HTML

Piackutatás.blog.hu

Piackutató és marketinges szubkultúra. Kortárs piackutatás, cutting-edge technológiák, kutatási konferenciák, kutatási hírek a hazai és az angolszász piacokról - friss gondolatok, friss hírek a kutatási iparágból, első kézből. A blogot a Forecast Research kutatója szerkeszti.

Piackutatás Hírek

Piackutatás Hírek

Piackutató állások, álláshirdetések

Tagek - Főbb témakörök

access panel (9) acnielsen (2) adat (63) adatbányászat (24) adatbázis (24) adatgyűjtés (14) adatminőség (3) adatrögzítés (2) adatvédelem (3) adatvizualizáció (54) ad hoc (3) affectiva (2) agb nielsen (2) agyhullámelemzés (16) agyszkennelés (13) AI (2) algoritmus (2) álláshirdetés (4) antropológia (1) apple (5) arcfelismerés (9) archetípus (2) arckódolás (13) árérzékenység vizsgálat (3) arf (1) árvizsgálat (3) asszociáció (1) asszociatív technika (1) átirat (2) atkári csaba (1) attitűd (1) augmented reality (1) authority site (1) automata tesztelés (1) avatar (2) b2b (2) babocsay ádám (1) bacher jános (1) barcza enikő (2) bar chart (1) bevásárlóközpont (1) big data (24) big mac index (1) bimodális megoszlás (1) biometria (4) bioszenzor (2) blind teszt (4) blog (9) bpto (2) brainstorming (3) brand (4) branding (2) brand equity (1) brand power (1) brand price trade off (1) brief (2) business intelligence (4) buzzword (1) call center (2) capi (2) casro (1) cati (7) cawi (1) célcsoport (7) chart (39) chio (1) chris anderson (2) cint (3) client service (1) coca cola (14) coke (8) conjoint (2) conjoint elemzés (1) conness (1) consumer insight (18) cookie (1) corvinus egyetem (8) crowdsourcing (1) csoportdinamika (5) csoporthatás (2) customer satisfaction survey (2) David McCandles (1) deli (1) deliberative poll (2) demográfia (6) desk research (1) detektívtükör (10) diagram (4) digg (1) digitális etnográfia (8) digitális média (1) digividuals (1) diktafon (1) disney (1) divat (1) diy (19) diy kutatások (38) domino pizza (1) dove (1) Dove (1) do it yourself survey (35) dunnhumby (2) eeg (4) elkísért vásárlás (1) ellenőrzés (1) előteszt (2) emg (1) emlékkonferencia (1) emotimeter (2) ep választás (1) érdekesség (4) érzékszervi teszt (4) érzelemfelismerés (2) esomar (46) esomar price study (2) etnográfia (37) exit poll (1) exit store (1) eye tracking (21) facebook (22) faktoranalízis (1) feitel balázs (1) felmérés (4) fenomenológia (1) field research (1) finn raben (4) fisheye (1) fmcg (10) fmri (6) fogyasztói csoport (2) fogyasztói magatartás (79) fókuszcsoport (102) fókusz stúdió (14) forrester (11) free (2) gallup (3) gallup poll (1) gamification (10) gazdaságkutatás (2) géczi tamás (2) geofencing (3) geolokáció (5) geolokációs marketing (2) geotargeting (1) gfk (15) gfk emo sensor (1) gfk europanel (1) globális kutatás (7) global market research (3) gmail (1) gmi (1) google (15) google consumer surveys (2) Google Glass (1) gps (1) grafikon (6) groupon (2) guide (2) gvh (1) gyorsétterem (1) hackathon (1) hall teszt (1) hálózatkutatás (6) hálózatok (6) hans rosling (2) henry ford (2) hibahatár (1) hibrid kutatás (3) hipotézis (2) hírlevél (6) hoffmann (1) hoffmann márta (3) hólabda módszer (1) home teszt (3) home use teszt (1) honomichl jelentés (1) hőtérkép (2) humor (34) iat (1) idegtudomány (8) időmérleg (1) ifjúságkutatás (5) immersion day (1) immersive research (1) imperium (1) implicit association test (2) implicit technika (3) index (1) infografika (56) innováció (14) insight (24) insight community (3) intellio visiscan (1) interactive voice response (1) interjú (4) interjúkészítő robot (2) interjúvázlat (1) internet (1) internet technológia (1) in store marketing (3) ipad (6) iphone (11) ipsos (19) iskola (1) iso (10) ivr (1) iwatch (1) iWatch (1) jacobs (1) jakab áron (2) jövőkutatás (8) kantar (6) karrier (6) kártyaválogatás (2) képzés (2) kérdezőbiztos (18) kérdőív (35) kérdőíves interjú (14) kérdőívszerkesztés (10) kétnyelvű kérdezőbiztos (1) kindle (2) kisérőlevél (1) kiss bíborka (2) ki kicsoda (7) kkv (5) kkv piackutatás (1) klenovszki jános (9) kognitív lingvisztika (1) kólapiac (3) kollaboratív felmérés (1) kollázs (4) koncepcióteszt (1) konferencia (41) konjunktúrakutatás (1) kontextus (2) konzultáció (1) kördiagram (8) korreláció (1) kozák ákos (4) közbeszerzés (4) közösségi média (59) közvéleménykutatás (136) kreatív online (1) ksh (3) kurucz imre (2) kutatási iparág (115) kutatásmódszertan (7) kutatás konferencia (4) kutatócentrum (1) kvalitatív (55) kvantitatív (13) kvótás mintavétel (1) lifelogging (4) linkedin (4) loréal (1) mácsai tamás (1) márkaépítés (26) márkaerő (17) márkaérték (4) márkaismertségi kutatás (1) márkakutatás (25) márkapreferencia (32) márka kommunikáció (32) marketing (74) marketingkutatás (104) marketingkutató magazin (5) marketingstratégia (9) marketing insight (10) markettools (1) market research (14) marlboro (1) mba (1) mcdonalds (2) mckinsey (1) médiakutatás (12) megfigyelés (9) mélyinterjú (16) mém (5) memetika (1) memetikai marketing (2) memrb (1) mesterséges intelligencia (3) mészáros józsef (2) microsoft (1) milka (1) millenniumi generáció (1) millward brown (10) minőségbiztosítás (11) minőségi piackutatás (7) minőségi piackutatásért egyesület (1) mintanagyság (2) mintavétel (4) mmsz (2) mobil kutatás (21) moderátor (20) moderators guide (3) motivációkutatás (12) motívumkutatás (3) mp3 (1) mra (2) mroc (16) mrsz (1) multimédia (1) műszeres mérés (7) mutf (3) mystery calling (1) mystery shopping (8) mystery visit (1) nano kérdőív (2) napi chart (19) natural language processing (1) near field communication (1) népsűrűség (1) nestlé (1) netnográfia (5) net promoter score (3) neurológia (8) neuromarketing (31) neuroökonómia (2) new mr (10) nézettség mérés (2) nfc (1) nielsen (8) nigel hollis (3) nlp (2) nonverbális kommunikáció (3) nordsee (1) nps (3) nrc (6) nyelvi relativizmus (1) ogilvy (4) okostelefon (11) oktatás (1) omnibusz (2) online (34) online analitika (1) online community (27) online fókuszcsoport (18) online közösség (33) online kutatás (102) online marketing (1) online panel (50) online video (4) openamplify (1) opinion leader (2) optimus (1) panel (45) panelmenedzsment (2) páros interjú (1) pártpreferencia (1) pay for performance (1) peanut labs optimus (1) pepsi cola (4) persil (1) pet (1) piacbefolyásolás (5) piaci stratégia (4) piackutatás (957) piackutatási diákverseny (9) piackutatás állás (2) piackutatás ázsiában (1) piackutatás blog (7) piackutatás felszabadítási front (2) piackutatás hírek (125) piackutatás képzés (1) piackutatás mém (1) piackutatás napja (5) piackutatás napja konferencia (6) piackutatás története (1) piackutató (350) piackutatók magyarországi szövetsége (8) piackutató