А в цих нових умовах вже відстежуються певні тенденції. Наприклад, на перший план виходить заощадливе споживання — люди менше витрачають кошти на те, що раніше було нормою. Не так часто оновлюють гардероб, менше купують товарів та послуг високого цінового сегмента, не подорожують у відпустці тощо.

Окрім того, змінюються акценти звичних запитів. Так, у пошуку нерухомості, покупці чи орендарі уважніше дивляться на безпекову складову — поверховість, відсутність панорамних вікон, наявність укриття та віддаленість від об’єктів інфраструктури, які потенційно можуть бути цікаві ворогу для обстрілів.

У галузі освіти, окрім безпеки, до офлайну додається також умова можливості навчатись онлайн — це, з одного боку, ускладнює ситуацію для закладів, які технічно не підготувалися для надання якісної освіти дистанційно, а з іншого — розширює можливості залучення учнів з інших регіонів, що може бути особливо цікавим приватним закладам та освітнім курсам. 

Утім, як бізнесу зрозуміти, як саме змінилися запити споживачів, щоб їхні товари чи послуги мали попит? Як утримувати клієнтів, які змінили своє життя та звички? Як знайти нових клієнтів замість тих, хто переїхав у нове місце? Відповідаємо на ці запитання у спільному спецпроекті з Київстар Бізнес.

Матеріал підготовлено за підтримки Київстар Бізнес
Що це означає?

Відповідь на всі «як» — одна: забути старі підходи й вивчати зміни. А ще — рухатися малими кроками й коротким плануванням, щоб не відриватися від реальності:

Як дізнатися, чого хоче клієнт і хто він?

Проаналізувати актуальні потреби клієнта сьогодні можна завдяки сучасним технологіям на основі Big Data. Зокрема, отримати детальний Портрет клієнта, який може побудувати Київстар — оцінити наявну базу клієнтів та її поведінкових характеристик за майже 100 критеріями*. 

Так можна дізнатися, наприклад, якого вони віку й статі, чи мають дітей, які в них популярні локації, якими типами гаджетів користуються і які мають інтереси та вподобання (наприклад, чи є поціновувачами музики, кіно, онлайн-ігор, онлайн-ТБ тощо), яким транспортом користуються, який мають стиль життя, чи є вони офісними працівниками, чи мають домашніх улюбленців та інше.  А за потреби можна створити запит і на оцінку під індивідуальні критерії, які цікавлять конкретний бізнес. 

Деякі з критеріїв відбору ЦА:

Важливо: Київстар дотримується Законів України «Про інформацію» та «Про захист персональних даних» і не передає та не продає персональних даних абонентів, зокрема й записів розмов, текстів SMS/MMS та історії браузера третім особам. Усі аналітичні моделі з використанням Big Data будуються на основі неперсоніфікованих та зашифрованих даних. 

У результаті проведеного аналізу великих даних (Big Data) та застосування алгоритмів машинного навчання формується візуалізований звіт, де інформація щодо характеристик клієнтів графічно відображається у відсоткових співвідношеннях. 

Далі, розуміючи особливості своїх клієнтів, можна перейти до наступних кроків:

• зробити нову сегментацію клієнтської бази, щоб кожній з них дати релевантну пропозицію;
• визначити нову стратегію розвитку бізнесу, яка відповідає змінам;
• розробити нові продукти/послуги та розширити асортимент, щоб відповідати запиту клієнта.

Наприклад, у вашому регіоні внаслідок того, що українці переїхали до спокійніших місць, стало більше пенсіонерів та мам з дітьми. Це може дати підстави для перегляду пропозицій багатьох бізнесів. Наприклад, приватних лікарень, які можуть розробити певні пакетні програми для кожної з категорій та запропонувати знижки для сімейних відвідин. Або освітніх курсів, які можуть додати напрямки для навчання з професій, які можуть знадобитися переселенцям для отримання нової роботи, чи для розвитку та психологічної підтримки дітей у складний період. А для пенсіонерів в магазинах можна пропонувати персональні знижки, щоб полегшити їхнє перебування в новому місці.

