Источники больших данных

Источники больших данных

Содержание материала

Телекоммуникации и другие отрасли: значение данных, полученных из социальных сетей

Социальные сети — источники больших данных, хотя во многих отношениях речь идет скорее о методологии анализа традиционных данных. Дело в том, что процесс анализа социальных сетей подразумевает работу с очень большими наборами данных и их использование таким способом, который увеличивает этот объем на несколько порядков.

Можно утверждать, что полный набор звонков по мобильному телефону или история текстовых сообщений, собранных оператором мобильной связи, сами по себе представляют источник больших данных. Анализ социальных сетей выведет их использование на новый уровень путем изучения нескольких видов ассоциаций вместо одного. Именно поэтому анализ социальных сетей может превратить источники традиционных данных в источники больших данных.

Современной телефонной компании уже недостаточно просто анализировать все звонки по отдельности. При анализе социальной сети необходимо определить, кто был участником телефонного разговора, а затем провести более глубокое изучение. Нужно узнать не только кому звонил я, но и кому, в свою очередь, звонили эти люди, кому звонили те люди и т. д. Чтобы получить более полное представление о социальной сети, можно проанализировать столько слоев, сколько позволяет система. При переходе от клиента к клиенту и от звонка к звонку объем данных возрастает в несколько раз. Это также усложняет их анализ, особенно когда речь идет о традиционных инструментах.

Те же принципы применимы к сайтам социальных сетей. При анализе любого пользователя социальной сети нетрудно определить, сколько у него контактов, как часто он отправляет сообщения, как часто заходит на сайт, а также другие стандартные метрики. Однако анализ широты сети контактов данного участника, включая его друзей, друзей друзей и друзей друзей друзей, предполагает гораздо более сложную обработку.

Нетрудно отследить одну тысячу участников или подписчиков. Однако между ними могут существовать до миллиона прямых и до миллиарда косвенных связей, если учитывать «друзей друзей». Именно поэтому анализ социальных сетей подразумевает работу с большими данными. На сегодняшний день он имеет целый ряд приложений.

Использование данных социальной сети

Данные социальных сетей и их анализ могут быть очень полезны, например, для изменения взгляда организации на своих клиентов. Отныне во главу угла будет ставиться не платежеспособность отдельного потребителя, а ценность его сети контактов. Пример, о котором пойдет речь, применим во многих других отраслях, где известны отношения между людьми или группами, однако мы сосредоточимся на беспроводных телефонах, поскольку именно в этой сфере данные методы используются наиболее широко.

Предположим, у оператора беспроводной связи есть абонент с относительно низкой платежеспособностью. Он пользуется базовым тарифным планом и не прибегает к дополнительным услугам. Этого клиента едва ли можно считать прибыльным. Традиционно оператор стал бы оценивать его на основании индивидуального счета, и, если бы такой клиент позвонил, чтобы пожаловаться, и стал угрожать расторжением договора на обслуживание, компания, скорее всего, позволила бы ему уйти, поскольку данный потребитель просто не стоит того, чтобы его удерживать.

Анализ социальной сети может выявить тот факт, что среди тех, кому звонит наш клиент, есть очень активные пользователи, имеющие весьма широкий круг друзей. Другими словами, контакты данного клиента имеют очень большую ценность для организации. Исследования показали, что, если один человек из этого круга покидает его, другие, скорее всего, последуют за ним. Выход людей из этого круга может приобрести характер эпидемии, и вскоре количество его участников будет стремительно сокращаться, что, безусловно, крайне нежелательно.

С помощью анализа социальной сети можно оценить общий доход организации, на который влияет клиент в нашем примере, а не только выручку, непосредственно им генерируемую. Это позволяет принять совершенно иные решения о том, как следует обращаться с этим клиентом. Оператор беспроводной связи может вложить в этого клиента дополнительные средства, чтобы защитить сеть, в которую он входит. Можно обеспечить стимулы, превосходящие индивидуальную доходность клиента, если это позволит заинтересовать более широкий круг клиентов, в который он входит.

Это замечательный пример того, что благодаря анализу больших данных приходят решения, в прошлом немыслимые, и обретают смысл. Без больших данных организация не попыталась бы удержать этого клиента и не осознала бы причину убытков, которые вскоре начали бы проявляться по мере того, как друзья этого клиента следовали бы его примеру. Цель сдвигается от максимизации прибыльности отдельных счетов к максимизации прибыльности сети потребителя.

