговых коммуникаций. Ценность больших данных начинает проявляться только на этапе их анализа, первые же этапы сбора и хранения являются подготовительными. Посредством анализа происходит точная сегментация и построение на основании больших данных эффективных моделей с целью формирования глубинного понимания своей целевой аудитории, их интересов и поведения. Также новые инструменты обработки данных, такие как машинное обучение и искусственный интеллект, позволяют не только находить уже существующие закономерности и взаимосвязи, но и прогнозировать будущее поведение аудитории и заранее определять ее реакцию на то или иное действие компании. На основе результатов анализа и прогнозирования предприятие РПК-рекламодатель может планировать и распределять свои коммуникационные усилия для достижения наилучшего результата. С использованием больших данных планируемые показатели могут быть наиболее реалистичными и приближенными к фактическим результатам рекламных кампаний за счет повышенной предиктивности поведенческих реакций с использованием инновационных алгоритмов обработки [8].
С ростом объемов производимой людьми и машинами информации, растут и возможности использования этих данных. Анализ таких данных предоставляет рекламисту реальную возможность получить детальную информацию о существующих или потенциальных клиентах предприятия РПК. Сейчас, в условиях растущей значимости персонификации как контента, так и рекламных сообщений, детализация пользовательских данных и их разнообразие играют важнейшую роль в достижении наибольшей эффективности коммуникаций. С приходом на рынок digital-рекламы инновационной технологии programmatic-закупок, произошла своего рода революция в сфере закупок и продаж рекламы и в области обработки данных. Алгоритмическая закупка рекламы стала одним из главных инструментов рекламиста и продолжает стабильный рост на рекламном рынке. Такие технологии закупки рекламы характеризуются высоким уровнем контроля над рекламной кампанией и ростом детализации результатов, а также качественным управлением инструментами коммуникаций для предприятия РПК. По результатам опроса IAB (Interactive Advertising Bureau) Europe Attitudes to Programmatic Advertising 2017, эти особенности programmatic-технологий в современных условиях имеют большую практическую значимость с точки зрения бизнеса, чем достижение эффективности продаж и сокращение издержек [9]. Programmatic-механизмы опираются на большие данные о пользователях, характеризующиеся разнообразием и глубиной (напрямую связанной с большим объемом информации), что сказывается на высоком уровне детализации и интеграции данных различного происхождения. Всё это, в свою очередь, напрямую влияет на аффинитивность рекламных кампаний и релевантность объявлений для рекламополучателей [10].
В настоящий момент на российском рекламном рынке сфера больших данных переживает стадию активного роста. Сейчас практически все сегменты интернет-рекламы, включая платформы нативной рекламы, programmatic-закупки медиа-рекламы и т.д., применяют таргетинги, основанные на большом объеме пользовательских данных. По словам экспертов, доля рекламы с применением анализа больших данных о демографических, географических, поведенческих и иных характеристиках пользователей стремится к 90 % от общего объема закупок digital-рекламы [11]. Основными рекламодателями в этой области являются именно предприятия РПК. По данным исследования Российской Ассоциации электронных коммуникаций, российские предприятия РПК отдают предпочтение данным первого порядка (first-party data), полученным непосредственно самим предприятием на основе анализа их аудитории. Также часто используют second-party data – собственные данные других предприятий РПК, которые предоставляются на платной основе. Такие данные предприятия РПК обычно применяют в целях ретаргетинга. Покупка и использование данных третьего порядка (third-party data), исходящих от крупных предприятий РПК и сайтов, которые не имеют непосредственного контакта с потребителями, а покупают данные у более маленьких предприятий РПК, не характерны для российского рынка. Это связано с недоверием предприятий РПК продавцам этих данных из-за неуверенности в законности получения данных агрегатами и их качестве [12].
Американская компания SAS (Statistical Analysis System) определила 3 основных области использования Больших Данных в коммуникациях, в которых большие данные принесут наиболее значимые результаты для предприятий регионального промышленного комплекса [13]:
1. Повышение уровня вовлеченности клиентов. Более детализированная и глубокая информация о профилях клиентской базы, полученная в результате анализа больших данных, отражается на понимании предпочтений и интересов клиентов. На этом понимании можно основывать персонифицированные маркетинговые предложения, которые определенно привлекут внимание и создадут ценность для клиента предприятий РПК.
2. Формирование стратегии удержания клиентов. Анализ больших данных способствует определению ключевых факторов, повышающих лояльность клиентов. Частота контактов компании с клиентами напрямую влияет на объем получаемой пользовательской информации (first-party data). Эта информация в дальнейшем может быть использована предприятиями РПК для выявления тех важных триггеров, которые заставляют клиента снова вернуться к продукции предприятия РПК.
3. Повышение эффективности рекламных кампаний и оптимизация затрат. Детальная аналитика больших данных позволяет повышать эффективность коммуникаций предприятий РПК. Анализ поведенческих данных аудитории помогает определить наиболее релевантные медиа-каналы и оптимизировать бюджет, распределяя расходы между этими каналами в необходимой пропорции.
Использование больших данных является важнейшим фактором, способствующим опережающему росту рынка интернет-рекламы. С помощью анализа и обработки данных повышается эффективность таргетинта и, как следствие, обеспечивается преимущество digital перед традиционными каналами маркетинговых офлайн-коммуникаций для предприятий РПК.
