Oracle precyzuje twierdząc, że Sieć aktualnie liczy ponad 6 ZB (zettabajtów) danych. Po przeczytaniu tego tekstu Internet rozrośnie się o kilkanaście petabajtów.
Zetta, Yotta, Hella – czyli Sieć w bajtach danych
Big Data to termin, który był w zeszłym roku na ustach wszystkich marketerów i analityków internetowych. W tym roku będzie podobnie. W ramach ankiety TimesJobs Job Outlook Survey 2015, rok 2015 określili oni mianem „roku Big Data”, zaś zawód badacza danych (data scientist) uznali za „najlepszą profesję tego roku” oraz „najbardziej perspektywiczny zawód”. Podkreślali przy tym dojmujący deficyt profesjonalnych badaczy danych na rynku.
Jak mantrę powtarza się dziś konieczność analizy i konwersji wielkich zbiorów danych, pozostawianych w Sieci przez internautów, upatrując w tym rozwiązania wielu kłopotów branży marketingowej oraz sektora e-commerce. I słusznie. Choć Big Data nie jest może „lekiem na całe zło” dzisiejszego marketingu, to nie jest też placebo, ponieważ daje wymierne efekty zwłaszcza w sektorze e-handlu czy bankowości.
W międzyczasie rosną zarówno wydatki na reklamę personalizowaną, jak i technologię sprzedaży RTB. Ilość danych w Sieci rośnie w błyskawicznym tempie, więc należy podejrzewać, że kolejne lata upłyną pod znakiem nie tyle Big, co Huge Data.
Ile waży Big Data?
Dane ważą całkiem sporo. Według analityków internetowych licząc od samego początku istnienia Sieci, wygenerowaliśmy już ponad 6 zettabajtów danych. Żeby uzmysłowić sobie wielkość tej liczby należałoby do niej dopisać 21 zer. Big Data nie jest już „big”. Dzisiaj powinniśmy raczej mówić już o „Huge Data”. Tym bardziej, że ilość danych w Sieci zbliża się do nowej jednostki – yottabajta (1 YB to 1024 bajtów). Jaka będzie kolejna jednostka? Angielscy komentatorzy już wiedzą i piszą żartobliwie o „hellabytes”, czyli: „hell of a lot of bytes”. Sugerują w ten sposób, że danych w Sieci jest po prostu dużo, a nawet: za dużo. Te dane przyprawiają o zawrót głowy.
– W ciągu minuty w Internecie wysyłanych jest blisko 200 mln maili, a w wyszukiwarce Google’a wpisywanych jest 4 mln zapytań. Na Facebooku udostępniamy ponad 2,5 mln różnych treści. Sieć multiplikuje się w tempie 5 terabajtów surowych danych na dobę. Ilość informacji jest olbrzymia. Potencjalnie w trakcie dnia dociera do internauty tyle informacji, ile jego dziadkowie konsumowali przez całe swoje życie. Na jednego internautę przypada dziś mniej więcej tyle danych, ile mieści się w ludzkim DNA – mówi Piotr Prajsnar, CEO Cloud Technologies.
Metafora kodu DNA nie jest tu przypadkowa. Trudno bowiem wyobrazić sobie lepszą identyfikację konkretnej osoby niż jej DNA. W tej helisie krzyżujących się ze sobą kodów zawarte są informacje nadające unikatowość i indywidualność każdemu człowiekowi. Podobnie rzecz ma się z kodem danych, na który składają się krzyżujące się ze sobą pliki cookies, pochodzące z różnych źródeł. Każdy użytkownik Sieci posiada swój profil behawioralny, czyli pewien wzorzec zachowań, osobiste internetowe DNA, wyróżniające go spośród tłumu innych internautów.
Look alike modeling
Jeszcze 30 lat temu, w 1986 roku, gdy nikt nie słyszał o czymś takim jak „Big Data”, jedynie 6 proc. materiałów światowej kultury występowało w postaci cyfrowej. Dzisiaj już gros naszej kultury i naszego życia toczy się (również) w formie cyfrowej. Digitalizacja to słowo-klucz do zrozumienia naszych czasów.
Czy jednak danych używamy w takim stopniu, w jakim moglibyśmy ich używać? Według ekspertów z branży analityki internetowej nie do końca wykorzystujemy wszystkie możliwości oferowane przez dane.
Marketerzy sięgają dziś po dane głównie wtedy, gdy potrzebuję przeprowadzić kampanię reklamową w Sieci i dotrzeć do konkretnej grupy docelowej. Taka strategia pozwala ograniczyć stratę mediową i dotrzeć do targetu w bardziej efektywny sposób. Pytanie jednak brzmi: czy to jest wszystko, co możemy z nimi zrobić?