bot (6) piackutató intézetek (8) piackutató robot (8) pie chart (17) pilot interjú (1) Pinterest (1) pintér róbert (3) pixer (3) pmsz (27) politikai véleménykutatás (13) populáció (1) portfolioblogger (30) postteszt (1) posztgraduális képzés (1) powerpoint (14) ppt (18) prediktív analitika (2) preteszt (5) prezentáció (19) prezi (3) price sensitivity measure (1) price study (2) primer piackutatás (1) prizma (1) próbavásárlás (7) professzionális piackutatók társasága (6) projektív technikák (2) promedius (1) psm (2) pspp (1) pszichodráma (1) pszichológia (3) qr kód (7) qsensor (1) quantified self (1) quick and dirty (2) readers digest (1) reckitt benckiser (1) red bull (2) reklám (18) reklámkutatás (11) reklámteszt (12) relevant id (1) reprezentatív (7) reprezentativitás (1) research international (1) research liberation front (1) research world (5) retail audit (1) rfid (4) river sample (1) river sampling (1) rlf (1) roi (6) round robin (2) rss (2) sapir whorf (1) sara lee (1) scholl (1) screening questions (1) script (1) second life (3) shopper kutatás (3) síklaki istván (1) Síklaki István (1) skinvertising (1) SMS kutatás (1) social media (30) social network (7) SoLoMo (2) spin doctor (1) spontán márkaismeret (1) spss (9) stan sthaunathan (2) starbucks (1) statisztika (71) steve jobs (4) storytelling (1) superbrands (1) surf (1) survey (4) surveygizmo (1) survey monkey (8) synovate (6) szakértői interjú (1) szakértő válaszol (1) szavazás (7) szegmentáció (5) szekunder piackutatás (1) szekvenciális monadikus (1) szemantika (2) szemiotika (7) szemkamera (20) szemkamerás vizsgálat (18) szemkövetés (12) szemkövetéses vizsgálat (15) szerepjáték (2) szignifikáns (2) szimulált depriváció (2) szociálpszichológia (2) szociodemográfia (2) szociológus (1) szondaphone (3) szonda ipsos (5) szövegelemzés (10) szubkultúra (1) szűrőkérdőív (1) tablet (1) taktikai piackutatás (3) támogatott márkaismeret (1) tanácsadás (6) tanulmány (1) tárki (1) társadalomkutatás (6) társadalomstatisztika (3) társadalomtudomány (6) tartalomelemzés (3) technológia (4) technológiai szingularitás (4) telefonos kutatás (15) telemarketing (6) tematikus ajánló (8) tender (1) terepnapló (1) termékfejlesztés (12) termékteszt (5) tervező team (2) tesco (4) tesco direct (1) tesztáruház (1) tesztpiac (1) tetszési index (1) texting (1) text mining (2) tns (8) tns hoffmann (1) tobii (1) toborzás (2) toluna (6) topline (2) történetmesélés (1) tracking kutatás (1) transzhumanizmus (2) trend (90) trendkutatás (2) triád interjú (1) truesample (3) twitter (21) u&a (1) üdítőpiac (1) ugc (1) ügyfélelégedettségi kutatás (2) ügyfélkapcsolat (2) új piackutatás (7) unilever (3) usage attitude (1) usp (1) utópia (2) vakteszt (2) válaszadó (2) választáskutatás (1) valóságshow (1) valószínűségi mintavétel (3) vásárlóerő (1) vélemény (2) véleményvezér (1) venn diagram (9) vevőelégedettségi kutatás (1) vezérfonal (2) videó etnográfia (2) világpiac (2) virtuális kérdezőbiztos (1) virtuális piackutatás (2) viselhető eszközök (1) viselkedés gazdaságtan (5) visszaemlékezés (2) vizi ferenc (2) Vizi Ferenc (1) vizuális etnográfia (2) vörös csilla (2) web2.0 kutatás (3) web analitika (1) web tracking (1) who is who (7) widget (1) wikipedia (1) wom (1) workshop (3) youtube (1) y generáció (9) závecz tibor (1) zweifel (1) Címkefelhő