Выявление клиентов, обладающих большой сетью контактов, позволяет определить, где следует сосредоточить усилия по укреплению имиджа бренда. Потребителям с большими связями можно предоставить бесплатные пробные версии продуктов в обмен на их отзывы. Стимулы помогут привлечь их к активному участию в обсуждениях на сайте корпоративной социальной сети, где они могли бы оставлять комментарии и мнения. Некоторые организации активно вербуют влиятельных клиентов и предоставляют им различные льготы, возможность раньше других испытать пробные версии продуктов и т. д. В свою очередь, эти клиенты продолжают оказывать влияние, тон которого становится все более позитивным, учитывая особое отношение к ним со стороны компании.

Анализ, проведенный в рамках таких социальных сетей, как LinkedIn или Facebook, помогает понять, с какой рекламой имеет смысл обращаться к конкретным пользователям. При этом учитываются не только те интересы, о которых они заявили лично. Не менее важны интересы их круга друзей или коллег. Пользователи никогда не сообщают обо всех своих интересах в социальных сетях, и невозможно узнать о них все подробности. Тем не менее, если большинство друзей пользователя интересуются, к примеру, велосипедным спортом, весьма вероятно, что и данный пользователь им тоже интересуется, даже если он не заявляет об этом прямо.

Учитывайте не только индивидуальную ценность

Очень важное преимущество использования данных социальной сети заключается в том, что она предоставляет возможность определить общий доход, на который влияет клиент, а не только прямой доход, который этот клиент генерирует. Это может привести к принятию совершенно иных решений о том, как следует инвестировать в этого клиента. Клиента, который обладает большим влиянием, необходимо поощрять гораздо больше, если, конечно, максимизация общей прибыли для организации важнее, чем максимизация прибыльности отдельных клиентов.

Анализ социальных сетей может быть полезен в целях борьбы с преступностью и предотвращения террористических актов. Можно выявить людей, связанных, пусть даже косвенно, с известными проблемными группами или лицами. Такой анализ называется анализом связей. Проб лемными могут быть как физические лица и группы людей, так и клуб или ресторан. Если в результате анализа выявляется, что данный человек часто общается с данными людьми в данных местах, то к нему следует присмотреться более внимательно. Хотя подобный вид анализа связан с проблемами конфиденциальности, он применяется сегодня в реальных жизненных ситуациях.

Этот вид анализа может оказаться полезным в онлайн-видео-играх. Кто с кем играет? Как эта закономерность изменяется от игры к игре? Анализ социальных сетей дополнит телеметрические данные. Мы определим модели, используемые игроком в каждой игре. Мы уже говорили о том, как игроков можно сегментировать исходя из индивидуального стиля игры. Объединяются ли игроки, использующие похожие игровые стили, в команды, когда играют вместе? Или они стремятся обеспечить разнообразие стилей? Такие сведения очень ценны для производителя игр, если он намерен предложить игрокам группы, к которым они могут присоединиться (например, при входе в систему пользователю предлагают конкретную группу из множества доступных вариантов).

В организациях был проведен ряд интересных исследований связей. Они начинались с изучения контактов, установленных с помощью электронной почты, телефона и текстовых сообщений в рамках организации. Взаимодействуют ли отделы друг с другом так, как ожидалось? Приходится ли некоторым сотрудникам выходить за пределы типичных каналов, чтобы решить рабочий вопрос? Кто пользуется бо'льшим влиянием и подходит для участия в исследовании способов улучшения системы коммуникации в рамках организации? Такой анализ поможет организациям лучше понять, как взаимодействуют между собой их сотрудники.

Сферы применения и влияния анализа социальных сетей будут только расширяться. Такой анализ всегда способствует значительному увеличению объема данных благодаря экспоненциально расширяющемуся характеру аналитического процесса. Вероятно, самая интересная особенность этого вида анализа состоит в том, что он помогает оценить влияние потребителя и его общую ценность для организации, что может полностью изменить отношение со стороны организации.

См. в Библиотеке: Укрощение больших данных / Билл Фрэнкс.