Ці з'яўляецца маркетынг навукай?Вядома, паколькі людзі займаюцца гандлем, маркетынг існаваў заўсёды, і новыя формы працягваюць з'яўляцца са змяненнем часу.У эпоху вялікіх дадзеных маркетынг таксама развіваўся павольна.
У некаторых аспектах сучасная індустрыя маркетынгу таксама мае беспрэцэдэнтны патэнцыял.Гэта новы трэнд у кірунку працаўладкавання маркетолагаў у эпоху вялікіх дадзеных.Многія людзі кажуць, што спалучэнне традыцыйнай маркетынгавай мудрасці з велізарнай сілай вялікіх дадзеных можа даць велізарныя перавагі ў якасным і колькасным аналізе.Але для гэтага трэба яшчэ шмат папрацаваць.Шондра Хіл, прафесар аперацый і кіравання інфармацыяй у Wharton School of Business, сказала: «Гэта вельмі хвалюючы час.Трэба атрымаць шмат дадзеных, каб зразумець кліентаў, іх адносіны і адносіны.Што вы думаеце пра.Акрамя таго, інтэлектуальны аналіз дадзеных дасягнуў вялікіх поспехаў за апошнія дзесяць гадоў, але нам яшчэ трэба прайсці доўгі шлях ... гэта значыць высветліць сапраўдны сэнс таго, што кажуць людзі».
Многія людзі адчуваюць, што надыходзіць эра вялікіх дадзеных, але часта гэта проста цьмянае адчуванне.Для яго сапраўднай маркетынгавай сілы вы можаце выкарыстоўваць моднае слова, каб апісаць яго - незразумела.На самай справе, вы павінны паспрабаваць зразумець гэта, каб зразумець яго сілу.Для большасці кампаній галоўная каштоўнасць маркетынгу вялікіх дадзеных заключаецца ў наступных аспектах.
Па-першае, аналіз паводзін і характарыстык карыстальнікаў.
Відавочна, што пакуль вы назапашваеце дастатковую колькасць карыстальніцкіх дадзеных, вы можаце аналізаваць перавагі і пакупніцкія звычкі карыстальніка і нават «ведаць карыстальніка лепш, чым карыстальнік».Такім чынам, гэта з'яўляецца перадумовай і адпраўной кропкай многіх маркетынгу вялікіх дадзеных.У любым выпадку, тыя кампаніі, якія выкарыстоўвалі ў якасці слогана «кліентацэнтрычны», могуць пра гэта задумацца.Ці маглі вы ў мінулым своечасова зразумець патрэбы і думкі кліентаў?Магчыма, толькі адказ на гэтае пытанне ў эпоху вялікіх дадзеных больш зразумелы.
Па-другое, прасоўваць падтрымку дакладнай маркетынгавай інфармацыі.
За апошнія некалькі гадоў многія кампаніі заўсёды згадвалі дакладны маркетынг, але гэта вельмі рэдка, але спам наводнены.Асноўная прычына ў тым, што маркетынг намінальнай дакладнасці ў мінулым быў не вельмі дакладным, таму што яму не хапала падтрымкі карыстальніцкіх характарыстык і падрабязнага і дакладнага аналізу.Умоўна кажучы, цяперашняя рэклама RTB і іншыя прыкладанні паказваюць нам большую дакладнасць, чым раней, і за гэтым стаіць падтрымка вялікіх даных.
Па-трэцяе, накіроўваць прадукты і маркетынгавыя дзеянні на карысць карыстальніка.
Калі вы можаце зразумець асноўныя характарыстыкі патэнцыйных карыстальнікаў да вытворчасці прадукту і іх чаканні ад прадукту, то вытворчасць вашага прадукту можа быць настолькі добрай, наколькі гэта магчыма.Напрыклад, перад здымкамі «Картачнага доміка» Netflix выкарыстаў аналіз вялікіх дадзеных, каб даведацца, якія рэжысёры і акцёры спадабаюцца патэнцыйнай аўдыторыі, і гэта сапраўды захапіла сэрцы гледачоў.Іншы прыклад: пасля выхаду трэйлера фільма «Маленькія часы» з дапамогай аналізу вялікіх даных Weibo даведалася, што асноўная аўдыторыя фільмаў — жанчыны пасля 90-х гадоў, таму наступныя маркетынгавыя мерапрыемствы праводзіліся ў асноўным для гэтых груп.
