Данные — это главная валюта современного мира. Их собирают, анализируют, хранят, используют в бизнес-целях — и боятся потерять. Но в разговоре о данных, чаще всего, подразумевается Big Data. То есть большие массивы информации, которые пользователи генерят каждый день.
Между тем существует и Small Data — о таких данных говорят намного меньше и пользуются они куда более скромной популярностью. Но постепенно Small Data обретает собственный вес и становится трендом.
.png)
В статье рассказываем о том, почему о них все говорят и какую пользу из них можно вынести.
Small Data: что такое и зачем нужно
На самом деле Small Data могут быть довольно объёмными. Но по определению, это данные, которые достаточно просты, чтобы их мог обработать человек или один компьютер.
Малые данные позволяют бизнесу получать ценные инсайты без внедрения систем анализа больших данных. Как правило, это информация, которая поступает из транзакционных систем.
.png)
Всё это — информация, которую вполне возможно обработать даже вручную. И она при этом несёт в себе понятную ценность для бизнеса: помогает лучше понять клиентов и их покупательские паттерны, точки недовольства, предпочтения, сомнения. И все эти данные, конечно, можно использовать для того, чтобы совершенствовать взаимодействие с покупателями.
Это достаточно рутинная задача для любого маркетолога, которая, однако, позволяет более эффективно рекомендовать товары и в целом создавать более актуальный контент. И в этом и заключается главное преимущество Small Data: они не требуют вовлечения специалистов, подключения дополнительных компьютерных мощностей. Такие данные можно использовать здесь и сейчас для решения ежедневных задач.
Собранную информацию маркетолог может объединять в 360-профиль клиента — в базу данных, которая включает всю историю взаимодействия клиента с брендом. Главный плюс профиля 360: вся информация находится в одном месте — CDP. Так, компания избегает работы с десятками разных сайтов и сервисов, которые даже не интегрированы друг с другом.
В Sendsay своя есть CDP. Она доступна после подключения решения Sendsay Маркетинг. Платформа автоматически собирает данные по клиентам и формирует для каждого 360-профиль. По результатам анализа профилей система создаёт сегменты пользователей и отправляет сообщения в подходящие каналы: от SMS до Telegram. И так данные превращаются в рассылку.
Три главных критерия малых данных
- Доступность. Это небольшие объёмы информации, которые достаточно легко анализировать и использовать в работе.
- Понятность. Это маленький набор данных, которые можно понять без использования мощных алгоритмов и аналитических программ.
- Применимость. Малые данные дают инсайты про пользователей, покупателей и их поведение, которые дают возможность принимать эффективные краткосрочные решения.
Опираясь на эти критерии, вы легко можете понять, что скорее всего вы уже взаимодействовали с малыми данными, анализировали их и использовали в работе. Просто, возможно, не называли их Small Data.
А послушать подробнее про данные, маркетинг в целом и не только — можно на конференции от крупнейшего российского издания про рекламу Adindex. На мероприятии эксперты расскажут про последние новости из MarTech и AdTech, антикризисный PR и SMM, а также обсудят последние кейсы, аналитику и прогнозы. AdIndex City Conference 2024 пройдёт 26 июня.
Большие и малые: чем отличаются данные
Большие данные, на контрасте с малыми данными — это огромные объёмы плохо структурированной или вообще неструктурированной информации, которая слишком сложна для обработки людьми. Для работы с ними нужны и компьютерные мощности, и сложные алгоритмические методы, которыми обычно владеют узконаправленные специалисты вроде Data-аналитиков и Data-сайентистов.
У больших данных тоже есть свои критерии, по которым их можно определить.
Объём: Big Data требует больших массивов информации.
Разнообразие: большие данные могут включать себя самые разные неоднородные носители — видео, текст, графика. Это разнообразие и создаёт сложность для анализа, требует серьёзных аналитических методов, чтобы сделать информацию чистой и управляемой.
Скорость: из-за объёмности обработка таких данных требует много времени.
Это значит, что Big Data — это массив информации, который невозможно использовать неспециалисту без предварительной обработки. А ещё к нему нельзя обращаться в режиме реального времени — тоже из-за его объёмов.
.png)
К Big Data прибегают тогда, когда нужно оптимизировать бизнес-процессы, получить более глубокое понимание рынка или даже разработать новый продукт или услугу. То есть большие данные требуют довольно амбициозных целей.
Small Data используют для более прикладных и простых задач. Их проще обработать и сделать из них выводы, а значит, они более полезны именно в краткосрочной перспективе.
Данные Big Data слишком обширные, чтобы понять ответы на слишком узкие вопросы, например: «Почему клиент купил у конкурента, а не у меня?». Здесь как раз выручает аналитика Small Data, которая является инструментом для оценки клиентского опыта:
- Email-рассылки с опросом. С их помощью можно составить портрет подписчика, выявить сильные и слабые стороны рассылки, получить обратную связь и узнать мнение клиентов.
- Формы обратной связи на сайте. В Sendsay можно проводить опросы через инструмент Анкеты. Так, форму анкеты можно добавить ссылкой на сайт, а результаты выгрузятся в сервис.
- Мониторинг отзывов на сервисах и в соцсетях. Клиенты часто оставляют отзывы: посмотрите на основные возражения и проблемы клиентов, это поможет в улучшении вашего продукта/услуги.