Як розширити коло клієнтів?

Це дуже важливе зараз питання, адже війна змусила людей рушити зі своїх місць і багато компаній втратили тих клієнтів, які залишалися з ними багато років. 

Проте і тут є можливості Big Data, які здатні допомогти, — модель look-alike.

З нею можна визначити кількість потенційної цільової аудиторії, яка з великою ймовірністю зацікавиться вашими продуктами чи послугами. Таких вірогідних клієнтів, які за поведінковими характеристиками схожі на ваших, Київстар знаходить серед своєї бази абонентів. Маючи таку інформацію, можна оцінити, якою може бути загальна цільова аудиторія, яку варто охопити промокампанією і розказати про ваші актуальні пропозиції, побудувати подальшу стратегію комунікацій і спрогнозувати обсяги продажів. 

Look-alike модель можна застосувати так, як це найкраще підходить для конкретної ситуації:

• Варіант 1: Характеристики клієнтів визначаються з огляду на попередній досвід компанії та особливості її бізнесу. Наприклад, для нього найважливіше знайти тих, хто відповідає критеріям статі, наявності дітей, переважного місцеперебування, користування транспортом.
• Варіант 2: Характеристики пошуку визначаються із застосуванням алгоритмів машинного навчання на підставі раніше побудованого Портрета клієнта. 

Як розповісти клієнтам про свої товари та послуги?

Найшвидший спосіб — SMS-повідомлення, у якому буде саме та пропозиція, що актуальна для клієнта сьогодні. Тобто, враховуючи отриману раніше завдяки Big Data інформацію, можна провести персоналізовану SMS-розсилку на певні сегменти цільової аудиторії, використовуючи, знову ж таки, інструменти Big Data. Вони допоможуть зробити розсилку таргетованою — орієнтованою саме на тих, кому це потрібно і хто відгукнеться на неї найбільше. 

У такий спосіб можна виконати розсилку, наприклад, на тих людей, які бувають недалеко від вашої торгової точки, відкритої в новому місці, і яких може зацікавити ваш товар. Або можна з використанням Look-alike зробити розсилку на тих, хто схожий на ваших наявних клієнтів, і в такий спосіб збільшити кількість ймовірних покупців. 

Головне — пропонувати те, чого потребує клієнт саме зараз, тобто аналізувати зміни й давати очікуване. І не забувати в тексті повідомлення вказувати ваші актуальні контакти, адресу чи назву сайту, щоб клієнт міг отримати більше інформації, якщо пропозиція його зацікавить. 

До речі, зробити розсилку — не так вже й складно, як може задаватися на перший погляд. Для цього не завжди потрібно залучати фахову маркетингову компанію. Сьогодні все можна зробити власноруч, завдяки платформі ADWISOR, яку пропонує Київстар.

Цей інструмент дозволяє:

• самостійно обирати за Big Data-критеріями тих, хто отримає розсилку; 
• окреслювати бюджет кожної промокампанії, виходячи з ваших можливостей; 
• визначити час та дату розсилки;
• налаштовувати певні шаблони розсилок, щоб надалі не витрачати зайвого часу;
• отримувати для аналізу статистику проведених кампаній тощо.

А головне, що дозволяє робити ADWISOR та інші Big Data-інструменти, згадані раніше, — це завжди бути в контакті з клієнтом та продовжувати працювати попри будь-які кризові обставини. Адже можна гнучко змінювати свій бізнес, знаючи, як змінюється запит клієнта. І завжди залишатися актуальним та бути в попиті. 

Якщо ви хочете дізнатися, як можна застосувати Big Data-інструменти на користь вашому бізнесу – звертайтесь до Київстар та отримайте фахову консультацію. Бажаємо перемог на вашому бізнес-фронті!