Portfolio

Creative Commons licenc

Creative Commons Licenc

Big data sorozat (2. rész) - Újratöltve

2012.12.21. 10:34 Forecast Research - www.forecast.hu

A big datában rejlő lehetőségek a menedzsment megreformálását is érintik. Egyszerűen azért, mert a segítségével a menedzserek képesek mérni az üzleti folyamatokat, ezáltal pedig többet – radikálisan többet – tudni saját üzletükről; ezt a tudást pedig közvetlenül alkalmazhatják a szakmai döntéshozatalban és célok elérésében.

BigData_2.jpgPersze az olyan vállalatok, mint a Google vagy az Amazon, már régóta űzik ezt. Végtére is, a digitális korszak vállalataitól azt várjuk, hogy olyan dolgokat érjenek el, melyekről az előző üzleti generáció csak álmodhatott. A big datának azonban a hagyományos üzleti modellek átalakításában is lehet szerepe.

Számos üzleti területen van példa a big data alkalmazására, például amikor megpróbáljuk megérteni, hogy az autógyárakban miért növekedd meg hirtelen a gyártási hibák aránya, vagy emberek millióinak egészségügyi szokásainak megváltoztatására tett kísérlet során, vagy az online értékesítés pontosabb előrejelzésének területén, az áru jellemzőiből kiindulva. A sort hosszan lehetne folytatni.

Lássunk most két vállalatot, melyek messze állnak a Szilícium-völgy szintjétől, és amelyek új információs hullámok segítségével próbálják növelni teljesítményüket.

Esettanulmány 1. – A big data használata az előrejelzési módszerek fejlesztése érdekében

A reptéren minden perc számít. Ahogy számít minden pontos információ is a repülési adatokkal kapcsolatban; ha egy gép előbb landol, mint ahogy a fogadó személyzet felkészült volna arra, az kellemetlen lehet az utasok számára, ha pedig később landol, akkor a személyzet tétlen üldögélése nem költséghatékony. Ennek megfelelően, az egyik vezető amerikai légitársaság – tudva, hogy egy belső tanulmány szerint a gépek 10%-a nem pontosan (vagy előbb, vagy később) landol – akcióba lépett.

Abban az időben a légitársaságok a légierő információira hagyatkoztak, azon belül is a nagy hagyományokkal rendelkező, pilóták által használt ETA-rendszerre. A pilóták ezeket a becsléseket a repülés előtti órákban tették meg, amikor amúgy is millió elfoglaltságuk volt. Egy kézenfekvőbb megoldás érdekében a légitársaság a PASSUR Aerospace-hez fordult, amely egy döntéstámogató technológiákkal foglalkozó vállalat a légiközlekedési iparágban.

A PASSUR 2001-ben kezdte el az érkezési idők becslését egy RightETA nevű szolgáltatással. A becsléseket különböző közérdekű adatok – időjárás, repülési menetrend, más fontos faktorok – összegyűjtésével és ötvözésével készítették, beleértve passzív radarállomások méréseit is, melyeket repterek közelében kifejezetten azért telepítettek, hogy lokális adatokat gyűjtsenek minden elrepülő gépről az égbolton.

A PASSUR az elején csak néhány ilyen berendezéssel rendelkezett, ma, 2012-ben azonban már 155 van a birtokában. Minden 4.6 másodpercben információk sokaságát gyűjti össze arról a repülőgépről, amit éppen ’lát’. Mindez a digitális adatok folyamatos feldolgozását jelenti. Sőt, mi több, a vállalat minden, általa valaha begyűjtött adatot tárol, így óriási többdimenziós adathalmazzal rendelkezik, amelyet közel egy évtizede gyűjtöget. A RightETA tulajdonképpen saját magát bombázza kérdésekkel: „Mi történt a legutóbbi esetekben, amikor a gép ilyen körülmények között landolt?” „Valójában hogyan zajlott a landolás?”

A légitársaság a RightETA bevezetését követően megszüntette a becsült és a valós érkezési idők közötti szakadékot. A PASSUR úgy véli, olyan információval ruházzák így fel a légitársaságokat, amely évente több millió dollár megtakarítást jelent repülőterenként. A történet egyszerű; a big data használata jobb előrejelzési eredményeket hoz, a jobb előrejelzés pedig okosabb döntésekhez vezet.

Esettanulmány 2. – A big data használata az eladásösztönzésben

A Sears Holdings néhány éve arra a következtetésre jutott, hogy értékesebb, hasznosabb eredményeket kell kihoznia abból a hatalmas adathalmazból, amelyet a Sears, a Craftsman vagy a Lands’ End fogyasztóiról, termékeiről és promócióiról gyűjtött be. Persze az is elég lenne, ha mindezeket az adatokat kombinálja, és felhasználja személyre szabott promócióra vagy egyéb, fogyasztókat célzó ajánlatokra, a kedvezmények és ajánlatok személyessé tételéhez pedig a helyi sajátosságokat használja fel.

