Маркетинг, основанный на данных. 15 показателей, которые должен знать каждый

На нижнем уровне находится региональный ретейлер с 10 магазинами и 100 000 клиентов. Насколько велико будет хранилище данных для компании такого размера? Не больше фермерского домика (согласно данным последней переписи в США, площадь обычного американского дома чуть больше 200 м^2). Что касается объема данных, то для небольшого регионального ретейлера со 100 000 клиентов он составит 1 терабайт, то есть в среднем объем данных о каждом клиенте будет равен примерно 10 мегабайтам (1012 байт / 10⁵ клиентов = 10⁷ байт в расчете на клиента = 10 мегабайт в расчете на клиента), что представляется вполне реалистичным. Приобретение системы, способной хранить и обрабатывать такие массивы данных (при среднем уровне сложности анализа), потребует инвестиций в оборудование и программное обеспечение в размере 50 000–250 000 долларов. Величины расходов ориентировочны и представлены лишь для того, чтобы вы могли оценить порядок цифр.

_{Табл. 10.1. Инфраструктура хранилища данных – домик фермера против Эмпайр-стейт-билдинг}

^{Источник: Ричард Уинтер, www.wintercorp.com, и Марк Джеффри, www.agileinsights.com}

Ретейлер среднего размера соответствует в нашей системе офисному зданию площадью около 2440 м^2 (примерно в 12 раз больше фермерского домика). У него региональная сеть из 400 магазинов и 1 миллион клиентов. Объем данных для него составляет примерно 10 терабайт. Иными словами, у ретейлера среднего размера в 10 раз больше данных, чем у небольшого! Для таких объемов данных вам понадобятся и значительные мощности, и инфраструктура – это может обойтись в сумму 500 тысяч – 2,5 миллиона долларов, в зависимости от сложности анализа данных (опять же, примерно).

На третьем уровне располагается национальный ретейлер с 5000 магазинов и 100 миллионами клиентов. Здесь вполне уместна аналогия с Эмпайр-стейт-билдинг – зданием площадью свыше 200 000 м^2. Такое здание примерно в 1000 раз больше фермерского дома. В распоряжении национального ретейлера будут массивы данных объемом 1000 терабайт, то есть в 1000 раз больше, чем у местного ретейлера! Для работы со столь массивными объемами данных и запросов вам нужна настоящая инфраструктура промышленного масштаба стоимостью 50–250 миллионов долларов.

Вывод очевиден: разница в требованиях к системе, определяемая разницей в решаемых бизнес-задачах, может приводить к значительным последствиям; дом фермера ничуть не похож на Эмпайр-стейт-билдинг, а инфраструктура стоимостью в несколько сотен тысяч долларов – не то же самое, что инфраструктура стоимостью несколько сотен миллионов. Ричард Уинтер, СЕО WinterCorp и эксперт в области дизайна и архитектуры масштабных хранилищ данных, рассказал мне следующее:

Бизнесмены должны понимать масштаб и сложность хранилищ данных, создаваемых для них (примерно как в случае финансирования строительства здания). Они должны представлять себе, предполагает ли проект строительство дома для престарелых или башни Сирс[49] – соответственно, дизайн, техническое проектирование и конструкция будут разными. К сожалению, хранилища данных физически не ощутимы, и руководители порой затевают проекты, напоминающие по сложности и масштабу башню Сирс, при этом представляя себе, что строят обычный дом престарелых… Тут-то и возникают проблемы.

Самая сложная ситуация возникает в том случае, если ваша команда IT-отдела раньше строила только фермерские дома. Старая поговорка гласит, что, когда у вас есть только молоток, все вокруг напоминает гвоздь. Это справедливо и в отношении IТ: если вы умеете строить только деревенские дома, то ваша IT-система, обслуживающая маркетинг, тоже будет напоминать такой дом. И здесь возникает проблема масштабируемости: сможет ли система работать после добавления в нее новых клиентов? Если система хорошо работает с несколькими клиентами, будет ли она так же эффективно работать с сотнями?