Високооплачувані технічні навички

Puppet

Це кросплатформне ПЗ для автоматизації від компанії Puppet Labs, молодої компанії, яка осідлала новий тренд – так званий DevOps. Це коли розробники, що створюють ПЗ (Dev), і команди, відповідальні за його розгортання (Ops), використовують певні техніки і завдяки цьому можуть запускати технології, щойно вони з’являються на світ.

Фахівцям, які вміють управлятися з Puppet, у США готові платити в середньому $131 121 на рік.

MapReduce

Це фреймворк, який використовується для аналізу даних, щоб отримувати більш точні інсайти. Часто його пов’язують з Hadoop, системою, за допомогою якої можна економно зберігати дані на купі недорогих серверів.

Фахівці, які вміють працювати з MapReduce, у середньому заробляють $131 563 на рік.

Pig

Ще одна гаряча навичка, пов’язана з Hadoop. Це мова програмування, яка допомагає витягувати дані з Hadoop, отримувати відповіді на запитання і взагалі будь-яким чином використовувати інформацію.

Айтішники, які «осідлали» Pig, у середньому заробляють $132 850 на рік.

Chef

А це ще одне автоматизаційне ПЗ, яке також у DevOps-тренді та конкурує з Puppet. Ті, хто опанував Chef, у США в середньому заробляють $136 850 на рік.

CloudStack

Хмарні технології – великий тренд. Сьогодні у світі розгортається битва «хмарних операційних систем». Деякі з них безкоштовні та відкриті (opensource), але їх, як правило, роблять компанії, які хочуть навздогін продавати комерційні версії таких продуктів.

Одним із прикладів є CloudStack – продукт компанії Apache Software Foundation, яка також розробила багато інших opensource-продуктів. А підтримку CloudStack надає Citrix, який пропонує комерційні версії цього ПЗ.

Адепти CloudStack у середньому заробляють $138 095 на рік.

OpenStack

Ще одна безкоштовна хмарна операційка з відкритим кодом. Її підтримують багато вендорів, вони ж продають комерційні версії цього ПЗ. Серед них IBM, HP, Red Hat, Ubuntu та інші.

Хто навчиться працювати з OpenStack, у середньому отримуватиме в США $138 579 на рік.

PaaS

Зараз у моді все, що називається «як сервіс». PaaS (platform as a service/платформа як сервіс) – це хмарний сервіс, який дає змогу розробникам створювати додатки прямо в хмарі і там же їх зберігати. З найвідоміших аналогів – Microsoft Azure.

Хто вміє користуватися PaaS, може розраховувати на зарплату в середньому $140 894 на рік.

Cloudera

Це комерційна версія Hadoop. Незважаючи на те, що Hadoop – це безкоштовна версія з відкритим кодом, яка дає змогу зберігати дані на недорогих серверах, користуватися нею непросто. Кілька компаній розробили більш доброзичливі версії Hadoop, і Cloudera – одна з найпопулярніших.

У США тим, хто працює з Cloudera, у середньому платять $142 835 на рік.

Cassandra

Це безкоштовна і оупенсорсна «noSQL» база даних, яка дає змогу зберігати і використовувати дані різних типів і розмірів. Вона стрімко набирає популярності серед баз даних для мобільних і хмарних додатків. Apple використовує Cassandra на всю котушку, зберігаючи близько 10 петабайт даних. Ще її використовує Netflix і багато інших.

Знаєте, що таке Cassandra і з чим її їдять? У США такі люди в середньому заробляють $147 811 на рік.

HANA

HANA – це база даних від SAP, головного конкурента Oracle. HANA належить до нової хвилі так званих «in-memory» баз даних. Вона запускається і працює повністю в пам’яті комп’ютера, а не з жорстких дисків, і може обробляти величезну кількість даних практично миттєво.

Знавці HANA в Америці в середньому заробляють $154 749 на рік.

Раніше на AIN.UA виходила добірка 5 трендів програмування в 2016 році, які змінять індустрію.