Értékes adatok, ugyanakkor nehéz kinyerni őket; a Searsnek nyolc hétig tartott a személyes ajánlatokra alapozó promóció kidolgozása, mely azonban – időigénye miatt – nem volt optimális megoldás a cég számára. Azért tartott ennyi ideig a folyamat, mert a szükséges adatok nagy terjedelműek és erősen fragmentáltak voltak – számos adatbázist és adattárházat kellett felkutatni.

Egy gyorsabb, olcsóbb megoldás után kutatva a Sears Holdings a big data megoldás felé fordult. Az első lépések egyikekén felállította a Hadoop cluster-t. Ez nem más, mint olcsó árucikkek nyilvántartására szolgáló rendszer, melyet egy dinamikusan fejlődő szoftver, a Hadoop fog össze. (az elnevezés egy játékelefántnak köszönhető, a Doug Cutting egyik fejlesztőjének fejéből pattant ki).

A Sears azért kezdte használni a szoftvert, hogy a bejövő adatokat megfelelően feldolgozza és tárolja. Majd az elemzést közvetlenül folytathassa le, kikerülve az időrabló adatbányászatot és adatkombinálást. A változtatás tette lehetővé, hogy a cég gyorsabb és pontosabb promóciós kampányokat folytathasson le.

A cég műszaki igazgatója, Phil Shelley szerint a sikeres promócióhoz szükséges 8 hetes időtartam 1 hetesre szűkült, és folyamatosan szűkül azóta is. A promóciós kampányok ezen kívül színvonalasabbak is lettek, időszerűbbek, részletesebbek és személyesebbek. A Sears Hadoop klasztere több petabájtnyi adatot tárol és dolgoz fel egy komplett adattárház költségeinek töredékéért.

Shelley azt mondja, meglepi, milyen gyorsan vált át a szakma a régi megrögződésekről az új megközelítésekre és a nagy teljesítményű elemző módszerekre. Mivel 2010-ben még meglehetősen hiányos volt az új típusú adatfeldolgozási technológiák piaca, a Sears a munka egy részével a Cloudera nevű vállalatot bízta meg. Idővel azonban a Sears tapasztalt IT szakemberei és piackutatói is megbarátkoztak az újfajta eszközökkel és megközelítéssel.

A PASSUR és a Sears Holdings példái jól illusztrálják a big datában rejlő potenciált, ami pontosabb előrejelzéseket, jobb döntéseket, a folyamatokba való precízebb közbeavatkozást tesz lehetővé, látszólag korlátlanul. Hasonló eredményeket tapasztalhatunk számos iparágban, kezdve a pénzügyektől a marketingen át a szállodaiparig és a szerencsejátékokig, kezdve a HR-től egészen a gépszerelőkig.

Ez nem csupán néhány kiragadott példa. A szakértők meggyőződése, hogy a gazdaság alapvető átalakuláson fog keresztülmenni. Meg vannak győződve arról is, hogy ez az átalakulás az üzleti élet legapróbb szegmensét is érinti majd.

Kétségtelen, hogy ma is vannak hátráltató tényezői a sikernek. Kevés az adatelemző szakember a piacon. A technológiák újak, néha egészen egzotikusak. Könnyen összetéveszthetjük a korrelációt és az ok-okozati összefüggést, és könnyen fedezhetünk fel az adatokban valójában nem létező mintázatokat. Óriási kulturális kihívások tornyosulnak előttünk, és a tetejébe még a személyes adatok védelme is egyre jelentősebb téma. A most futó trendek azonban – mind a technológiák, mind az üzleti megoldások terén – félreérthetetlenek.

A következtetés egyértelmű: az adatokra alapozva hozott döntések mindig jobb döntések. (Data-driven decisions tend to be better decisions). Bármely szektor bármely cége, amely megfogadja ezt a tanácsot, riválisai előtt fog járni. Nem mi mondjuk, hogy minden sikeres cég a big data-hoz fordul majd a döntéshozatali folyamatok megreformálása érdekében.  Ezt az adatok mondják.

(Internet/Piackutatás blog)

 

A témában korábban megjelent írás a Piackutatás Hírek oldalon:

Big data: Az adatok ébredése, avagy a társadalom újragondolása az adatsokaság nyomán

 

A témában korábban megjelent írások a Piackutatás blogon:

Mit jelent és mire jó a ’Big data’?

Big data sorozat (1. rész) – Hype és valóság

Címkék: adatbázis adat adatbányászat prediktív analitika big data