Według niej nie wystarczy tylko docierać na podstawie danych do konkretnej grupy docelowej. Warto przede wszystkim optymalizować dane, tzn. analizować zachowania użytkowników na naszej witrynie, szacować potencjał konwersji, a następnie wykorzystywać te dane do optymalizacji całych kampanii reklamowych. W optymalizacji danych pomocne okazują się nie tylko informacje zawarte w plikach cookies, ale przede wszystkim różne sygnały dostarczane przez platformy typu DSP (Demand Side Platforms).
-W przypadku optymalizacji konwersji całej kampanii reklamowej warto wspomnieć o trendzie zwanym „look alike modeling”. Ta strategia jest opłacalna zwłaszcza wówczas, gdy mamy niski wolumen cookiesów, tzn. gdy targetujemy na cookiesy, których mamy bardzo mało. Problemem jest wyrobienie budżetu czy ilości zaplanowanych odsłon. Dzięki „look alike modeling” możemy znacząco rozszerzyć target kampanii. Wyszukujemy bowiem dodatkowych użytkowników, którzy zachowują się w Sieci podobnie do tych z naszej grupy docelowej, mających dodatkowo żądaną przez nas intencję zakupową. Wówczas nie tylko rozbudowujemy target, lecz także zwiększamy szansę na wzrost współczynnika konwersji – tłumaczy Piotr Prajsnar.
Big Data otwiera oczy reklamodawcom
Dane to nie tylko nitka do kłębka, jakim jest użytkownik. Pozwalają nie tylko go odnaleźć i dotrzeć do niego, lecz także zweryfikować, czy grupa docelowa została zdefiniowana przez reklamodawcę w sposób prawidłowy. Często bowiem okazuje się, że reklamodawcy mylnie określili swój target.
– Czasami może się zdarzyć, że nasz klient wychodzi od bardzo sztywnych ram kampanii, np. definiuje swój target w sposób sztywny, nie zdając sobie sprawy z tego, że robi błąd. Wtedy warto mu wcześniej przedstawić symulację, coś w rodzaju kampanii testowej, powołując się dodatkowo np. na poprzedni case i powiedzieć: „Słuchaj, to się nie sprawdzi. Trzeba albo zastanowić się nad rozszerzeniem grupy docelowej, albo nad jej całkowitą zmianą. Być może warto byłoby przeznaczyć część budżetu na przeszukanie nowych segmentów użytkowników po to, by znaleźć ten, który „zaskoczy”. Wówczas Big Data okazuje się również skutecznym narzędziem retargetingowym – przekonuje Bartłomiej Malinowski, Business Development Director w Adform.
Pierwsze efekty popularyzacji zastosowań Big Data powoli stają się widoczne. Coraz więcej witryn korzysta z danych personalizując i targetując reklamy pod konkretnych użytkowników, czyli konkretne pliki cookies.
– Do tej pory zrealizowaliśmy przy użyciu danych około 500 kampanii reklamowych. Aktualnie mamy aktywnych 80 kampanii reklamowych. W przypadku zastosowania Big Data w kampaniach wzrosty oscylują w granicach od 20 proc. do nawet 120 proc. Otwieramy nową epokę, jeśli chodzi o reklamę w Internecie: Big Data Marketing. Kończy się era masowych ataków reklamowych i strzelania na oślep, gdzie popadnie, a nóż widelec przypadkiem trafi się jakiegoś internautę – tłumaczy Łukasz Kapuśniak, Big Data Chief Officer w Cloud Technologies.
Michał Anioł Big Data
Big Data jest w stanie posprzątać śmietnik w internecie, tworzony przez reklamy masowe. Reklama wykorzystująca dane jest też mniej inwazyjna, a bardziej dyskretna i pomocna. Trzeba jednak pamiętać o tym, że Big Data nie jest źródłem wszelkiego dobra w marketingu internetowym, nie jest też rozwiązaniem wszelkich jego problemów. Na pewno jednak jest odpowiedzią na te, które trapią go najbardziej.
Nie jest istotne to, czy będziemy mieli do czynienia z zetta-, yotta- czy nawet hellabajtami, póki nie będziemy dysponować odpowiednimi narzędziami analitycznymi, które pozwolą z tych danych zrobić jakiś użytek, gdy ilość danych przełoży się na ich jakość. Wszystko jest zatem kwestią pewnego specyficznego spojrzenia rozłączającego i łączącego zarazem, spojrzenia analityczno-holistycznego. Niektórzy w nieociosanej, kamiennej bryle nie zobaczą nic, poza zimną i nieforemną fakturą. Ale artysta-rzeźbiarz, obdarzony takim spojrzeniem i wyposażony w odpowiednie narzędzia, będzie w stanie zobaczyć w tej bryle coś innego – i przekuje ją w dzieło sztuki. Big Data jest takim kamieniem.
Najwyższa pora wyrzeźbić z niego coś więcej.
fot. pixabay.com