Па-чацвёртае, маніторынг канкурэнтаў і камунікацыя брэнда.
Пра тое, што робіць канкурэнт, хочуць ведаць многія кампаніі.Нават калі іншы бок не скажа вам, вы можаце даведацца пра гэта праз маніторынг і аналіз вялікіх даных.Эфектыўнасць камунікацыі брэнда таксама можна вызначыць з дапамогай аналізу вялікіх дадзеных.Напрыклад, можа быць праведзены аналіз тэндэнцый камунікацыі, аналіз функцый кантэнту, інтэрактыўны аналіз карыстальнікаў, класіфікацыя пазітыўных і негатыўных настрояў, аналіз катэгорый з вуснаў у вусны, размеркаванне атрыбутаў прадукту і г.д.Камунікацыйныя тэндэнцыі канкурэнтаў можна зразумець з дапамогай маніторынгу, а галіновае параўнальнае планаванне карыстальнікаў можна спасылацца ў адпаведнасці з голасам карыстальніка. Плануйце кантэнт і нават ацэньвайце эфект працы матрыцы Weibo.
Па-пятае, маніторынг крызісу брэнда і падтрымка кіравання.
У эпоху новых медыя крызіс брэнда прымусіў многія кампаніі гаварыць пра гэта.Тым не менш, вялікія дадзеныя могуць даць кампаніям інфармацыю загадзя.Падчас выбуху крызісу неабходна прасачыць тэндэнцыю распаўсюджвання крызісу, вызначыць важных удзельнікаў і спрыяць хуткаму рэагаванню.Вялікія даныя могуць збіраць негатыўны змест вызначэнняў, аператыўна пачынаць адсочванне крызісу і сігналізацыю, аналізаваць сацыяльныя атрыбуты натоўпу, згрупаваць пункты гледжання ў працэсе падзеі, вызначаць ключавых людзей і шляхі зносін, а затым абараняць рэпутацыю прадпрыемстваў і прадуктаў і разумець крыніца і ключ.Вузел, хутка і эфектыўна спраўляецца з крызісамі.
Па-шостае, правяраюцца ключавыя кліенты кампаніі.
Многія прадпрымальнікі заблыталіся ў пытанні: сярод карыстальнікаў, сяброў і прыхільнікаў прадпрыемства, якія з іх з'яўляюцца каштоўнымі карыстальнікамі?Маючы вялікія дадзеныя, магчыма, усё гэта можна пацвердзіць фактамі.Па розных вэб-сайтах, якія наведвае карыстальнік, вы можаце вызначыць, ці звязаныя рэчы, якія вас цікавяць, з вашым бізнесам;з рознага змесціва, апублікаванага карыстальнікам у сацыяльных сетках, і зместу ўзаемадзеяння з іншымі, вы можаце даведацца невычэрпную інфармацыю, выкарыстоўваючы пэўныя правілы для асацыяцыі і сінтэзу, можа дапамагчы кампаніям правяраць ключавых мэтавых карыстальнікаў.
Па-сёмае, вялікія дадзеныя выкарыстоўваюцца для паляпшэння карыстацкага досведу.
Для паляпшэння карыстальніцкага досведу галоўнае - сапраўды разумець карыстальніка і статус вашага прадукту, які ён выкарыстоўвае, і своечасова рабіць напаміны.Напрыклад, у эпоху вялікіх дадзеных, магчыма, машына, на якой вы едзеце, можа загадзя выратаваць вам жыццё.Пакуль інфармацыя аб працы транспартнага сродку збіраецца з дапамогай датчыкаў ва ўсім аўтамабілі, ён будзе загадзя папярэджваць вас або магазін 4S, перш чым узнікнуць праблемы з ключавымі кампанентамі вашага аўтамабіля.Гэта не толькі для эканоміі грошай, але і для абароны жыццяў.Фактычна, яшчэ ў 2000 годзе экспрэс-кампанія UPS у Злучаных Штатах выкарыстала гэтую сістэму прагназуючага аналізу, заснаваную на вялікіх дадзеных, для выяўлення ў рэжыме рэальнага часу стану транспартных сродкаў 60 000 аўтамабіляў у Злучаных Штатах з мэтай своечасовага правядзення абарончага рамонту .
Час публікацыі: 16 сакавіка 2021 г