Bányászat nélkül mit sem ér az adat

2017. március 22. szerda - 08:53 / Timár Gigi
  •    

Egyre több cég tudja, hogy érdemes adatokat gyűjtenie és ezekre építeni stratégiáját és taktikáját. Azonban az adtatok értelmező elemzés nélkül mit sem érnek – sőt, akár félre is vezethetnek.

Bár egyre több cég foglalkozik ezzel, a konverziók mérése önmagában nem elég – hívta fel a figyelmet a Piac & Profit Webáruház 2017 konferenciáján Mocsai Norbert, a Trendency Online Zrt. partnere.

Nem mindenható az alapanalitika

Big Data: lehetőség vagy veszély?
Az International Data Corporation előrejelzése szerint az üzleti analitikus szolgáltatásokra világszinten elköltött összeg 2018-ra 89,6 milliárd dollárra nőhet a 2014-es 51,6 milliárdról. Vagyis egyre több cégnél egyre több adat keletkezik, amivel valamit kezdeni kell. Az adatboom azonban a lehetőségek mellett új adatkezelési veszélyeket is jelent a cégeknek. A magyar kis- és középvállalatok sem fogják megúszni, hogy áldozzanak erre a területre.

A szakértő szerint adatbányászat révén juthatunk számos olyan adathoz, ami növelheti a bevételeinket. Ha csak az analitikai rendszerekre támaszkodunk, akár rossz döntést is hozhatunk, még vele is előfordult, hogy így lett volna, ha csak az analitikára épít. Amikor ezzel szembesült, döntött úgy, hogy adatbázis elemzéssel fog foglalkozni – mesélte a szakember.

A legtöbb analitika nem biztosít személyi szintű méréseket, nem látjuk egyenként a vásárlóinkat – pedig ez igen hasznos lenne. Vannak megoldások persze, ahogy „megbuherálhatók” ezek a rendszerek, de érdemesebb inkább erre szabott megoldásokat választani, hangsúlyozta. (Hogy mi is a Google Analytics és mire jó, arról itt beszél szakértőnk.)

Az analitikai rendszerekre vakon hagyatkozni azért is vakmerő dolog, mert a legjobb rendszerben is előfordulhatnak mérési hibák. Lehet, hogy ezek nem súlyosak globális szinten, de a mi kis webshopunk működésében komoly gondokat okozhatnak.  Az analitikai rendszerekkel kapcsolatos további gond, hogy ezek a konverziót mérik, nem az eladást – pedig ugye mindenki az utóbbira törekszik.

Az adatbányászat a stratégia alapja

A professzionális adatelemzési módszerek révén sokkal több információhoz juthatunk. Egy tévénéző applikáció esetében például leszűrték azokat a napokat, amikor nagy kiemelkedés volt, azonosították, hogy ezek ez esetben a Premier League mérkőzések napjai voltak a Spíler tévén – vagyis az derült ki, hogy ezen a platformon, okostelefonon és tableten, nem azok az adatok működnek, amit mondjuk a Nielsen kiad a tévénézésről. Ha megvannak az adatok, ezeket lehet monetizálni és felépíteni rá egy stratégiát – hangsúlyozta a szakértő.

adatokat_nez_tablet_pixabay

Kép: Pixabay

A webshopunk adatbázisa a legértékesebb tulajdonunk! Viszont a Google Analitycs adatai valójában nem a mieink, a saját adatainknak csak felhasználói vagyunk. Ez lehet, hogy elsőre nem tűnik komoly gondnak, de okozhat problémákat. Ha saját adatbányász szoftvereket használunk, minden adat megvan, és a mi saját tulajdonunk. Végtelen módon szűrhető, illetve más szoftverelemekkel való összekötéssel tovább mélyíthetjük az elemzés mélységét. Például az AdWords-szel összekötve kiszámolható, hogy pontosan mennyibe kerül egy vásárló nekünk és mennyi hasznot hoz.

Az ilyen megoldások segíthetnek bizonyos folyamatok automatizálásában is, ez pedig különösen a kisebb cégek számára lehet nagyon hasznos. Hiszen ahol gond az emberek túlterheltsége, minden segít, amivel csökkenthető a szükséges emberi/vezetői döntések száma. Ráadásul az automatizálás révén az emberi hibák száma is csökkenthető.

Mindenképpen érdemes a kiugrások vizsgálatával kezdeni az elemzéseket, egészen meglepő dolgokat találhatunk, amire stratégiát lehet építeni. A mélyebb elemzés után a legtöbb esetben kiderül, hogy amit korábban gondoltunk a saját üzletünkről, az többé-kevésbé nem igaz.

Az elemzés hatékonyabb logisztikát, személyre szabott ajánlatokat, a marketingköltések optimalizálását (hiszen valóban képesek legyünk ügyfél élettartam értéket számolni az egyedi költések helyett), pontosabb célzást és személy szintű azonosítást tesz lehetővé.

A cél a fontos, nem az adat

BI, vagyis üzleti intelligencia modul szinte bármilyen adatbázishoz illeszthető, hogy milyen funkcionalitásra van szükség, az pedig azon múlik, hogy mit is akarunk pontosan megtudni. A tapasztalatok szerint viszont az alapkérdés általában száz másik kérdést szül, tovább kell haladni, hogy végül tényleg eljussunk azokig a kincset érő adatokig, amelyek pénzt hoznak majd a cégünknek. Az elemzés önmagában nem hoz pénzt, csak akkor, ha tudjuk, hogy mi a célunk vele! A matematikának az üzleti célokat kell szolgálnia, csak akkor van értelme.

Feliratkozom a(z) Info & tech téma cikkértesítőjére. A megjelenő új cikkekről tájékoztatást kérek