বিগ ডেটার অধীনে গ্লাসের বিপণন মূল্য

মার্কেটিং কি বিজ্ঞান?অবশ্যই, যেহেতু মানুষের ব্যবসায়িক ক্রিয়াকলাপ রয়েছে, বিপণন সর্বদাই বিদ্যমান ছিল এবং সময়ের পরিবর্তনের সাথে সাথে নতুন ফর্মগুলি আবির্ভূত হতে থাকে।বিগ ডেটার যুগে, মার্কেটিংও ধীরে ধীরে বিকশিত হয়েছে।

কিছু ক্ষেত্রে, বর্তমান বিপণন শিল্পেরও অভূতপূর্ব সম্ভাবনা রয়েছে।বিগ ডেটার যুগে বিপণন পেশাদারদের কর্মসংস্থানের দিকে এটি একটি নতুন প্রবণতা।অনেক লোক বলে যে প্রথাগত বিপণন জ্ঞানকে বিগ ডেটার অসাধারণ শক্তির সাথে একত্রিত করা গুণগত এবং পরিমাণগত বিশ্লেষণে বিশাল সুবিধা পেতে পারে।তবে এটি করতে, এখনও অনেক কাজ করতে হবে প্রথমে।ওয়ার্টন স্কুল অফ বিজনেসের অপারেশনস এবং ইনফরমেশন ম্যানেজমেন্টের অধ্যাপক শাওন্দ্রা হিল বলেছেন: “এটি একটি খুব উত্তেজনাপূর্ণ সময়।গ্রাহকদের, তাদের মনোভাব এবং তাদের মনোভাব বোঝার জন্য আমার কাছে প্রচুর ডেটা রয়েছে।তুমি কি ভাবছ.এছাড়াও, গত দশ বছরে ডেটা মাইনিং অনেক অগ্রগতি করেছে, কিন্তু আমাদের এখনও অনেক পথ যেতে হবে...অর্থাৎ, লোকেরা যা বলে তার প্রকৃত অর্থ খুঁজে বের করা।

অনেকে মনে করেন যে বিগ ডেটার যুগ আসছে, তবে এটি প্রায়শই একটি অস্পষ্ট অনুভূতি।মার্কেটিং এর সত্যিকারের শক্তির জন্য, আপনি এটি বর্ণনা করতে একটি ফ্যাশনেবল শব্দ ব্যবহার করতে পারেন-অস্পষ্ট।আসলে, এর শক্তি বোঝার জন্য আপনার এটি বের করার চেষ্টা করা উচিত।বেশিরভাগ কোম্পানির জন্য, বিগ ডেটা মার্কেটিং এর প্রধান মান নিম্নলিখিত দিক থেকে আসে।

প্রথমত, ব্যবহারকারীর আচরণ এবং বৈশিষ্ট্যের বিশ্লেষণ।

স্পষ্টতই, যতক্ষণ পর্যন্ত আপনি যথেষ্ট ব্যবহারকারীর ডেটা জমা করেন, আপনি ব্যবহারকারীর পছন্দ এবং কেনার অভ্যাস বিশ্লেষণ করতে পারেন এবং এমনকি "ব্যবহারকারীর চেয়ে ব্যবহারকারীকে ভালোভাবে জানতে পারেন।"এর সাথে, এটি অনেক বড় ডেটা বিপণনের ভিত্তি এবং সূচনা বিন্দু।যাই হোক না কেন, যে কোম্পানিগুলি তাদের স্লোগান হিসাবে "গ্রাহক-কেন্দ্রিক" ব্যবহার করেছে তারা এটি সম্পর্কে চিন্তা করতে পারে।অতীতে, আপনি কি সত্যিই সময়মত গ্রাহকদের চাহিদা এবং চিন্তাভাবনা বুঝতে পেরেছিলেন?বিগ ডেটার যুগে সম্ভবত এই প্রশ্নের উত্তর আরও পরিষ্কার।

