Big Data är ett uttryck inom datavetenskapen och något som vi kommer i kontakt med allt mer inom digital marknadsföring. Förenklat är Big Data stora eller komplexa data som är svårare att jobba med. Men hur kan det användas inom digital marknadsföring? Det ska vi reda ut nu!
Vad är Big Data?
Big Data är ett begrepp inom datavetenskap som används när datan är så pass stor eller komplex att det medför hinder i de system man arbetar i. Till exempel ett kalkylark i Excel kraschar eller inte kan inrymma all data, eller på ett liknande vis att en databas inte klarar av att hantera datan och förfrågningar du gör på den. Så i grund och botten kan du tänka att Big Data som begrepp har myntats från problem som stora dataunderlag kan medföra.
Du kanske nu frågar dig om Big Data i sig är ett problem? Och det är det absolut inte, men stora och komplexa underlag kräver en annan typ av organisation och strategiska ramverk för sin data. Därmed även system som kan hantera den. Big Data kan så klart innebära påfrestning för de företag och team som blir påverkade i sitt dagliga arbete med för stora underlag som nuvarande system inte klarar av.
De tre V:na
För att tydligare definiera vad Big Data faktiskt är, brukar man prata om “tre V:n”; volym, variation och velocitet. Dessa är kännetecken för stor data:
- Volym syftar till mängden data att hantera, där vi talar om en större minneskapacitet som TB och uppåt.
- Variation till olika typer av data från strukturerad data (t.ex. siffror) till ostrukturerad (t.ex. texter och bilder)
- Velocitet syftar till hastigheten som nya data genereras och måste bearbetas.
Webinar: Analysera dina besökares beteende i detalj
Lär dig att analysera dina besökares beteende på detaljnivå. I det här webinaret går vi igenom hur du med hjälp av analysverktyg kan lära känna dina besökare bättre och hur du rent praktiskt kommer igång!
Möjligheter med Big Data
När du arbetar med ett stort dataunderlag och från flera datakällor finns möjligheter att komma dina kunder och besökare ännu närmare. Big data ger dig förutsättningar för:
- Förbättrade kundinsikter
Få en fördjupad förståelse om deras behov, beteenden och preferenser. - Träffsäker targeting
När du har ett mer detaljerat dataunderlag kan du förfina din segmentering och bli ytterligare träffsäker i din marknadsföring. - Prediktioner
Om du besitter ett större historiskt dataunderlag kan du nyttja det till prediktiv analys och använda den för att förutspå trender och potentiella resultat från kommande insatser i din marknadsföring.
Exempel: E-handel och personalisering
En e-handel använder big data för att skapa riktade erbjudanden.
- De samlar data genom t.ex. webbplatsinteraktioner, köphistorik, sociala medier och feedback som recensioner och betygsättning.
- De interagerar datakällorna och använder maskininlärning för att identifiera preferenser och intressen såväl som vilka produkter eller erbjudanden en kund kan vara intresserad av baserat på tidigare beteenden.
- Baserat på datan skapar personaliserade erbjudanden. Exempelvis anpassade produktrekommendationer på sajt, personaliserade mailutskick eller remarketing på produkter man visat intresse för men inte köpt.
Skapa förutsättningar för Big Data
För att så väl hantera datan som att nyttja potentialen den besitter behöver du se över system och dess kompabilitet, säkerheten och kompetensen i organisationen att nyttja den.
Sätt en teknisk infrastruktur
Du behöver säkerställa att du har system som klarar av att samla och lagra stora mängder data, analysera den och kunna integrera flera datakällor. Du kommer långt här på ett data warehouse i din tech stack, som t.ex. BigQuery. Den hjälper dig att spara och förfråga på din data (som CRM-data, e-handelsdata, MA-data m.fl). Du kan med fördel använda dig av en CDP (Customer Data Platform) för att samla in kunddatan och förmedla till ditt data warehouse. Vidare kan du komplettera med maskininlärning och AI för att dra insikter från datan. BigQuery ML är ett exempel.
När det kommer till stor och robust datainsamling måste du också säkerställa att olika system och flöden är kompatibla med varandra och att din lösning är skalbar. Du behöver också adressera sekretessen och att du hanterar såväl lagring och delning av data på ett säkert och juridiskt korrekt sätt.
Säkerställ kompetens
För att arbeta med Big Data behöver ditt team kompetenser inom dataanalys, statistik och maskininlärning. Dataanalytiker och Data scientists är två exempel på yrkesroller som arbetar med stora och komplexa data.
Ta nästa steg!
Har du en Big Data-utmaning eller möjlighet? Kontakta mig eller någon av mina kollegor så undersöker vi hur Big Data passar in i din marknadsföring!
