CC BY
22
СТАТЬИ НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ
ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ
ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ
DOI - 10.32743/UniLaw.2024.115.5.17402
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ
GO-TO-MARKET СТРАТЕГИЙ
Бозиева Линара
эксперт в выходе на рынок и в аналитике данных, бывший сотрудник eBay и Google (Expert in Go-to-Market and Data Analytics, ex-eBay and Google)
США, Калифорния, г. Сан-Хосе E-mail: [email protected]
USING OF BIG DATA TO IMPROVE THE EFFECTIVENESS OF GO-TO-MARKET STRATEGIES
Linara Bozieva
Expert in Market Entry and Data Analytics, Former Employee of eBay and Google (Expert in Go-to-Market and Data Analytics, ex-eBay and Google)
USA, California, San Jose
АННОТАЦИЯ
Данная статья освещает роль аналитики больших данных в формировании и оптимизации маркетинговых стратегий выхода на рынок. В ней уделяется внимание тому, как современные технологии анализа данных способны углублять понимание потребностей и предпочтений целевой аудитории, что напрямую влияет на успешность продуктов и услуг компаний. В статье рассматриваются ключевые аспекты больших данных, включая их объем, скорость обработки и разнообразие, а также описывается, как большие данные применяются для оптимизации всех аспектов go-to-market стратегий - от сегментации рынка и персонализации предложений до динамического ценообразования и управления клиентским опытом. В ней подчеркивается, как важно для компаний быть гибкими, понимать и предвосхищать потребности клиентов для успешного запуска новых продуктов и услуг. Приведены примеры успешного использования данных в крупных компаниях, таких как Amazon, Airbnb и Coca-Cola.
ABSTRACT
The article highlights the role of big data analytics in shaping and optimizing market entry marketing strategies. It focuses on how modern data analysis technologies are able to deepen understanding of the needs and preferences of the target audience, which directly affects the success of companies' products and services. The article examines key aspects of big data, including its volume, processing speed and diversity, and describes how big data is used to optimize all aspects of go-to-market strategies - from market segmentation and personalization of offers to dynamic pricing and customer experience management. The author highlights how important it is for companies to be flexible, understand and anticipate customer needs in order to successfully launch new products and services. The examples of successful use of data in large companies such as Amazon, Airbnb and Coca-Cola are given.
Ключевые слова: большие данные, аналитика данных, машинное обучение, go-to-market, стратегии выхода на рынок, сегментация рынка, персонализация маркетинга, оптимизация стратегий.
Keywords: big data, data analytics, machine learning, go-to-market, market entry strategies, market segmentation, marketing personalization, strategy optimization.
Библиографическое описание: Бозиева Л. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ GO-TO-MARKET СТРАТЕГИЙ // Universum: экономика и юриспруденция : электрон. научн. журн. 2024. 5(115). URL: https://7universum.com/ru/economy/archive/item/17402
Введение
В современном мире, где темпы изменений в бизнесе и технологиях ускоряются, успешное внедрение новых продуктов и услуг на рынок становится решающим фактором для обеспечения конкурентоспособности и долгосрочного процветания компаний. Эффективность стратегий выхода на рынок - go-to-market (GTM) стратегий, определяющих как, когда и с каким сообщением продукт будет представлен целевой аудитории, прямо влияет на возможности захвата рынка, выручку и, в конечном итоге, на успешность всего предприятия [11].
В этом контексте, ключевым элементом становится способность компаний быстро адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям, понимать и предвосхищать потребности потребителей, а также эффективно реагировать на действия конкурентов. Именно здесь в игру вступает аналитика больших данных, предоставляя глубокие и многогранные инсайты, которые могут существенно повысить точность и эффективность разработки и реализации GTM стратегий [2].
Анализ больших данных, включающий обработку и интерпретацию огромных объемов информации, стал возможен благодаря значительным технологическим достижениям последних лет. Эти данные могут включать в себя информацию о потребительском поведении, предпочтениях, трендах социальных сетей, экономических индикаторах, и многом другом. Внедрение результатов такого анализа в разработку GTM стратегий позволяет компаниям не только адаптироваться к текущим условиям рынка, но и предугадывать будущие изменения, оптимизировать свой подход к маркетингу и продажам, и, как следствие, максимизировать успех новых продуктов и услуг на рынке.