দ্বিতীয়ত, নির্ভুল মার্কেটিং তথ্যের জন্য সমর্থন পুশ করুন।

গত কয়েক বছর ধরে, নির্ভুল বিপণন সবসময় অনেক কোম্পানি দ্বারা উল্লেখ করা হয়েছে, কিন্তু এটি খুব বিরল, কিন্তু স্প্যাম বন্যা হয়.এর প্রধান কারণ হল অতীতে নামমাত্র নির্ভুল বিপণন খুব সঠিক ছিল না, কারণ এতে ব্যবহারকারীর বৈশিষ্ট্যগত ডেটা সমর্থন এবং বিস্তারিত ও সঠিক বিশ্লেষণের অভাব ছিল।তুলনামূলকভাবে বলতে গেলে, বর্তমান RTB বিজ্ঞাপন এবং অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশনগুলি আমাদেরকে আগের চেয়ে আরও ভাল নির্ভুলতা দেখায় এবং এর পিছনে রয়েছে বড় ডেটার সমর্থন৷

তৃতীয়ত, ব্যবহারকারীর অনুকূলে পণ্য এবং বিপণন কার্যক্রম পরিচালনা করুন।

আপনি যদি পণ্য উৎপাদনের আগে সম্ভাব্য ব্যবহারকারীদের প্রধান বৈশিষ্ট্য এবং পণ্য সম্পর্কে তাদের প্রত্যাশা বুঝতে পারেন, তাহলে আপনার পণ্যের উৎপাদন যতটা ভালো হতে পারে।উদাহরণস্বরূপ, নেটফ্লিক্স "হাউস অফ কার্ডস" এর শুটিং করার আগে সম্ভাব্য দর্শকরা যে পরিচালক এবং অভিনেতাদের পছন্দ করবে তা জানতে বড় ডেটা বিশ্লেষণ ব্যবহার করেছে এবং এটি সত্যিই দর্শকদের হৃদয় কেড়ে নিয়েছে৷আরেকটি উদাহরণের জন্য, “লিটল টাইমস”-এর ট্রেলার প্রকাশের পর, বড় ডেটা বিশ্লেষণের মাধ্যমে ওয়েইবো থেকে জানা গেল যে এর চলচ্চিত্রগুলির প্রধান দর্শক গোষ্ঠী ছিল 90-এর দশকের পরে মহিলারা, তাই পরবর্তী বিপণন কার্যক্রমগুলি মূলত এই গোষ্ঠীগুলির জন্য পরিচালিত হয়েছিল।

চতুর্থ, প্রতিযোগী পর্যবেক্ষণ এবং ব্র্যান্ড যোগাযোগ।

একজন প্রতিযোগী কী করছে তা অনেক কোম্পানি জানতে চায়।এমনকি অন্য পক্ষ আপনাকে না বললেও, আপনি বড় ডেটা পর্যবেক্ষণ এবং বিশ্লেষণের মাধ্যমে জানতে পারেন।ব্র্যান্ড যোগাযোগের কার্যকারিতা বড় ডেটা বিশ্লেষণের মাধ্যমেও লক্ষ্য করা যেতে পারে।উদাহরণস্বরূপ, যোগাযোগের প্রবণতা বিশ্লেষণ, বিষয়বস্তু বৈশিষ্ট্য বিশ্লেষণ, ইন্টারেক্টিভ ব্যবহারকারী বিশ্লেষণ, ইতিবাচক এবং নেতিবাচক অনুভূতি শ্রেণীবিভাগ, শব্দ-অব-মুখের বিভাগ বিশ্লেষণ, পণ্য বৈশিষ্ট্য বিতরণ ইত্যাদি করা যেতে পারে।প্রতিযোগীদের যোগাযোগের প্রবণতা পর্যবেক্ষণের মাধ্যমে উপলব্ধি করা যেতে পারে, এবং ইন্ডাস্ট্রি বেঞ্চমার্কিং ব্যবহারকারীর পরিকল্পনা ব্যবহারকারীর ভয়েস অনুযায়ী উল্লেখ করা যেতে পারে বিষয়বস্তু পরিকল্পনা এবং এমনকি Weibo ম্যাট্রিক্সের অপারেশন প্রভাব মূল্যায়ন।

