القيمة التسويقية للزجاج في ظل البيانات الضخمة

هل التسويق علم؟بالطبع، بما أن البشر لديهم أنشطة تجارية، فقد كان التسويق موجودًا دائمًا، وتستمر أشكال جديدة في الظهور مع تغير الزمن.وفي عصر البيانات الضخمة، تطور التسويق أيضًا ببطء.

وفي بعض النواحي، تتمتع صناعة التسويق الحالية أيضًا بإمكانات غير مسبوقة.هذا اتجاه جديد في اتجاه توظيف محترفي التسويق في عصر البيانات الضخمة.يقول الكثير من الناس أن الجمع بين الحكمة التسويقية التقليدية والقوة الهائلة للبيانات الضخمة قد يؤدي إلى مزايا هائلة في التحليل النوعي والكمي.ولكن للقيام بذلك، لا يزال هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به أولا.وقال شاوندرا هيل، أستاذ العمليات وإدارة المعلومات في كلية وارتون للأعمال: "هذا وقت مثير للغاية.هناك الكثير من البيانات التي أحتاجها لفهم العملاء ومواقفهم ومواقفهم.بم تفكر.علاوة على ذلك، قطع التنقيب عن البيانات خطوات كبيرة في السنوات العشر الماضية، ولكن لا يزال أمامنا طريق طويل لنقطعه… أي معرفة المعنى الحقيقي وراء ما يقوله الناس.

يشعر الكثير من الناس أن عصر البيانات الضخمة قادم، لكنه غالبًا ما يكون مجرد شعور غامض.للحصول على قوتها الحقيقية في التسويق، يمكنك استخدام كلمة عصرية لوصفها - غير واضحة.في الواقع، يجب أن تحاول اكتشافه لفهم قوته.بالنسبة لمعظم الشركات، تأتي القيمة الرئيسية لتسويق البيانات الضخمة من الجوانب التالية.

أولاً، تحليل سلوك المستخدم وخصائصه.

من الواضح أنه طالما قمت بتجميع ما يكفي من بيانات المستخدم، فيمكنك تحليل تفضيلات المستخدم وعادات الشراء، وحتى "معرفة المستخدم بشكل أفضل من المستخدم".وبهذا، فهو المنطلق ونقطة البداية للعديد من تسويق البيانات الضخمة.على أية حال، تلك الشركات التي استخدمت عبارة "التركيز على العملاء" كشعار لها يمكنها أن تفكر في ذلك.في الماضي، هل كان بإمكانك حقًا فهم احتياجات العملاء وأفكارهم في الوقت المناسب؟ربما تكون الإجابة على هذا السؤال أكثر وضوحًا في عصر البيانات الضخمة.

ثانيًا، دفع الدعم للحصول على معلومات تسويقية دقيقة.

على مدى السنوات القليلة الماضية، تم ذكر التسويق الدقيق دائمًا من قبل العديد من الشركات، لكنه نادر جدًا، ولكن البريد العشوائي يتدفق.السبب الرئيسي هو أن التسويق الدقيق الاسمي في الماضي لم يكن دقيقًا للغاية، لأنه كان يفتقر إلى دعم بيانات خصائص المستخدم والتحليل التفصيلي والدقيق.نسبيًا، تُظهر لنا إعلانات RTB الحالية والتطبيقات الأخرى دقة أفضل من ذي قبل، وخلفها دعم البيانات الضخمة.

ثالثاً، توجيه المنتجات والأنشطة التسويقية لصالح المستخدم.

إذا تمكنت من فهم الخصائص الرئيسية للمستخدمين المحتملين قبل إنتاج المنتج، وتوقعاتهم من المنتج، فيمكن أن يكون إنتاج منتجك جيدًا قدر الإمكان.على سبيل المثال، استخدمت Netflix تحليل البيانات الضخمة لمعرفة المخرجين والممثلين الذين يفضلهم الجمهور المحتمل قبل تصوير فيلم "House of Cards"، وقد استحوذ ذلك بالفعل على قلوب الجمهور.على سبيل المثال، بعد إصدار المقطع الدعائي لفيلم "Little Times"، علم من Weibo من خلال تحليل البيانات الضخمة أن مجموعة الجمهور الرئيسية لأفلامها كانت من النساء في مرحلة ما بعد التسعينيات، لذلك تم تنفيذ الأنشطة التسويقية اللاحقة بشكل أساسي لهذه المجموعات.

