Читать книгу Onlife. Ритейл будущего. Что нужно сделать сегодня, чтобы быть лидером отрасли завтра - Вейнанд Йонген - Страница 10

Глава 2. Место онлайф-ритейла в умной экономике
Большие данные (Big Data)

Оглавление

Большие данные – это не просто собранные огромные объемы данных; главное, что они ценны и релевантны. Ученый Виктор Майер-Шенбергер и журналист Кеннет Кукье, эксперт по данным журнала The Economist, утверждают, что большие данные «соответствуют нашей растущей способности сжимать огромное количество информации, мгновенно анализировать и извлекать порой совершенно удивительные выводы»[45]. Они сравнивают данный процесс с фотографированием. Когда вы делаете снимок и фокусируетесь на чем-то одном, это напоминает взятие образца случайной информации. С другой стороны, цифровая фотография, где все в фокусе, позволяет вам впоследствии решить, какую часть выдвинуть вперед или скрыть, в чем она схожа с большими данными.

Есть гуру, считающие, что большие данные – это абсолютное благо для человечества: они помогут бороться с мошенничеством, выслеживать террористов, ликвидировать распространение детской порнографии и даже предсказывать и предотвращать эпидемии. Сектор розничной торговли также сумеет извлечь огромную пользу из больших данных. Производители могут применить их для анализа своих методов производства, а ритейлеры используют преимущества лучших способов обслуживания клиентов.

Другие считают, что большие данные представляют угрозу нашему образу жизни и что мы должны бороться за сохранение своей новоиспеченной свободы. Большие данные включают в себя наши цифровые профили, дающие, в свою очередь, лучшее понимание нашего текущего и будущего поведения. «Sie wissen alles» – они знают все, как написала немецкий предприниматель Ивонн Хофстеттер в своем бестселлере, имея в виду правительства и бизнес-модели крупных технологических компаний[46]. Критики больших данных опасаются, что большие данные в конечном итоге могут быть использованы для покровительства и манипулирования людьми, бизнес-моделями и целыми обществами. Отец-основатель США и президент Томас Джефферсон когда-то сказал: «Информация – это валюта демократии». Проблема сегодня заключается в том, что огромное количество данных, новый капитал, находится в руках узкого круга людей.

По данным Gartner, сейчас мы достигли той стадии, когда большие данные широко применяются на практике[47]. В сетевой розничной торговле, страховании, туризме и банковском деле все чаще используются интеллектуальные алгоритмы поведения потребителей, основанные на больших данных, позволяющие учесть индивидуальные предпочтения клиентов при производстве товаров и услуг. Черты личности и особенности недавних покупок могут предсказать, что в следующий раз заинтересует потребителя. Это уже происходит с использованием методов машинного обучения и глубокого обучения, смоделированных по образцу человеческого мозга. Google использует данную технику, чтобы представить свою рекламу там, где она будет максимально эффективна. Amazon применяет такого рода алгоритм, показывая своим клиентам соответствующие товары; Booking.com делает то же самое, чтобы рекомендовать гостиничные номера, а Spotify таким же образом предлагает музыку. Даже международный сайт знакомств eHarmony использует эти алгоритмы для сопоставления людей при подборе пар. Именно The Economist превратил большие данные в «цифровую нефть», заявив, что «данные в наш век – то же, что нефть в век предыдущий: движущая сила роста и изменений»[48].

В будущем такого рода технологии улучшат качество анализа и интерпретации даже самых сложных проблем. Методики, основанные на больших данных, помогут ответить на вопрос: планирует ли человек погасить свой кредит? Потребители также смогут получать выгоду от больших данных. Предоставление их персональной информации ритейлерам не так ново, как можно подумать – ведь и в прошлом магазины собирали личную информацию о своих клиентах (имя, адрес и т. д.), чтобы подстроить под них предложения товаров. Теперь они используют информацию для корректировки своего предложения (в магазине) на основе фактических характеристик совершенной покупки. Конечная сила больших данных в розничной торговле заключается в возможности использовать анализ потребительских данных для извлечения выгоды непосредственно для отдельного клиента.

45

Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think, Viktor Mayer-Schonberger and Kenneth Cukier, Houghton Mifflin Harcourt, 2013.

46

Sie Wissen Alles, Yvonne Hofstetter, C. Bertelsman, 2014.

47

‘Gartner 2015 Hype Cycle: Big Data is Out, Machine Learning Is In’, Bhavya Geethika, www.kdnuggets.com, August 2015.

48

‘Data is giving rise to a new economy’, The Economist.

Onlife. Ритейл будущего. Что нужно сделать сегодня, чтобы быть лидером отрасли завтра

Подняться наверх