Теоретические аспекты использования больших данных в GTM
В основе использования больших данных для повышения эффективности go-to-market (GTM) стратегий лежит глубокое понимание теоретических аспектов анализа данных и его приложений в маркетинге и управлении продуктами. Далее приведены ключевые концепции и подходы в этой области и объяснение того, как они способствуют разработке более эффективных стратегий выхода на рынок.
Большие данные: определение и характеристики
Большие данные (Big Data) — это термин, описывающий огромные объемы данных, структурированных и неструктурированных, которыми традиционные программы обработки данных не могут эффективно манипулировать. Эти данные характеризуются тремя основными атрибутами, известными как "3V": объем (Volume), скорость (Velocity) и разнообразие (Variety). В контексте GTM стратегий, анализ больших данных позволяет компаниям обрабатывать информацию о потребителях, рыночных
тенденциях и взаимодействиях в реальном времени, предоставляя возможность для более точного и гибкого реагирования на изменения рыночной среды [12].
Аналитика данных в контексте GTMстратегий Аналитика больших данных в контексте GTM включает в себя применение различных методов и инструментов для извлечения полезной информации из данных, которая может быть использована для оптимизации всех аспектов стратегии выхода на рынок. Это включает в себя анализ потребительского поведения, сегментацию рынка, оптимизацию маркетинговых каналов, предсказание тенденций и управление эффективностью рекламных кампаний. Основываясь на данных, компании могут принимать обоснованные решения относительно того, какие продукты создавать, каким образом и кому их продвигать, определять оптимальные цены и предпочтительные каналы дистрибуции [3].
Применение машинного обучения и искусственного интеллекта
Машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (ЛГ) играют ключевую роль в анализе больших данных, автоматизируя процессы обработки и анализа данных для выявления закономерностей, которые не очевидны для человеческого глаза. Применение этих технологий позволяет предсказывать потребительские предпочтения, оптимизировать продуктовые предложения и персонализировать маркетинговые сообщения, значительно увеличивая эффективность GTM стратегий [5]. Методы машинного обучения могут анализировать данные в реальном времени, предоставляя компаниям актуальную информацию о поведении потребителей и эффективности маркетинговых усилий [7].
Этические соображения и защита данных При работе с большими данными важно учитывать этические соображения и обеспечивать защиту личной информации потребителей. Компании должны соблюдать нормы законодательства в области защиты данных, такие как Общий регламент по защите данных (GDPR) в Европейском Союзе, обеспечивая прозрачность использования данных и предоставляя потребителям контроль над их личной информацией. Этичное использование данных подразумевает не только соблюдение законодательных требований, но и построение доверительных отношений с потребителями, что является ключевым фактором долгосрочного успеха GTM стратегий.
Практическое применение больших данных в ОТМ
Использование больших данных в GTM стратегиях включает в себя сегментацию рынка, персонали-зацию предложений, оптимизацию ценообразования и управление клиентским опытом.
Таблица 1.
Основные области применения больших данные в GTM
Сегментация рынка Оптимизация ценообразования
Персонализация маркетинга Управление клиентским опытом
Сегментация рынка и целевых аудиторий Сегментация рынка и определение целевых аудиторий являются основополагающими шагами в любой GTM стратегии. Использование больших данных позволяет выполнять эти задачи с непревзойденной точностью, анализируя обширные наборы информации о поведении потребителей, их интересах, покупательской активности и демографических характеристиках. Например, ритейлеры могут анализировать данные о покупках и онлайн-поведении, чтобы выделить сегменты покупателей с высокой степенью лояльности и разработать для них персонализированные предложения и акции.