Стоит разобраться конкретнее, в чем состоит преимущество использования больших данных в планировании и реализации рекламных кампаний и как аналитика больших данных повышает их эффективность [14].
1. Кроме персонификации рекламных сообщений, анализ больших данных дает возможность осуществлять коммуникации в режиме реального времени. Непрерывный поток пользовательских данных, которые поступают из различных источников, мгновенно анализируется и обеспечивает быструю реакцию на любые изменения и адаптацию маркетинговых сообщений под них, чтобы в итоге предложить пользователю именно то, что ему будет интересно в данный момент.
2. Другим фактором эффективности использования больших данных можно назвать локализацию рекламных сообщений. Она может быть достигнута путем совокупного анализа данных о геолокации пользователей, которые получены из набора различных источников. На основе анализа географических данных пользователь получает предложения услуг и товаров предприятий РПК, доступных недалеко от его местоположения, с учетом местных особенностей.
3. Напрямую на эффективность планируемой рекламной кампании влияют возможности прогнозирования поведенческих характеристик и реакций пользователей и, как следствие, результатов кампании. С помощью имеющихся исторических данных можно выявить поведенческие паттерны, характерные определенному человеку, и с большой долей вероятности предположить, что в следующий раз в таких же условиях он поступит так же. Иными словами, предприятиям РПК нужно создать благоприятные условия, которые в прошлый раз уже привели клиента к покупке или иному целевому действию.
Несмотря на несомненные преимущества внедрения больших данных в планирование и реализацию рекламных кампаний, существуют и определенные недостатки, препятствующие дальнейшему развитию этой области. Основными барьерами являются: низкий уровень доверия предприятий РПК-покупателей к данным третьего порядка; недовольство пользователей относительно сбора и использования данных о них; дефицит необходимого рекламного инвентаря; нехватка экспертов в области сбора и анализа больших данных; отсутствие механизмов регуляции и регламентации определения пользовательских данных и четкой границы между пользовательскими и персональными данными; некомпетентность предприятий РПК в сфере аналитики больших данных и выработки верных управленческих решений на ее основе. Также одним из важнейших факторов, ограничивающих развитие рынка больших данных, признается правовая неопределенность.
Многие эксперты сходятся во мнении, что признание именно правового барьера в качестве главного ограничивающего фактора имеет смысл [15]. Правовое регулирование, по признанию экспертов, будет оказывать наиболее сильное влияние на темпы роста рынка. Если государственное регулирование склонится в сторону признания сбора и анализа пользовательских данных приемлемыми и законными, то прогнозы роста рынка больших данных очень оптимистичны – ежегодный прирост составит 70-100 % благодаря привлечению новых предприятий РПК и сокращения «серой зоны» на рынке. В обратном случае, о росте российского рынка больших данных не может идти и речи, все предприятия РПК могут уйти в «серую зону». Государственные инициативы, характеризующиеся излишним регулированием больших данных, мешают бизнесу и способствуют созданию дополнительных барьеров, а также замедляют скорость развития технологий и рынка в целом.
Выводы (заключение)
Можно сделать вывод, что большие данные являются вполне мощным инструментом повышения эффективности коммуникаций и оптимизации затрат предприятия РПК. Из-за принципиальных отличий больших данных от традиционных данных требуется применение совершенно других методов и технологий анализа, которые учитывают неоднородность, объем и большую скорость обновления данных. Сейчас такие инструменты хорошо развиты и продолжают совершенствоваться, что позволяет рекламистам извлекать наибольшую выгоду из аналитики больших данных.
Многие предприятия РПК, следуя современным тенденциям, активно используют анализ больших данных в своей работе, и существует множество примеров успеха этого использования. С помощью аналитики пользовательских данных предприятия РПК внедряют новейшие методы оптимизации; получают детализированный, встроенный в контекст, портрет пользователя; выявляют наиболее эффективные аспекты рекламной компании, что, в свою очередь, приводит к увеличению CTR, большей конверсии и росту ROI.
Однако до сих пор существуют барьеры, препятствующие высоким темпам развития рынка больших данных и применению анализа данных предприятиями РПК. Для преодоления некоторых барьеров нужно время, для других – обучение. Так, например, до сих пор остается нерешенным вопрос государственного регулирования сбора, хранения, обработки и применения пользовательских данных. С этой неопределенностью связана неуверенность и осторожность некоторых руководителей, принимающих решение о внедрении больших данных в деятельность предприятия РПК. Отсутствие четкого регулирования и регламентации использования и учета данных о пользователях также создают проблему невозможности точного расчета реального объема рынка больших данных.
Несмотря на расхождения разных систем расчета, все исследования сходятся в том, что рынок пользовательских данных в России развивается быстрыми темпами. Желание использовать его преимущества для создания коммуникаций – один из драйверов развития региональной промышленности.
В целом, сфера применения больших данных в целях повышения эффективности рекламных компаний имеет большие перспективы для предприятий РПК. Формирование экосистемы рынка данных, которая будет прозрачна как для рекламодателя, так и для пользователя, создаст прочную базу дальнейшего развития региональной промышленности.