Big data и СМС рассылки
- 1.Применительно к сфере СМС-рассылок и мобильной рекламы в качестве примеров big data можно привести следующие:
- 2.Этот интерес выражается, например, в возможности применять эти данные:
- 3.Основным преимуществом этой услуги является именно очень подробный таргетинг баз абонентов, который позволяет использовать множество параметров как отдельно, так и вместе, например:
- 4.В качестве самых больших минусов big data можно отметить следующие:
- 5.Вывод
Читайте в этой статье о том, как big data применяются в СМС-рассылках.
Итак, согласно определению wikipedia.org, под big data следует понимать совокупность подходов, инструментов и методов обработки структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия для получения воспринимаемых человеком результатов, эффективных в условиях непрерывного прироста, распределения по многочисленным узлам вычислительной сети, сформировавшихся в конце 2000-х годов, альтернативных традиционным системам управления базами данных и решениям класса Business Intelligence.
Таким образом, big data - это скорее подход к обработке данных, чем указание на большой их (данных) объем. Соответственно, эти самые подходы к обработке данных могут применяться как к большим объемам, так и к достаточно скромным.
1.Применительно к сфере СМС-рассылок и мобильной рекламы в качестве примеров big data можно привести следующие:
- Образцы поведения пользователей в интернете
- Логи поведения пользователей мобильной связи
- Музыкальные предпочтения абонентов
- Траекториии передвижения абонентов
- Логи пользования социальными сетями
- Расходы пользователей на услуги связи
- Информация о транзакциях пользователей и многое другое
- Информация о поле и возрасте абонентов
Понятное дело, что у операторов связи есть совершенно невообразимые объемы самых разных данных о своих абонентах, что вызывает интерес со стороны разного рода потребителей.
2.Этот интерес выражается, например, в возможности применять эти данные:
- В высоко таргетированной рекламе
- В планировании расположения торговых точек
- В качестве статистики при разработке новых тарифных планов, мобильных приложений, продуктов и услуг
- Для сегментирования клиентских потоков
- Для управления рисками
- Для предсказания поведения потребителей услуг (например, приток или отток абонентов, прогнозы по доходам и расходам, предсказание спроса/объема потребления услуг в ныжные временные интервалы и т.п.)
Что касается таргетированной рекламы, то в России есть как предложение, так и спрос на услуги мобильной рекламы. Например, большая тройка операторов связи оказывает услуги высокоточной СМС-рекламы.
3.Основным преимуществом этой услуги является именно очень подробный таргетинг баз абонентов, который позволяет использовать множество параметров как отдельно, так и вместе, например:
- Пол и возраст;
- ARPU (средний счет абонента в месяц);
- Операционная система и модель телефона;
- Наличие трафика мобильного интернета;
- Контент посещаемых сайтов;
- Пользователи социальных сетей;
- Наличие любимых номеров и получатели вызовов;
- Звонки по направлениям, городам, странам;
- Частота и направления роуминга;
- Пользование услугами Мобильного банка;
- Музыкальные предпочтения;
- Траектории предпочтения (где абонент живет/работает);
- Геотаргетинг (где абонент находится в данный момент) и многое другое…
4.В качестве самых больших минусов big data можно отметить следующие:
- Работа с большим количеством данных требует большого количества ресурсов, имений и навыков. Такими возможностями обладает очень небольшое число компаний.
- Big data неизбежно будет включать в себя работу с "чувствительными" данными, включающими, например, цвет кожи, вероисповедание или национальность. И несмотря на то, что эти данные и выводы, которые можно сделать на основании их анализа, могут быть очень интересны заказчикам, работать с ними обычно запрещено законодательством (или есть серьезные ограничения и существенные санкции за нарушение этих ограничений).
- Обработка больших массивов данных может кому-то показаться чем-то безличным, но, на самом деле, "большие данные" - это много маленьких данных, и тут неизбежен вопрос в конфиденциальности.
- Обработали данные, а что потом? А ничего, нужно продолжать их обработку, так как в момент прекращения обработки данные тут же становятся неактуальными.
- Получили нужные данные, а можем ли мы их продать? Ни в коем случае, продать можно только результаты анализа и уж никак нельзя продавать чьи-то персональные данные (это незаконно).
5.Вывод
Big data - это многообещающий комплекс подходов к обработке больших массивов данных. В мобильной связи (в общем) и в СМС-рассылках (в частности) активно используются самые разные методы анализа данных для достижения поставленных целей.