Hosszas előkészület után nyitották meg a tulajdonosok a vietnámi ételeket kínáló Funky Pho éttermet. Bár Szabolcs Andrásék „hobbiból” vágtak bele az üzletbe, tudatosan építik, javítják a brandet. Mivel a célközönség fiatal, és tagjaik az interneten, blogokon, fórumokon mondanak ítéletet a helyekről, ezért Big Data-alkalmazás segítségségével monitorozzák a véleményeket.

„Egy eldugott fórumon találtunk rá arra, hogy valaki rosszakat írt rólunk, nem ízlett neki az étel, amit nálunk evett. Megkerestük az úriembert, hogy jöjjön be még egyszer, kóstolja meg a többi ételt is” – meséli Szabolcs András, az egyik tulajdonos. De azt is folyamatosan nézik, hogy a célcsoportjuk, milyen felületen kommunikál róluk, annak érdekében, hogy kevés marketingbüdzséjüket ott költsék el, ahol van értelme.

Megosztják a tapasztalataikat.

AFP / Roslan Rahman

Ez csak egy példa arra, hogy mire lehet használni az adatelemzést és tartalomelemzést. Az internet penetrációjával egyre hatalmas mennyiségű adat jelenik meg, egyre többen osztják meg véleményüket, tapasztalataikat a közösségi site-okon, a Facebookon, a Twitteren és különböző blogokon. Noha a Big Data-hype csak nemrég kezdett begyűrűzni Magyarországra, az Egyesült Államokban régóta használják.

Technikai bumm

Az elmúlt évek technológiai fejlődésének köszönhetően a hatalmas mennyiségű adat kezelésére konkrét iparág alakult, ami szinte egy számítógépes „Big Brotherként” mindent tud rólunk. Leegyszerűsítve: azt, hogy milyen a hangulatunk, miről beszélgetnek szívesen az emberek, mit gondolunk egy-egy termékről vagy épp egy-egy politikusról. (A Big Data lényegéről keretes írásunkban olvashat! - szerk.)

Az egyik legnépszerűbb és egyben legegyszerűbb gazdasági előrejelző index az úgynevezett R-Word Index, ami a Financial Times és a Wall Street Journal cikkeiben a recession (recesszió) szó előfordulásainak gyakoriságát mutatja meg, és ezzel következtetni lehet a gazdaság teljesítményére - írja a Big Datával, a szövegbányászattal foglalkozó Kereső Világ.

A tartalomelemzés azonban annál persze bonyolultabb, minthogy szót számoljanak, az adatbányászat lényege ugyanis hogy rejtett, nem triviális összefüggéseket keressen akár élőszóban, akár a leírt szövegben. A tartalomelemzés egyik formája az úgynevezett szentiment, azaz hangulatelemzés, amikor az adott szöveg egyes mondatait, szavait osztályozzák pozitív, negatív, semleges kategóriában. Így például meg lehet mondani egy emberről, hogy depressziósabb korszakában van, vagy tágabb értelemben egy adott időszak Twitter-bejegyzéseből következtetni lehet a célközönség hangulatára és költési hajlandóságára.

A tartalomelemzés nem újkeletű dolog, az angolszász országokban régóta használják, de a jelenleg zajló nyelvtechnológiai forradalomnak köszönhetően már nemcsak angol, hanem nemzeti nyelven is lehetőség van erre – mondta a hvg.hu-nak Ehmann Bea, az MTA Kognitív idegtudományi és pszichológiai intézetének főmunkatársa.

Az interneten megtalálható tartalmak elemzését azonban nemcsak a tudományos életben használják. Aki látta a Brad Pitt főszereplésével készült Pénzcsináló című filmet, az könnyen össze tudja kapcsolni a Big Datát a sporttal, de használják az űrkutatásban, az orvostudományokban is. A Big Data a cégeknek elsősorban a kereskedelem és a marketing miatt fontos.

A nagytól a kicsiig

Az Egyesült Államokban a nagyobb nemzetközi cégeknél önálló osztály foglalkozik belső és külső forrásokból származó szöveges visszajelzések elemzésével, de Magyarországon ez még gyerekcipőben jár. „Ez ma főleg  a nagy cégek ’bulija’ Magyarországon” – mondja Szekeres Péter, a Neticle Technologies társalapítója, hozzátéve, hogy jelenleg inkább a telekommunikációs, pénzügyi szektor használja nap mint nap, mivel ott van akkora ügyfélbázis, és ezáltal elegendő belső és külső adatforrás, amit érdemes elemezni.

A Neticle magyar startup, másfél éve működik, magyarországi cégeknek készít online médiaelemzést. De mint Szekeres mondja, a magyar nyelv, és hogy például a Twitter nálunk nem olyan elterjedt, hátrányt jelentenek Amerikához képest. A cég publikus Facebook-bejegyzésekből, blogokból, fórumokból tölti fel az adatbázisát, hogy aztán egy ügyfél megrendelésére kutatásokat végezzen. Mindez persze nemcsak azt jelenti, hogy megszámolják, hányszor említették meg az adott márkát a kampány előtt, közben és után, hanem megnézik, milyen szövegkörnyezetben jelent meg, inkább pozitívat írtak róla, vagy sem. A Neticle eddigi tapasztalata szerint a szentimentet a magyar piacon elsősorban a reklámkampányok értékelésére használják, hogy például egy autóreklámtól jobb lett-e a cég megítélése, erősödött-e a webes jelenléte.

De ugyanúgy lehet használni konkurenciafigyelésre vagy termékfejlesztésre is, hiszen nyomon lehet követni a felhasználók bejegyzéseiből, hogy mi az, amit egy terméken szeretnek, és mi az, amit megváltoztatnának. „Tulajdonképpen megfelel egy gyors és olcsó piackutatásnak is” – magyarázza Szekeres. Az egyszerűbb elemzések ugyanis néhány tízezer forintba kerülnek.

A közösségi média elterjedése miatt az utóbbi években a vállalatok egyre nagyobb hangsúlyt fektetnek arra, hogy gyors reflektálással, beszélgetéssel, magukhoz kössék a fogyasztókat, vagy hogy a panaszaikra jobban reagáljanak. Így esett meg például Magyarországon, hogy egy Twitter-bejegyzésben valaki az egyik nagy mobilcég üzletéről azt írta, hogy ott nem kapott olyan készüléket, amit szeretett volna. A médiafigyelésnek köszönhetően azonban néhány órával később a cég reflektált a bejegyzésre, és leírta, a környéken melyik a legközelebbi üzlet, ahol az adott mobilt meg tudja vásárolni.

Szekeres Péter szerint azonban az ilyesfajta az adatelemzés akkor hatékony, ha valaki érti a statisztikát, és nyitottak arra, hogy ez alapján hozzanak meg döntéseket. „Különben a számok csak számok maradnak, kell egyfajta változási kényszer, hogy az intuitív cégvezetési filozófiát kiegészítsék” – magyarázza.