Большое преимущество Small Data перед Big Data, конечно же, в ресурсах, которые они требуют. Для работы с малыми данными не нужна команда аналитиков, облачные сервера и месяцы для обработки. Они позволяют принимать решения здесь и сейчас, тестировать гипотезы и оценивать результаты — что выгоднее и по временным, и по финансовым затратам.
Малые данные проще безопасно хранить. Чем больше массивы информации, тем сложнее это становится, так как «традиционные» базы данных, вроде «облаков», CRM и CDP-систем, не подходят для хранения Big Data. Они обычно хранятся в специальных Datа-центрах с мощными серверами — и это тоже стоит немалых вложений.
Кому нужны малые данные
Малые данные активно использует eСommerce — даже когда просто собирает адрес электронных почт пользователей у себя на сайте. Так что очевидно эта сфера, где Small Data уже играет важную роль — неважно, используют ли её при этом в маркетинговых целях или нет.
О том, как правильно и эффективно собрать базу email-адресов, читайте в нашей статье →
В целом, малые данные могут использовать все: малый, средний и крупный бизнес — в зависимости от задач, которые они перед собой ставят. Несмотря на то, что у больших компаний, как правило, есть возможности проводить и большую аналитику, для краткосрочных решений им всё равно потребуется периодически обращаться к малым данным. Потому что их проще получить, дешевле проанализировать и быстрее внедрить в работу.
Как использовать в маркетинге
Скорее всего, у вас уже есть малые данные, которые вы можете использовать в маркетинговых целях.
Например, информация о клиентах, на основе которой их можно сегментировать — о чём мы писали в самом начале статьи.
Small Data для сегментации подписчиков
Сегментация может происходить по самым разным параметрам: по интересам и действиям, по покупкам, по среднему чеку. Это та информация, которая обычно собирается в CRM или CDP-системах.
Как это работает в Sendsay:
- Настраиваете интеграцию вашего сайта с CDP.
- Система начинает собирать информацию о действиях пользователей на сайте в режиме реального времени.
- Cоздаёте сегмент, например, по действиям пользователя.
- Настраиваете автоматическую цепочку писем, которая запускает при том или ином действии.
- Система в режиме реального времени отслеживает, на какие разделы сайта заходит человек, какие товары просматривает, добавляет в избранное или корзину — и в зависимости от этого запускает конкретный сценарий.
Так, пользователь может положить в корзину товар и не сделать покупку — тогда ему автоматически придёт письмо, предлагающее завершить заказ, с промокодом на конкретный товар. Или клиент может просто «бродить» по сайту, просматривая товары из одной категории, тогда система пришлёт ему подборку с похожими товарами из разных ценовых категорий.
Настроить такую рассылку можно в Sendsay — российской омниканальной CDP. В платформе уже есть специальное готовое решение для бизнеса — модуль «Sendsay Продажи». Он позволяет отслеживать поведение пользователей на сайте и создавать сценарии, которые помогают вернуть подписчиков на сайт: Брошенную корзину, Брошенную категорию, Брошенный просмотр и другие.
Подробнее о том, как настроить триггерные сценарии по брошенным корзинам в Sendsay, читайте в нашей базе знаний.
Такое точечное использование данных действительно работает для повышения конверсии в покупку. На примере сценария Брошенная корзина — средняя конверсия по eCommerce в целом составляет чуть больше 8%. Кажется, что это не так много — но это те проценты, которые можно недополучить, если не использовать данные.
Думаете, что email-рассылки это сложно? Попробуйте бесплатный курс по email-маркетингу для начинающих от Sendsay. За 10 уроков вы шаг за шагом изучите все этапы взаимодействия с клиентами: от сбора данных — до персонализации контента и анализа результатов.
Открыть для себя email-маркетинг →
Small Data для тестирования гипотез
Необязательно оперировать исключительно Small Data, которая уже есть, — можно собирать новую информацию и на основе её принимать новые решения. Делать можно это даже вручную — как часто поступают в соцсетях, проводя опросы и вручную подсчитывая и оценивая результаты.
В рассылках проводить опросы чуть удобнее, так как данные автоматически подтягиваются в сервис рассылок или CDP.
А ещё через электронную почту можно проводить чуть более сложные опросы — по тем же сегментам. Таким образом вы не просто получите общую информацию от всей аудитории, а увидите, как отвечают пользователи разного пола, возраста — и как коррелируют эти ответы между собой.
Это всё ещё информация, которую можно будет обработать вручную для улучшения контента или рекомендательной системы внутри рассылок. Но это более качественные данные, которые больше соотносятся с реальной картиной.
Small Data и безопасность
Использовать малые данные в маркетинге можно по-разному — здесь многое зависит от того, какую именно гипотезу вы хотите проверить. Вы не ограничены в том, чтобы собирать необходимую для вас информацию — для этого существуют опросы, тесты и даже игры, через которые можно получить дополнительные данные.
Читайте также: Какой вы сыр: как собрать базу контактов через квиз →
Но важно помнить, что любые данные, большие или малые, защищены законом. Поэтому на вопрос о том, как использовать Small Data в маркетинге, первым ответом на самом деле должно быть — «использовать безопасно». Ваши действия должны полностью соответствовать ФЗ «О персональных данных».
И платформы хранения данных, которые вы выбираете, в идеале должны тоже соответствовать этому закону: мы в Sendsay, например, получили сертификат соответствия ФЗ уже несколько лет назад. Потому что, побуждая вас экспериментировать и проверять гипотезы, мы понимаем, что делать это возможно только в безопасном поле. И мы создаём его для вас — чтобы вы не были ограничены в своих творческих порывах.