رابعا، مراقبة المنافسين والتواصل مع العلامة التجارية.

ما يفعله المنافس هو ما تريد العديد من الشركات معرفته.حتى لو لم يخبرك الطرف الآخر، يمكنك معرفة ذلك من خلال مراقبة البيانات الضخمة وتحليلها.يمكن أيضًا استهداف فعالية التواصل مع العلامة التجارية من خلال تحليل البيانات الضخمة.على سبيل المثال، يمكن إجراء تحليل اتجاهات الاتصال، وتحليل ميزات المحتوى، وتحليل المستخدم التفاعلي، وتصنيف المشاعر الإيجابية والسلبية، وتحليل فئة الكلمات الشفهية، وتوزيع سمات المنتج، وما إلى ذلك.يمكن فهم اتجاه الاتصال الخاص بالمنافسين من خلال المراقبة، ويمكن الرجوع إلى تخطيط المستخدم المرجعي للصناعة وفقًا لصوت المستخدم، وتخطيط المحتوى وحتى تقييم تأثير تشغيل مصفوفة Weibo.

خامسا، رصد الأزمات العلامة التجارية ودعم الإدارة.

في عصر الإعلام الجديد، دفعت أزمة العلامة التجارية العديد من الشركات إلى الحديث عنها.ومع ذلك، يمكن للبيانات الضخمة أن تزود الشركات برؤى مسبقة.أثناء اندلاع الأزمة، ما نحتاجه هو تتبع اتجاه انتشار الأزمة، وتحديد المشاركين المهمين، وتسهيل الاستجابة السريعة.يمكن للبيانات الضخمة جمع محتوى التعريف السلبي، والبدء على الفور في تتبع الأزمات والإنذار، وتحليل السمات الاجتماعية للجمهور، وتجميع وجهات النظر في عملية الحدث، وتحديد الأشخاص الرئيسيين ومسارات الاتصال، ومن ثم حماية سمعة المؤسسات والمنتجات، وفهم المصدر والمفتاح.عقدة، بسرعة وفعالية التعامل مع الأزمات.

سادسا، يتم فحص العملاء الرئيسيين للشركة.

يتساءل العديد من رواد الأعمال: من بين المستخدمين والأصدقاء والمعجبين بالمؤسسة، من هم المستخدمين ذوي القيمة؟ومع البيانات الضخمة، ربما يكون من الممكن دعم كل هذا بالحقائق.من خلال المواقع المختلفة التي يزورها المستخدم، يمكنك تحديد ما إذا كانت الأشياء التي تهمك مرتبطة بعملك أم لا؛من المحتوى المتنوع الذي ينشره المستخدم على وسائل التواصل الاجتماعي والمحتوى الذي تم تفاعله مع الآخرين، يمكنك معرفة المعلومات التي لا تنضب، باستخدام قواعد معينة للربط والتوليف، يمكن أن تساعد الشركات على فحص المستخدمين المستهدفين الرئيسيين.

سابعا، يتم استخدام البيانات الضخمة لتحسين تجربة المستخدم.

لتحسين تجربة المستخدم، المفتاح هو فهم المستخدم حقًا وحالة منتجك الذي يستخدمه، وإجراء تذكيرات في الوقت المناسب.على سبيل المثال، في عصر البيانات الضخمة، ربما تكون السيارة التي تقودها قادرة على إنقاذ حياتك مقدمًا.طالما يتم جمع معلومات تشغيل السيارة من خلال أجهزة الاستشعار في جميع أنحاء السيارة، فسوف يتم تحذيرك أو تحذير متجر 4S مسبقًا قبل أن تواجه المكونات الرئيسية لسيارتك أي مشاكل.وهذا ليس فقط لتوفير المال، ولكن أيضًا لحماية الأرواح.في الواقع، في وقت مبكر من عام 2000، استخدمت شركة UPS Express في الولايات المتحدة نظام التحليل التنبؤي هذا استنادًا إلى البيانات الضخمة للكشف عن حالة المركبات في الوقت الفعلي لـ 60 ألف مركبة في الولايات المتحدة من أجل إجراء الإصلاحات الدفاعية في الوقت المناسب. .