Персонализация маркетинга и предложений Персонализация является ключом к увеличению эффективности маркетинговых усилий в современной коммерческой среде. Большие данные предоставляют возможность для глубокой персонализации, позволяя компаниям настраивать свои сообщения, предложения и даже продукты для конкретных пользователей или сегментов. Примером может служить использование истории покупок и предпочтений клиентов для создания таргетированных электронных писем с рекомендациями продуктов, которые с наибольшей вероятностью заинтересуют каждого конкретного получателя [1].
Оптимизация ценообразования Эффективная стратегия ценообразования может значительно увеличить прибыльность и конкурентоспособность продукта. Аналитика больших данных позволяет компаниям анализировать поведение потребителей, их чувствительность к цене, конкурентные цены и множество других факторов для оптимизации своей ценовой стратегии [17]. Например, динамическое ценообразование, основанное на анализе спроса, конкуренции и других внешних данных, может помочь авиакомпаниям и отелям
максимизировать доходы от продажи билетов и номеров [19].
Управление клиентским опытом
Клиентский опыт становится все более важным фактором, влияющим на лояльность и выбор потребителей. Анализ больших данных позволяет отслеживать и анализировать каждое взаимодействие между клиентом и компанией, выявляя слабые места и возможности для улучшения [14]. Компании могут использовать эти данные для оптимизации своих интерфейсов, улучшения качества обслуживания и создания более личных и эффективных взаимодействий с клиентами. Примером может быть анализ отзывов клиентов и данных об использовании продукта для выявления и устранения распространенных проблем и препятствий на пути пользователя.
Методы сбора и анализа данных
Для сбора и анализа данных в рамках GTM стратегий используются различные методы и инструменты. Среди них:
Сбор данных о клиентах
Включает в себя сбор информации о поведении клиентов на веб-сайтах, в мобильных приложениях, а также данные о покупках и взаимодействии с продуктами. Эти данные могут быть получены с помощью аналитических инструментов, таких как Google Analytics, а также через системы учета покупок и CRM-системы.
Прогнозирование спроса
С использованием алгоритмов машинного обучения можно прогнозировать изменения спроса на товары и услуги, что позволяет более эффективно управлять запасами и маркетинговыми кампаниями. Для этого используются различные методы анализа временных рядов и статистические модели, такие как ARIMA или Prophet.
Рисунок 1. Иллюстрация прогноза объема продаж
Анализ трафика и конверсии
Оценка эффективности маркетинговых кампаний и веб-сайтов осуществляется через анализ трафика и конверсий. Среди общедоступных инструментов, используемых для этого, можно выделить тот же Google Analytics, который предоставляет подробные данные о поведении пользователей на веб-сайте и эффективности маркетинговых каналов.
Анализ социальных медиа
Мониторинг активности в социальных сетях позволяет выявить мнения и предпочтения клиентов, а также отслеживать обсуждения о продуктах и бренде компании. Для этого могут использоваться специализированные инструменты для мониторинга социальных медиа, такие как Brandwatch или Hootsuite.
Отзывы и обратная связь
Анализ отзывов клиентов и обратной связи позволяет компаниям понять мнение своих клиентов о продуктах и услугах, а также выявить области для улучшения. Для этого могут использоваться готовые аналитические продукты и платформы типа Realytics, автоматизированные системы анализа текста, либо ручной анализ.
Эффективное использование этих методов дает возможность компаниям собирать и анализировать разнообразные данные о своих клиентах и рынке, что в свою очередь обеспечивает создание более точных и гибких стратегий выхода на рынок.
Примеры успешного использования аналитики больших данных
Применение больших данных в разработке GTM стратегий и управлении ими преобразует подходы компаний к выходу на рынок, позволяя им добиваться высокой степени персонализации, эффективности
и инновационности. Ниже приведены реальные примеры использования больших данных в этой области.
Динамическое ценообразование
Использование больших данных особенно популярно при управлении ценообразованием. Так, Amazon применяет аналитику больших данных для динамического ценообразования, автоматически корректируя цены на миллионы товаров в реальном времени. Анализируя данные о спросе, конкуренции, запасах и покупательском поведении, компания устанавливает цены, максимизирующие прибыль и конкурентоспособность. Эта стратегия позволяет Amazon эффективно управлять GTM стратегией, адаптируясь к рыночным условиям и повышая удовлетворенность клиентов [8, стр. 289].
