Файл: Использование современных информационных технологий при проведении маркетинговых исследований ..pdf

Разработка информационных технологий весьма трудоемкий, длительный и сложный процесс. Сначала анализируется информация об управляемом объекте, затем, полученные материалы анализа дают возможность разрабатывать информационную модель по маркетинговым исследованиям, которая фиксирует взаимосвязь между поставленной задачей обработки данных и новой информацией.

Следующим действием является отбор и соединение воедино необходимой техники, организационно-методического обеспечения, соответствующего персонала для разработки ИТ.

Основные принципы, которые характеризуют функционирование информационных технологий в системе маркетинга: оперативность, адаптивность, сетевой подход.^[10]

Созданная на такой информационной основе система маркетинговых исследований дает возможность удовлетворить спрос специалистов всех уровней в информации для повышения эффективности маркетинга, т.е. специалисты и руководство имеют доступ к простым в использовании, но объемными по внутреннему наполнению грамотно обработанные компьютерные решения.

Таким образом, в современной экономической ситуации для предприятий вопросы применения информационных технологий в системе управления очень важны, потому что без их разрешения сложно решать стоящие задачи. Решение этих вопросов позволит поднять на качественно новый уровень всю систему маркетинговых исследований.

Важность информационных технологий определяется изменениями, которые они вносят в работу организации: повышение эффективности маркетинга, упрощение коммуникаций, экономия временных ресурсов работников, повышение производительности труда, поэтому дальнейшее исследование категории информационные технологии очень важно.

2. Современные информационные технологии, используемые в маркетинговых исследованиях

2.1. «Большие данные» («Big Data»)

Как часто нам приходится в повседневной жизни сталкиваться с различными информационными технологиями?

Многочисленные личные технические устройства, персональный компьютер, интернет, электронные карты, личные счета, системы видео-регистрации, предприятия и организации, окутанные локальными сетями, кассовые аппараты, CRM-системы, различные системы учета – в городской среде технологии встречаются на каждом шагу.

Все эти системы и устройства ежедневно фиксируют нашу жизнь, причем фиксация может быть не явной, а латентной функцией информационных систем. Становится очевидным тот факт, что огромное количество информации, ежедневно воспроизводимое обществом в процессе жизнедеятельности, является кладезем реального, потенциально полезного, поддающегося различным видам анализа материала. Информационные технологии, развиваясь и расширяясь вглубь ежедневных практик современного общества, предлагают нам качественно пересмотреть наше представление об эмпирических данных. Так появилась технология Big Data.

Термин Big Data (BD) имеет множество различных определений и остается весьма расплывчатым понятием.

Возможно, ввиду отсутствия четкого представления о сущности BD, все возможности работы в данной сфере не оцениваются до конца должным образом.

По мнению научного редактора журнала «Открытые системы. СУБД». Черняка, достоверной датой рождения Big Data можно считать 3 сентября 2008 года. Это день, когда «вышел специальный номер старейшего британского научного журнала Nature, посвященный поиску ответа на вопрос: как могут повлиять на будущее науки технологии, открывающие возможности работы с большими объемами данных? Специальный номер подытоживает предшествующие дискуссии о роли данных в науке вообще и в электронной науке (e-science) в частности».^[11]

BD не просто технология, это парадигмальный сдвиг, новая эмпирическая культура, которая практически формируется в реальном времени, на наших глазах.

К. Линч (редактор журнала Nature) «предложил для новой парадигмы специальное название «Большие данные», выбранное им по аналогии с такими метафорами, как большая нефть, большая руда и т.п., отражающими не столько количество чего-то, сколько переход количества в качество».^[12]

Американская ассоциация исследователей общественного мнения (AAPOR) в своем отчете о «Больших данных» также рассматривает BD как парадигмальный сдвиг в обзорном/социальном исследовании: «За последние годы мы наблюдаем увеличение объема статистической информации, описывающей различные социальные феномены, основанные на так называемых “Больших данных”.

Изменение в становлении новых типов данных, их доступность, способы сбора и распространения фундаментальны. Это изменение конституирует парадигмальный сдвиг в массовых опросах (survey researches)». ^[13]

В этом же отчете приводится довольно общее определение BD: «Термин “Большие данные” – это своего рода описание больших по объему и разнообразных по составу характеристик, практик, технических приемов, этических проблем и последствий, которые связаны с данными». Со ссылкой на отчет компании «Гартнер» авторы рассматривают основные характеристики «Больших данных»: для описания основных характеристик BD в английском языке используют три буквы V: Volume (объем), Velocity (скорость) и Variety (многообразие). Иногда такое определение дополняют характеристиками: изменяемость, достоверность, комплексность (возможность состыковки источников данных). Таким образом, перед нами раскрывается понятие BD как данных, обладающих набором определенных свойств.^[14]

Итак, Big Data – это комплексное понятие, сочетающее в себе:

1) непосредственно данные (множество закодированной информации);

2) совокупность технологий работы с этими данными;

3) новый взгляд, новую парадигму в науке о данных (data science).

Нужно заметить, что новая парадигма возникает не только в рамках data science, но и проявляется в каждой науке, имеющей дело со статистическим анализом, в том числе и в социологии. Социолог Ранхигс Д. Рогозин связывает обращение к BD с «формированием новой культуры анализа социальных данных».

BD – широкое понятие, каждый из его аспектов имеет свое значение и свой интерес для дальнейшего изучения. Далее сконцентрируемся на практической составляющей – источниках BD и примерах использования данной технологии в социальных, экономических и других исследованиях.

Источники «Big Data» стали обрабатываться с целью нахождения взаимосвязей в экономических и социальных системах, где ранее при помощи опросов, экспериментов и этнографических наблюдений выводились заключения и строились прогнозы.

