Prisiminkite, iš kelių Lietuvos įmonių esate gavę jums pritaikytą (suasmenintą) naujienlaiškį,
siūlantį tik tokias prekes ar paslaugas, kurios jums yra įdomios? Iš vienos, dviejų, o gal iš vis
neteko su tuo susidurti? Tokie naujienlaiškiai automatiškai generuojami pasitelkiant
duomenis, prekybininkų renkamus apie tai, kokias prekes el. parduotuvėse peržiūrime, kokių
prekių ieškome bei kokias prekes perkame tiek fizinėje, tiek virtualioje prekybininko
parduotuvėje.
Prisiminkite, iš kelių Lietuvos įmonių esate gavę jums pritaikytą (suasmenintą) naujienlaiškį, siūlantį tik tokias prekes ar paslaugas, kurios jums yra įdomios? Iš vienos, dviejų, o gal iš vis neteko su tuo susidurti? Tokie naujienlaiškiai automatiškai generuojami pasitelkiant duomenis, prekybininkų renkamus apie tai, kokias prekes el. parduotuvėse peržiūrime, kokių prekių ieškome bei kokias prekes perkame tiek fizinėje, tiek virtualioje prekybininko parduotuvėje. Tokių ir panašių duomenų prekybininkai apie mus surenka labai daug. Šie greitai dideliais kiekiais besikaupiantys įvairių rūšių duomenys vadinami skambiu terminu „didieji duomenys“ („big data“).
Didžiųjų duomenų pagalba prekybininkų rinkodarininkai gali ne tik suasmeninintį naujienlaiškius, reklamos rodymą internete, bet ir labai taikliai automatiškai segmentuoti savo esamus ir potencialius klientus. Tiek segmentavimas, tiek personalizavimas padidina tikimybę, jog ją peržiūrėjęs asmuo apsipirks, nes ši reklama labiau atitinka jo lūkesčius ir poreikius, nei visiems prekybininko klientams siunčiamas tas pats vienodas naujienlaiškis. Dar viena sritis, kur rinkodarininkai, panaudodami didžiuosius duomenis, gali padidinti „konversijos“ (iš lankytojo virtimą į pirkėją) tikimybę, yra el. parduotuvės ar bet kokio kito tinklapio automatinis pritaikymas prie kiekvieno lankytojo poreikių (suasmeninimas).
Tarkime, jei prieš mėnesį el. parduotuvėje apžiūrinėjome tam tikrą prekę, tai dabar pakartotinai apsilankę, pamatytume ta pačią ir į ją panašias prekes. Arba tas prekes, kurias, statistiškai, jau turėtume pirkti. Pavyzdžiui, jei prieš mėnesį buvo pirktos prekės, kurias perka nėščiosios trečiąjį nėštumo mėnesį, tuomet dabar jau rodys tas prekes, kurias nėščiosios perka ketvirtąjį mėnesį.
Skamba kaip labai logiška priemonė rinkodarininkams ir patogumas pirkėjams? Atrodo matyta Amazon internetinėse parduotuvėse? Deja, Lietuvoje tik keli didžiausi mažmenininkai žengia pirmuosius žingsnius panaudojant didžiuosius duomenis rinkodaros tikslams. Visiems kitiems trūksta kompetencijos, žinių apie įrankius ar nėra tikri, kad investicija atsipirks dėl rinkos dydžio.
Kovo 15–16 d. „Litexpo“ rūmuose vyks kasmetinė konferencija „E-komercija '18“, kurios dalyviai galės susipažinti su naujausiomis verslo skaitmenizavimo ir automatizavimo tendencijomis. Šių metų konferencijoje ypatingas dėmesys bus skiriamas didžiųjų duomenų („big data“) panaudojimui rinkodaroje.
Pirmąją konferencijos dieną pranešimuose bus aptariamos el. komercijos ir interneto rinkodaros temos, o visa antra konferencijos diena bus skirta vien didžiųjų duomenų panaudojimo rinkodaroje problematikai. Pranešėjai kalbės ne apie rinkodarininkų „šviesų rytojų“, kuomet visi didieji verslai naudos didžiuosius duomenis, bet apie jau egzistuojančius įrankius, leidžiančius be didelių investicijų panaudoti didžiuosius duomenis tinklapių, el. pašto rinkodaros bei perkamos reklamos personalizavimui, konversijos elektroniniuose versluose didinimui. Be to, bus išsamiai pristatyti sėkmingi šių įrankių pritaikymo atvejai.
Interneto rinkodaros konsultacijų įmonės „Webconsulting“ direktoriaus ir konferencijos „E-komercija '18“ organizatoriaus Vlado Sapranavičiaus teigimu, net brandžiose (JAV ir V. Europos) rinkose dauguma įmonių kol kas tik planuoja investuoti į didžiųjų duomenų įdarbinimą ir tik 12 % verslų bent minimaliai tokius duomenis įdarbina. Tuo tarpu Lietuvoje ant rankų pirštų galima būtų suskaičiuoti didžiuosius verslus, kurie jau pradėjo dirbti šioje srityje, o sėkmingai panaudojusius duomenis būtų galima suskaičiuoti ir ant vienos rankos pirštų. Tad aukštas prioritetas šiai temai skirtas siekiant parodyti, kaip užsienio įmonės sugebėjo įdarbinti „big data“, kokius įrankius naudojo bei kokį rezultatą tai davė. V. Sapranavičius tikisi, jog tai paskatins Lietuvos verslus įgyvendinti pirmuosius projektus didžiųjų duomenų srityje bei sukurti pridėtinę vertę tiek sau, tiek savo klientams.
Vis tik ekspertai įspėja, kad darbas su didžiaisiais duomenimis reikalauja aukštos analitikų kompetencijos bei rezultato negalima tikėtis per kelias dienas. Mėgėjiškas požiūris į šią veiklą gali ne tik neduoti teigiamo rezultato, bet ir atnešti įmonėms nuostolių. Todėl konferencijos „E-komercija '18“ vienas tikslų – suteikti dalyviams žinių, leisiančių suvokti, kokios apimties ir sudėtingumo gali būti didžiųjų duomenų panaudojimo rinkodaroje projektas (-ai) bei kiek pastangų, resursų ir kompetencijos tai reikalauja. Konferencijos antrąją dieną (kovo 16 d.) apie didžiųjų duomenų panaudojimą rinkodaroje kalbės užsienio ekspertai Andrey Šapovalov, Lina Jaryš (kompanija „OWOX BI“) bei Andrey Tysčenko (kompanija „Dynamic Yield“).
Jau šeštus metus iš eilės rengiama konferencija „E-komercija“ skirta tiems, kurie nori gauti praktiškų, aktualių ir pritaikomų žinių apie el. rinkos naujoves. Konferencijos medžiaga aktuali ne tik elektroninių verslų atstovams, tačiau ir mažiau patirties šioje srityje turintiems verslininkams, kurie gaus naudingų ir lengvai pritaikomų patarimų kaip modernizuoti verslą ir padidinti pardavimus.
