string(62) "http://thecave.hu/wp-content/uploads/2016/09/norbert-boros.jpg"

Mar 26, 2018 | 5 months old

Hogyan lesz a big data-ból érték? Az adat stratégia alapjai

A HVG Future of Marketing konferencián arról osztottuk meg a gondolatainkat, hogy a big data-t miként lehet üzleti szempontból értékessé tenni. Hajlamosak vagyunk taktikai szinten gondolkodni, pedig a stratégia sem űrtudomány, az előadásomban remélhetőleg ezt sikerült bizonyítani.

 

Minden cég úszik az adat tengerben.

Feltehetően csak amíg a konferenciára tartottam, több adatot termeltem a telefonommal, mint a 90-es évek végén több hónap alatt.

Aktívan használtam egy navigációs appot, egy üzenetküldő appot. Ezen felül viszont passzívan is borzasztó sok adatot gyűjtöttek le rólam elsősorban a technológiai mamutcégek, leginkább a Google és a Facebook.

A Koolspan, egy amerikai kommunikációs biztonsági cég első embere mondta: 

“Annyi adatot tudunk legyűjteni egy illetőről az okostelefonja révén, ami alapján akár egy virtuális klónt is elő lehetne állítani.”

Azonban az öncélú adatgyűjtés értelmetlen és etikátlan is.

Ráadásul a nagy minta adhat egyfajta hamis bizonyosságot, amibe a nagyok is hajlamosak belefutni. Két sztorit meséltem el, az egyik a legnagyobb big data cégről, a Google -ről szól.

Még a Google is tévedhet

A Google néhány tudósa 2009-ben megjelentetett egy publikációt a Nature magazinban, ami arról szólt, hogy Google keresési trendek alapján előre lehet jelezni az influenza terjedését. Tehát ha beírom, hogy orrfolyás, láz, fejfájás abból gyanítható, hogy influenzás vagyok, és a Google a földrajzi helyet figyelembe véve ez alapján, ha sokan keresnek hasonló kulcsszavakkal előre jelezheti a influenzát.

Azt mondták, hogy az előrejelzésük pontosabb, mint az amerikai szerveké. Nagyon jól hangzik az ötlet, mindenki úgy gondolta, hogy ezzel a data science bizonyítékot ad a hasznosságára, nem csak az üzleti világnak, hanem egy magasabb rendű cél érdekében is, az emberiség megmentésének, hiszen mind a mai napig sokáig halnak meg influenzában.

Sajnos azonban a modellről kiderült, hogy hibás, 50%-al túlbecsülte az influenzát.

A fail oka többek között az volt, hogy nem kalibrálták be az emberi tényezőt. Azaz, mikor az emberek ezekre a tipikus tünetekre keresnek az nagyon sok esetben nem influenza, hanem egyéb megfázásos betegség.

Vagyis a Google Flu Trends csak azt jelezte elő, hogy milyen évszak van körülbelül, mert annak megfelelően mozgott a megfázásos betegségekkel kapcsolatos keresések aránya.

Az influenza tényleges terjedéséről nem tudott megbízható adatokat szolgáltatni, ezért le is kapcsolták a projektet.

Mi okozta a Nokia vesztét?

Tricia Wang 2009-ben a Nokinál dolgozott etnográfus kutatóként és valami rendhagyóra bukkant. Ekkoriban még a Nokia volt az egyik legnagyobb mobiltelefongyártó a világon. Tricia Kínában élt és dolgozott, itt folytatta a kutatásait, utcai árusokkal vegyült, internet kávézókban töltötte az idejét, hogy megfigyelhesse a fogyasztókat. Az egyik nagyon fontos megfigyelése az volt, hogy alacsony keresetű emberek is hajlandóak fizetni az okostelefonért. Akár a fizetésük felét is hajlandók voltak okostelefonra költeni.

A következtetése és az ajánlása az volt a Nokia számára, hogy módosítsák a termék stratégiát, az akkori elit fogyasztóknak szóló okostelefonokról térjenek át megfizethető áru okostelefonokra a kis keresetű fogyasztók tömegét megcélozva.

A Nokia főhadiszállásán viszont nem tudtak mit kezdeni Tricia megfigyeléséveivel. Azt mondták a minta kicsi volt, kevesebb mint 100 ember, nekik viszont több milliós adatbázisuk van, ahol nem látták bizonyítékát Tricia megfigyelésének.

Ma már tudjuk mi történt a Nokiával, 2013-ban megvette őket a Microsoft és maximum 3%-át sikerült elérniük a globális okostelefon piacnak.

Számos oka volt a Nokia bukásának, de ahogyan ez az eset is példázza az egyik ok gyaníthatóan, hogy túlzottan a számokra támaszkodtak.

Sok vállalat azt hiszi, hogy az adatok méretével párhuzamosan növekszik a biztonság, de ez nem így van szükségszerűen.

De mindez nem a big data hibája, hanem arról szól, hogyan használjuk a big data-t.

Célok és vízió -> (Adat)stratégia -> Taktikai lépések

Ez az egész big data jelenség üzleti szempontból csak akkor érdekes, ha valahogyan nyerünk is vele. És itt jöhet képbe az a bizonyos smart data fogalom.

Nem minden adat hasznos adat ugyanis. A legfontosabb, hogy kristálytiszta célod legyen: Azaz teljesen mindegy mennyi adatod van, mennyi adatod lehetne, vagy mennyi adata van a konkurenciának. Csak az számít mi a business cél és hogyan segíthet az adat alapú megoldás eljutni oda.

Ehhez pedig azonosítanod kell azokat a kérdéseket, megválaszolatlan kérdéseket, amelyek az üzleti célod eléréshez kellenek. Máshogy fogalmazva: Mit kell tudnod ahhoz, hogy képes legyél elérni a stratégiai célodat?

A német McDonalds példáján keresztül szemléltettem a megfelelő stratégia és a mobil eszközök együttes okos használatát:

 Nem rocket science-el állunk szemben. Valójában a stratégia tervezés framworkje egyszerű. De nagyon nehéz elszakadni az eszköz, a taktikai level szintjétől, mert magától értődőnek tűnik.

Az előadást egy általános tanáccsal zártam. Ez pedig a test and learn szemlélet. Azaz kezdj egy egyszerű megoldással, és iteráld. Az adatok alapján fejlesz tovább és iterálj egy újabb verziót. Talált meg mi működik és mi nem működik: így végül egyre jobb tudsz lenni.

Érdekel milyen a jövő ügynöksége?

 

by Norbert Boros

Norbert is one of the partners of The Cave. As a professional leader, he focuses on growth.

Sign up to our newsletter

Don’t miss any of the articles. Follow us!