Personalizace digitální komunikace

Druhý listopadový blok expertů byl věnován oblasti Big dat. Jako přednášející vystoupil Jiří Štěpán, který v současnosti vede datově orientovanou společnost Etnetera Activate a pro posluchače si připravil přednášku rozdělenou do tří na sebe navazujících částí.

Prezentace přednášejícího najdete na SlideShare KISKu.

Záznam přednášky najdete na YouTube KISKu.

Co zapříčinilo vznik pojmu Big data?

Big data, buzzword, který nás obklopuje na každém rohu. Jeho definice však doposud neexistuje. Rozhodně však nelze vycházet z fyzických vlastností, na kterých jsou data uložena, jelikož jejich charakteristika je značně složitější. Pro lepší představu zmínil Jiří Štěpán Mooreův zákon, použitelný i na výkon výpočetní techniky. Na příkladech ceny úložného místa či výpočetní síly technických zařízení bylo krásně vidět, jak se vývoj v této oblasti posouvá rychle.

Tento technologický rozvoj měl dopad i na naší společnost. Důkazem je změna postoje, kdy lidé najednou již nemusí tolik uvažovat nad cenou ukládání dat a na místo toho dochází k velké produkci, pro kterou jsou náklady na uložení a přenos v současnosti minimální. Několikaletý vývoj vedl k roku 2010, který dokázal vytvořit podmínky pro vznik pojmu Big data.

 

Jak identifikovat Big data?

Pro konkrétnější specifikaci Big dat představil Jiří Štěpán tzv. definici 4V, kterou by měla takto označovaná data splňovat.

  • Objem (volume) – rozsah dat (kapacitní velikost nemusí být nejpodstatnější)
  • Rychlost (velocity) – změna stavu (data nebývají statická a neustále přibývají)
  • Různorodost (variety) – není ustálená jedna forma ani formát
  • Pravdomluvnost (veracity) – schopnost prezentovat skutečnost

Potenciál, který Big data představují je často omezen technologickými překážkami, jenž nám neumožnují s nimi pracovat tak efektivně, jak bychom si představovali. To odlišuje pojem Big data od něčeho, co lze nazývat jako „Large data“. S Large daty jsme schopni lépe pracovat, máme přehled o jejich struktuře, konzistenci či účelu a také jsme schopni predikovat jejich budoucí velikost. Naproti tomu o Big datech takový přehled nemáme, přesto skrývají velký potenciál. K tomu Jiří Štěpán dodal: „Je strašně málo data vědců. To je v zásadě to, co brání většímu rozvoji v této oblasti.“

Jiří Štěpán

Personalizace komunikace aneb uživatel středem pozornosti

Druhý blok přednášky začal ukázkou z filmu Minority Report, kde se personalizace stala běžnou součástí všedního života na mnoha úrovních. Jiří Štěpán pro lepší pochopení problematiky představil jednu z definic, která zní: „Personalizace je digitální komunikace, která sdělení modifikuje dle nějaké znalosti o příjemci.“.

Oblast personalizace se několik let vyvíjí. Kolem roku 2005 se jednalo spíše o statický obsah (např. bannery), během dalších pěti let se obsah začal měnit dle kontextu a docházelo k segmentaci uživatelů. Posluchači se ale mohli dozvědět i o současném stavu, ve kterém vznikají pro příklad personalizované weby. Budoucnost pak Jiří Štěpán vidí např. v prediktivním doporučení na základě našich předchozích činností.

Aby firma začala používat personalizaci, nestačí sbírat pouze data. Musí být také schopna je efektivně použít a být ochotna změnit své dosavadní myšlení, což přednášející zjistil několikaletou praxí. Pokud tak firma dokáže překonat počáteční bariéry, může očekávat například tyto benefity:

  • Vyšší spokojenost uživatelů
  • Vyšší loajalitu
  • Poznání zákazníků a jejich chování

Přednáška dále pokračovala praktickými ukázkami personalizace. Zmíněn byl portál YouTube, který doporučuje nabídku na základě vaší poslední návštěvy, osobně laděné maily nebo reklamy. Tyto formy personalizace Jiří Štěpán následně rozdělil na dva základní typy dle formy prezentace. Explicitně prezentované, kdy se výstup netají sběrem informací o uživateli a implicitně prezentované, které se snaží svou činnost nedávat najevo. Úrovně personalizace pak vychází z dat, které jsme schopni o uživateli získat. Přes informace z použitého prohlížeče až po kombinaci uživatelů a jejich interakcí, které vedou k doporučení.

Čím více dat máte, tím více jste schopni doporučovat.

 Jiří Štěpán

Etika a dopad personalizace na společnost

Závěr přednášky byl věnován etickým otázkám, a jaký dopad může mít sběr dat pro personalizaci na společnost. Na jednu stranu je zde potencionální zlepšení kvality života, na straně druhé ale i rizika zneužití. Čím více je tedy sběr dat transparentní, tím menší riziko nám hrozí. Jiří Štěpán zmínil i dva zajímavé a odlišné příklady z oblasti sběru informací, odkazy na ně jsou zde a zde.

Přišlo i na praktickou ukázku sběru informací v reálném čase. Přísedícím představené rozšíření Light Beam do Firefoxu je jednoduchý nástroj, který dokáže zobrazit, kolik jiných webů je s danou webovou stránkou propojených pomocí cookies. Pro zájemce odkaz zde.

Přednášku pak Jiří Štěpán uzavřel 2 výzvami pro společnost:

1) Dostat big data do každodenního fungování, tak aby zlepšila život na planetě stejně jako jiné vynálezy.

2) Zvládnout jejich nástup z pohledu společnosti a eliminovat rizika s nimi spojená.

 

 

Použité zdroje:

[1]                ŠTĚPÁN, Jiří. Personalizace digitální komunikace [přednáška v Bloku expertů] Brno: KISK FF MU, [12. 11. 2015].

[2]                Moore’s Law [online]. [cit. 2015-11-14]. Dostupné z: http://www.mooreslaw.org/

[3]                The Incredible Story Of How Target Exposed A Teen Girl's Pregnancy. Business Insider [online]. 2012 [cit. 2015-11-14]. Dostupné z: http://www.businessinsider.com/the-incredible-story-of-how-target-exposed-a-teen-girls-pregnancy-2012-2

[4]                How One Woman Hid Her Pregnancy From Big Data. Mashable [online]. 2014 [cit. 2015-11-14]. Dostupné z: http://mashable.com/2014/04/26/big-data-pregnancy/#IC.5dlDHgaqE

[5]                Lightbeam for Firefox [online]. [cit. 2015-11-14]. Dostupné z: https://addons.mozilla.org/en-us/firefox/addon/lightbeam/

Autorka fotografií: Daniela Riedlová.

Zdroj titulního obrázku: https://powermore.dell.com/business/why-your-customers-want-you-to-figur....

Fotogalerie

Líbil se vám článek?
Stáhnout článek v PDF

0 komentářů

Přidat komentář

(If you're a human, don't change the following field)
Your first name.
(If you're a human, don't change the following field)
Your first name.

Přečtěte si také

Přihlášení Registrace
RSS Facebook Twitter YouTube
Zobrazit standardní verzi webu

Taky děláme

Feedback