Kad atsakingai kaupiami, saugomi ir tvarkomi duomenys verslui ne tik užkrauna įsipareigojimų, bet ir atveria galimybių, akcentuoja Vilniaus universiteto Ekonomikos ir verslo administravimo fakulteto Rinkodaros katedros vedėjas prof. dr. Sigitas Urbonavičius: „Proveržį pirmosios padarė įmonės, kurios pirkėjų elgseną ėmė fiksuoti skaitmeninėse platformose, o dabar vis daugėja atvejų, kai integruojami ir kitais būdais gaunami duomenys. Duomenų analizė ir verslo praktika priimti ja pagrįstus sprendimus plėtojasi itin sparčiai, mat tokios analizės nauda lengvai pastebima: atliekami geriausiai atsiperkantys rinkodaros veiksmai, sprendimai daromi tiksliau ir greičiau“.
ISM Vadovų magistrantūros Rinkodaros strategijos ir Tarptautinio verslo modulių vadovė Kristina Maikštėnienė pastebi, kad dideli vartotojų duomenų kiekiai anksčiau kurstė didžiųjų rinkos žaidėjų lūkesčius, jog šis turtas bus ateities verslo pagrindas ir tvarus konkurencinis pranašumas. „Tačiau ateitis išaušo greičiau ir kiek kitokia. Vartotojų duomenų surinkimas ir saugojimas atpigo drastiškai. Jau šiandien dažnoje Lietuvos įmonėje duomenų kiekiai yra pertekliniai, o iššūkiai susiję su tuo, kad ne visiems pakanka resursų, kompetencijų ir vadybinių mechanizmų šiuos duomenis „įdarbinti“ sprendimų atlikimui“, – pažymi p. Maikštėnienė.
Anot pašnekovės, šiandien verslas puikiai supranta, kad vien duomenų turėjimas konkurencinio pranašumo nesuteikia, juolab, kad didžioji dalis vartotojų duomenų tampa vis labiau atviri ir visiems prieinami. „Potencialus konkurencinio pranašumo šaltinis yra jau ne duomenų prieiga, o gebėjimai ir kompetencijos jais naudotis – tikslingus vadybos sprendimus pagrįsti duomenų analize“, – teigia p. Maikštėnienė ir atkreipia dėmesį, kad su internetu, skaitmenine revoliucija ir nešiojamais, dėvimais įrenginiais pasikeitė tiek vartotojų duomenų gavimo būdai, tiek pats duomenų pobūdis.
„Tradicines apklausas keičia galimybė duomenis tiesiog pasiimti ten, kur vartotojai juos palieka gyvendami savo natūralų skaitmeninį gyvenimą“, – dėsto ISM ekspertė. P. Maikštėnienės teigimu, duomenys tampa tinklinio pobūdžio: įmonės įgyja galių analizuoti ne tik individualią elgseną, bet ir elgseną socialiniuose, ekonominiuose, geolokaciniuose, pagaliau, išmaniųjų daiktų tinkluose. „Vartotojų elgsenos prognozavimas tampa radikaliai kitoks: atsiranda galimybė ne tik numatyti, ką rytoj pasirinks mūsų pirkėjas, bet ir kaip jo pirkimo (nepirkimo, žinios skleidimo ar kt.) faktas susijęs su kitų pirkėjų pasirinkimais, bendravimo ar netgi vaikščiojimo gatvėmis, judėjimo parduotuvėje trajektorijomis“, – aiškina p. Maikštėnienė.
VU prof. dr. Urbonavičius teigia, kad pastebėti atvejus, kai šiuolaikinis verslas taiko pirkėjo elgsenos modeliavimo algoritmus, yra gana nesunku. Mažmeninės prekybos (tradicinės ir internetinės) parduotuvės savo klientams siūlo vis taikliau suformuotus individualius pasiūlymus, o tai rodo, kad verslas sugeba vis geriau duomenis apdoroti ir interpretuoti.