Airbnb использует аналитику больших данных для оптимизации цен на аренду жилья. Они анализируют данные о спросе, сезонности, местоположении и характеристиках жилья, чтобы определить оптимальные цены для различных объектов. Это помогает владельцам жилья максимизировать свой доход и улучшить заполняемость [8, стр. 164].
Uber также активно использует аналитику для оптимизации своих стратегий. Они анализируют данные о перемещениях клиентов, спросе на услуги такси в разных районах и в разное время суток, а также о конкурентной среде. Это позволяет им эффективно управлять ценами, оптимизировать маршруты и обеспечивать высокий уровень обслуживания [8, стр. 271].
Оптимизация ассортимента и маркетинговых усилий
Coca-Cola использует аналитику больших данных для анализа потребительских трендов и поведения, что позволяет компании оптимизировать свой ассортимент напитков и маркетинговые стратегии. Анализ социальных сетей, отзывов потребителей
и данных о продажах помогает Coca-Cola выявлять предпочтения потребителей и региональные вкусовые тенденции, что способствует разработке новых продуктов и адаптации маркетинговых кампаний, увеличивая их релевантность и эффективность [18, стр. 737738].
Компания Procter & Gamble использует аналитику данных для оптимизации маркетинговых кампаний и продвижения продуктов. Они анализируют данные о покупках, предпочтениях потребителей и эффективности различных маркетинговых каналов, чтобы определить наиболее эффективные стратегии продвижения своих товаров [15, стр. 24].
Управление производством и запасами
Tesla использует аналитику данных для оптимизации производства и прогнозирования спроса на свои электромобили. Они анализируют данные о заказах, продажах и предпочтениях потребителей, чтобы оптимизировать производственные процессы и предложить клиентам наиболее востребованные модели [10].
Zara применяет аналитику больших данных для оптимизации управления запасами и процессов поставки. Анализируя данные о продажах в реальном времени, модные тенденции и обратную связь от покупателей, Zara быстро адаптирует производство и запасы, чтобы соответствовать текущему спросу. Это позволяет компании сократить издержки, связанные с излишками и недостатками, и поддерживать высокий уровень удовлетворенности клиентов, обеспечивая своевременное пополнение запасов популярных товаров. [16, стр. 21]
Персонализация контента
Netflix использует аналитику больших данных для оптимизации своих GTM стратегий, анализируя привычки и предпочтения своих пользователей. Собирая данные о просмотрах, поисковых запросах и оценках пользователей, компания создает высоко персонализированные рекомендации, что улучшает пользовательский опыт и способствует удержанию клиентов [13, стр. 142]. Эти инсайты также направляют Netflix в принятии решений о закупке и создании контента, оптимизируя инвестиции и увеличивая рыночный успех [9, стр. 91].
Заключение
Использование больших данных в разработке и реализации GTM стратегий представляет собой мощный инструмент для повышения конкурентоспособности и эффективности на рынке. Аналитика данных не только способствует более обоснованному
принятию решений и оптимизации маркетинговых усилий, но и позволяет предприятиям адаптироваться к изменениям рынка и потребностей потребителей, тем самым способствуя устойчивому росту и развитию [6].
Прежде всего, анализ больших данных представляет собой ценный инструмент для улучшения понимания рынка и потребностей целевой аудитории. Это позволяет компаниям не только более эффективно планировать и реализовывать свои GTM стратегии, но и адаптироваться к меняющимся условиям рынка с удивительной гибкостью и точностью [4]. Внедрение инсайтов, полученных из больших данных, способствует созданию персонализированных продуктов и услуг, которые лучше соответствуют ожиданиям и предпочтениям потребителей.