В отечественной научной литературе часто «Big Data» упоминаются в контексте противопоставления данным, полученным традиционными методами. Так или иначе, но «Большие данные» имеют ключевое отличие: «чаще всего они являются вторичными данными, первоначально предназначенными для других целей. Это означает, что “Большие данные”, как правило, изначально не имеют прямого отношения к исследовательским задачам и лишь повторно используются исследователями для социологических наблюдений».^[15]

Говоря о доступности такого вида эмпирического материала, можно заметить, что BD – это клад, до ценности которого еще нужно докопаться. Поскольку «Большие данные» находятся в среде информационных технологий (IT), то вместе с развитием и распространением IT-источники «Больших данных» также становятся доступнее. Данные социальных сетей и других интернет - сервисов, информация с регистрирующих устройств, данные транзакций, административные сведения – это наиболее распространенные источники BD. Технические средства и программные продукты для работы с «Большими данными» возникают и совершенствуются в реальном времени. Подробнее о некоторых доступных сервисах пишет Н.В. Корытникова.^[16]

Существует также большое количество сервисов, практически предоставляющих доступ к «Большим данным» или работающих с ними, ориентированных на удовлетворение коммерческих, а не исследовательских запросов.

Речь идет, например, о компаниях, занимающихся таргетингом – подбором целевой аудитории для рекламных кампаний по заданным характеристикам профиля какой-либо социальной сети. Теоретически это является примером технологии работы с «Большими данными» социальных сетей, примером их вторичного использования. Таким образом, мы понимаем, что возможности для работы с BD есть практически у каждого.

Западные социологи уже оценили открывающиеся возможности и претворили в жизнь целый ряд проектов, базирующихся на технологиях Big Data.

Технологии BD оказываются доступнее, чем кажется. Заинтересованные игроки уже имеют свою выгоду от вторичного использования накопленной информации. В коммерческой среде технологии Big Data используются, развиваются, хоть и не всегда позиционируются именно как «Большие данные».

Среди наиболее известных примеров – разработка в 2009 году компанией Google системы, анализирующей популярность конкретных поисковых запросов с целью выявления новых очагов гриппа H1N1. Система была основана на данных эпидемиологов за 2007–2008 годы и собственных данных Google. «В итоге были выявлены 45 поисковых запросов, которые на 97 % коррелировали с фактическими данными. Медики получили надежный, работающий в реальном времени инструмент выявления новых очагов распространения гриппа».^[17] С его помощью была решена проблема выявления новых очагов и принятие оперативных мер органами здравоохранения.

Пример применения технологий Big Data показывают нам, что потенциальные возможности «Больших данных» колоссальны, ведь сейчас специалисты всего мира только начинают работать в этом направлении.

2.2. Геолокационные сервисы

Одной из самых перспективных технологий социальных коммуникаций представляются геолокационные сервисы (Location-based services LBS), позволяющие определить местоположение пользователя/мобильного абонента. Можно выделить несколько уровней использования геолокаций:

• информационный - предоставление пользователю информации о ближайших к нему объектах или объектах определенной локации;
• социальный - возможность узнать местонахождение других пользователей;
• коммуникационный - возможность зарегистрировать место на карте, которое станет доступным всем пользователям, оставить отзыв о посещении места или прочитать отзывы других, привязать собственный контент к определенному месту на карте (например, фото или текстовое сообщение). ^[18]

Ввиду растущей популярности геолокационных сервисов среди пользователей можно говорить и еще об одном уровне маркетинговом иследование.

Геолокация стала инструментом таргетирования стимулирующих маркетинговых акций и основой для разработок новых механихмов взаимодействия с потребителем.

Жизнь, с географической точки зрения, с каждым днем становится все сложнее, мегаполисы растут, потребности людей все разнообразнее, поэтому предприятия, которые будут пользоваться пространством максимально эффективно, добьются успеха. В этом им поможет геолокация.

Существуют несколько объективных факторов повышения популярности геолокационных систем, среди которых:

• личная выгода
• расширение границ социальности
• вовлеченность в процесс рекомендаций, оценок, советов.^[19]

Основное различие существующих систем, позволяющих определять местоположение объектов, заключается в их масштабах и точности. Название геопозиционирование сервисов происходит от слова английского geolocation, которое на Западе имеет иное значение, чем в отечественной практике. В англоговорящих странах термин геолокация означает определение реальных географических координат объекта посредством радара, мобильного телефона или компьютера, подключенного к интернету.^[20]

В России под геолокацией понимается неразрушающее обнаружение и исследование подповерхностных объектов, грунтовых сред методом радиолокационного зондирования.^[21] По этой причине в русском языке правильнее использовать понятие «геопозиционирование», что означает определение географических координат объекта.

Геолокационные сервисы (Location-based services - LBS), являются одной из самых перспективных технологий, позволяющие определить местоположение пользователя/мобильного абонента.

Геолокационные сервисы позволяют пользователю идентифицировать собственное местоположение с одновременным поиском ближайших к этому месту организаций, например, развлекательных заведений, а также дают возможность получить необходимую информацию о них.

Услуга предоставления информации о текущем местоположении какого-либо абонента сотовой связи - достаточно новая, причём не только в России, но и во всём мире. Своё начало у нас она берёт в 2002 году, когда одна из сотовых компаний предложила своим абонентам услугу, суть которой заключалась в получении информации о местонахождении другого абонента сети. Тогда же эта услуга использовалась для определения местоположения самого пользователя - например, при запросе абонентом прогноза погоды, система автоматически определяла его местоположение и посылала в ответ данные о погоде в данном городе.