Как в Procter & Gamble используют «большие данные»

Big Data / Практика
автор: Ирина Парошина  21 января 2014

PG-Business-Sphere-

Procter & Gamble, крупнейшая межнациональная компания, выпускающая разнообразные потребительские товары, успешно собирает наши с вами деньги с 1837 года. Причём последние десятилетия делает это особенно масштабно: годовой оборот компании составляет $84 млрд. В настоящее время она функционирует более чем в семидесяти странах, а её продукция продаётся в ста восьмидесяти.

Procter & Gamble амбициозно заявляет, что собирается стать наиболее технологически включённым бизнесом в мире. Но на самом деле другого выхода просто нет. Предыдущая стратегия продвижения продуктов у этой компании была весьма очевидная — реклама. Ещё больше рекламы. Миллионы потребителей выросли на бесчисленных белоснежных улыбках от Colgate, подгузниках Pampers и бритвах Gilette, не сходящих с экранов телевизоров (всё это — продукция Procter & Gamble). Однако теперь ТВ сдаёт позиции, и даже гигантам бизнеса (а может быть, именно им в первую очередь) приходится искать более изящные и современные маркетинговые пути. Разумеется, Procter & Gamble предприняла этот логичный шаг: большой корпорации — большие данные.

Информации в компании генерируется предостаточно. Полтора миллиона писем в год, 500 различных средств CRM, в которых содержатся данные более чем ста миллионов потребителей. 1 500 сайтов, привлекающих миллиарды просмотров. Со всеми этими продавцами надо оставаться на связи, за потребителями — неусыпно наблюдать. Любой продукт необходимо отслеживать в течение всего его жизненного цикла — от производственной линии до точки розничной торговли. А на самом деле — даже раньше, на этапе создания продукта. И позже — когда покупатель уже выложил за него деньги.

Для обеспечения такой прозрачности глобальный бизнес-центр компании, ответственный за управление отношениями с потребителями, начал создавать концептуальную архитектуру. Потребитель — центр этой архитектуры, а «вокруг» рассматриваются все возможные точки соприкосновения с клиентом: магазин, веб-сайт, телевидение и т. п. Каждая из них кодифицирована и встроена в общую картину потребительского взаимодействия. На потребительских сайтах компания собирает дополнительные данные от потребителя. Для хранения используются услуги компании Teradata и облачная система аналитики — в частности Teradata Customer Interaction Manager, Retail Logical Data Model, Teradata Master Data Management и Teradata Warehouse Miner. Что любопытно, когда исследования по заказу Procter & Gamble только начинались, ни заказчик, ни сама Teradata не знали, как осуществить задуманное. Результат показал, что самое главное — правильно определить концептуальную модель, что удалось и подтверждается успешным маркетингом компании.

Визуализация данных наглядно даёт управляющему составу понять, что происходит с продуктом на том или ином рынке. Например, так называемая тепловая карта напрямую показывает позиционирование продуктов в определённых нишах и позволяет сосредоточить внимание руководства на том, что действительно необходимо:

heatmap-thumb-580x440-3694

Задача создания новых продуктов у Proctеr & Gamble также давно переложена на машины. Моделирование, только моделирование и аналитика. Просчитывание оптимальных характеристик с учётом различных переменных, экспериментальные изменения конструкции. Даже «дизайн» обычного детского подгузника давным-давно перестали делать вручную: вместо этого с частотой до тысячи операций в секунду компьютер просчитывает наилучший вариант. При разработке жидкости для мытья посуды используются предиктивный анализ и имитационные модели, чтобы предсказать, как влага спровоцирует усиление аромата в нужное время.

Помимо проектирования новых продуктов, анализ «больших данных», конечно же, используется и для проведения глобальных маркетинговых кампаний. В Procter & Gamble знают, какие клиенты под какую маркетинговую программу подпадают. И, что ещё более важно, почему они поступают так, а не иначе. Анализ информации о сделках позволяет найти среди всех остальных лояльных клиентов — или тех, кто станет таковыми в будущем.

Анализ «больших данных» и их визуализация чрезвычайно важны для компании. Они помогают обнаружить ключевые показатели на ранней стадии, создать новую модель прогнозирования или вывести на рынок новый продукт. Один из основных инструментов управления компанией — это визуализация имеющихся данных. Такое представление наиболее важной информации помогает принять обоснованные решения. Proctеr & Gamble создала около полусотни так называемых Business Spheres — офисов, где лица, принимающие ответственные решения, могут просматривать информацию в реальном времени на больших дисплеях. Плюс нововведения в том, что анализ «больших данных» происходит прямо на еженедельных обсуждениях, в реальном времени, создавая условия для экспериментов и мгновенной проверки гипотез. Применяя подобные методы работы, Proctеr & Gamble насаждает новую, информационно ориентированную культуру работы. Знать, что произойдёт в будущем, а не анализировать, что было в прошлом, — вот стратегия «больших данных».

Поделиться
Поделиться
Tweet
Google
 
Читайте также
Как хеджфондовый миллиардер организовал Brexit и победу Трампа
Как хеджфондовый миллиардер организовал Brexit и победу Трампа
Кремниевый детектив RAVN ловит коррупционеров. Пока – британских
Кремниевый детектив RAVN ловит коррупционеров. Пока – британских
Сбербанк открывает свои данные
Сбербанк открывает свои данные
Хостинг "ИТ-ГРАД"
© ООО "Компьютерра-Онлайн", 1997-2017
При цитировании и использовании любых материалов ссылка на "Компьютерру" обязательна.
«Партнер Рамблера» Почта защищена сервером "СПАМОРЕЗ" Хостинг "Fornex"