Кроме того, персонализация маркетинга и предложений на основе аналитики больших данных значительно повышает эффективность взаимодействия с клиентами. Адаптированные и таргетированные маркетинговые кампании и предложения увеличивают вовлеченность и лояльность клиентов, а значит, ведут к улучшению коммерческих показателей.
Третий важный аспект применения аналитики больших данных касается оптимизации ценообразования и управления клиентским опытом. Применение данных для анализа чувствительности к цене и для моделирования спроса позволяет компаниям устанавливать цены более гибко и обоснованно, увеличивая тем самым прибыльность. Кроме того, улучшение клиентского опыта через аналитику отзывов и взаимодействий укрепляет отношения с потребителями и способствует созданию положительного имиджа бренда.
В целом, аналитика больших данных оказывает революционное влияние на разработку и реализацию GTM стратегий, предоставляя компаниям мощные инструменты для исследования рынка, сегментации аудитории, персонализации предложений и оптимизации бизнес-процессов. В будущем, по мере развития технологий обработки и анализа данных, можно ожидать еще более глубокой интеграции данных в стратегическое планирование и операционную деятельность компаний. Это откроет новые горизонты для инноваций и конкурентного преимущества на рынке. Учитывая все вышеизложенное, становится очевидным, что компании, способные эффективно использовать аналитику больших данных в своих GTM стратегиях, имеют высокие шансы на успех в быстро меняющемся мире.
Список литературы:
1. Abeysekera N. et al. Marketing 4.0: Moving from Traditional to Digital. - 2020.
2. Bharadwaj A. et al. Digital business strategy: toward a next generation of insights //MIS quarterly. - 2013. - С. 471-482.
3. Brown B. et al. Views from the front lines of the data-analytics revolution //McKinsey Quarterly. - 2014.
4. Bughin J. et al. The best response to digital disruption. - MIT Sloan Management Review, 2017.
5. Chaffey D., Ellis-Chadwick F. Digital marketing. - Pearson UK, 2019.
UNIVERSUM:
ЭКОНОМИКА И ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
6. Erevelles S., Fukawa N., Swayne L. Big Data consumer analytics and the transformation of marketing //Journal of business research. - 2016. - T. 69. - №. 2. - C. 897-904.
7. Kelleher J.D., Tierney B. Data science. - MIT press, 2018.
8. Marr B. Big data in practice: how 45 successful companies used big data analytics to deliver extraordinary results. -John Wiley & Sons, 2016.
9. Marr B. Data strategy: How to profit from a world of big data, analytics and the internet of things. - Kogan Page Publishers, 2017.
10. Marr B. The amazing ways Tesla is using artificial intelligence and big data //Bernard Marr & Co. - 2018. https://bernardmarr.com/the-amazing-ways-tesla-is-using-artificial-intelligence-and-big-data/
11. Mayer-Schönberger V., Cukier K. Big data: A revolution that will transform how we live, work, and think. -Houghton Mifflin Harcourt, 2013.
12. McAfee A. et al. Big data: the management revolution //Harvard business review. - 2012. - T. 90. - №. 10. - C. 60-68.
13. Provost F., Fawcett T. Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking. - O'Reilly Media, Inc., 2013.
14. Rust R.T., Huang M.H. The service revolution and the transformation of marketing science //Marketing Science. -2014. - T. 33. - №. 2. - C. 206-221.
15. Schmarzo B. Big Data: Understanding how data powers big business. - John Wiley & Sons, 2013.
16. Silva E.S., Hassani H., Madsen D.0. Big Data in fashion: transforming the retail sector //Journal of Business Strategy. - 2020. - T. 41. - №. 4. - C. 21-27.
17. Varian H.R. Big data: New tricks for econometrics //Journal of economic perspectives. - 2014. - T. 28. - №. 2. - C. 3-28.
18. Vyas S. et al. Study on use of AI and big data for commercial system //2019 Amity International Conference on Artificial Intelligence (AICAI). - IEEE, 2019. - C. 737-739.
19. Ye P. et al. Customized regression model for Airbnb dynamic pricing //Proceedings of the 24th ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery & data mining. - 2018. - C. 932-940.