পঞ্চম, ব্র্যান্ড সংকট পর্যবেক্ষণ এবং ব্যবস্থাপনা সহায়তা।

নতুন মিডিয়া যুগে ব্র্যান্ড সংকটের কারণে অনেক কোম্পানিই এ নিয়ে কথা বলেছে।যাইহোক, বড় ডেটা কোম্পানিগুলিকে আগে থেকেই অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে।একটি সংকটের প্রাদুর্ভাবের সময়, যা প্রয়োজন তা হ'ল সঙ্কট প্রচারের প্রবণতা ট্র্যাক করা, গুরুত্বপূর্ণ অংশগ্রহণকারীদের সনাক্ত করা এবং দ্রুত প্রতিক্রিয়া সহজতর করা।বিগ ডেটা নেতিবাচক সংজ্ঞা বিষয়বস্তু সংগ্রহ করতে পারে, অবিলম্বে সংকট ট্র্যাকিং এবং অ্যালার্ম শুরু করতে পারে, ভিড়ের সামাজিক বৈশিষ্ট্যগুলি বিশ্লেষণ করতে পারে, ইভেন্ট প্রক্রিয়ায় দৃষ্টিভঙ্গিগুলি ক্লাস্টার করতে পারে, মূল ব্যক্তি এবং যোগাযোগের পথগুলি সনাক্ত করতে পারে এবং তারপরে উদ্যোগ এবং পণ্যগুলির সুনাম রক্ষা করতে পারে এবং উপলব্ধি করতে পারে। উৎস এবং কী।নোড, দ্রুত এবং কার্যকরভাবে সংকট মোকাবেলা.

ষষ্ঠত, কোম্পানির মূল গ্রাহকদের স্ক্রীন করা হয়।

অনেক উদ্যোক্তা এই প্রশ্নে জড়িয়ে পড়েছেন: এন্টারপ্রাইজের ব্যবহারকারী, বন্ধু এবং অনুরাগীদের মধ্যে কোনটি মূল্যবান ব্যবহারকারী?বড় তথ্য দিয়ে, সম্ভবত এই সব ঘটনা দ্বারা সমর্থিত হতে পারে.ব্যবহারকারীর দ্বারা পরিদর্শন করা বিভিন্ন ওয়েবসাইট থেকে, আপনি নির্ধারণ করতে পারেন যে বিষয়গুলি আপনি যত্ন করেন তা আপনার ব্যবসার সাথে সম্পর্কিত কিনা;সোশ্যাল মিডিয়াতে ব্যবহারকারীর দ্বারা পোস্ট করা বিভিন্ন বিষয়বস্তু এবং অন্যদের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করা বিষয়বস্তু থেকে, আপনি অক্ষয় তথ্য খুঁজে পেতে পারেন, নির্দিষ্ট নিয়মগুলিকে সংযুক্ত এবং সংশ্লেষণ করার জন্য ব্যবহার করে, কোম্পানিগুলিকে কী লক্ষ্য ব্যবহারকারীদের স্ক্রিন করতে সহায়তা করতে পারে।

সপ্তম, ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করতে বিগ ডেটা ব্যবহার করা হয়।

ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করার জন্য, মূল বিষয় হল ব্যবহারকারীকে এবং আপনার পণ্যের স্থিতি যা তারা ব্যবহার করছে তা বোঝা এবং সময়মত অনুস্মারক করা।উদাহরণস্বরূপ, বিগ ডেটার যুগে, সম্ভবত আপনি যে গাড়িটি চালাচ্ছেন তা আগে থেকেই আপনার জীবন বাঁচাতে পারে।যতক্ষণ না গাড়ির অপারেশন সংক্রান্ত তথ্য পুরো গাড়ির সেন্সরগুলির মাধ্যমে সংগ্রহ করা হয়, আপনার গাড়ির মূল উপাদানগুলির সমস্যা হওয়ার আগে এটি আপনাকে বা 4S দোকানকে আগে থেকেই সতর্ক করবে।এটি কেবল অর্থ বাঁচানোর জন্য নয়, জীবন রক্ষার জন্যও।প্রকৃতপক্ষে, 2000 সালের প্রথম দিকে, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে ইউপিএস এক্সপ্রেস কোম্পানি একটি সময়মত প্রতিরক্ষামূলক মেরামত পরিচালনা করার জন্য মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে 60,000 গাড়ির রিয়েল-টাইম যানবাহনের অবস্থা সনাক্ত করতে বড় ডেটার উপর ভিত্তি করে এই ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ পদ্ধতি ব্যবহার করেছিল। .