Ang bili sa pagpamaligya sa baso ubos sa dagkong datos

Ang pagpamaligya ba usa ka siyensya?Siyempre, tungod kay ang mga tawo adunay mga kalihokan sa pamatigayon, ang pagpamaligya kanunay nga naglungtad, ug ang mga bag-ong porma nagpadayon sa pagtungha samtang nagbag-o ang mga panahon.Sa panahon sa dagkong datos, ang pagpamaligya hinay usab nga milambo.

Sa pila ka bahin, ang karon nga industriya sa pagpamaligya usab adunay wala pa kaniadto nga potensyal.Kini usa ka bag-ong uso sa direksyon sa pagpanarbaho sa mga propesyonal sa marketing sa panahon sa dagkong datos.Daghang mga tawo ang nag-ingon nga ang paghiusa sa tradisyonal nga kaalam sa pagpamaligya uban ang kusog nga gahum sa dagkong datos mahimo’g makahatag daghang mga bentaha sa pagtuki sa kwalitatibo ug quantitative.Apan aron mahimo kini, adunay daghan pa nga buluhaton nga kinahanglan buhaton una.Si Shawndra Hill, usa ka propesor sa mga operasyon ug pagdumala sa impormasyon sa Wharton School of Business, miingon: “Kini usa ka kulbahinam kaayo nga panahon.Adunay daghang mga datos sa akoa aron masabtan ang mga kustomer, ilang mga kinaiya ug ilang mga kinaiya.Unsa imong gihunahuna.Gawas pa, ang data mining nakahimo og dagkong mga lakang sa milabay nga napulo ka tuig, apan taas pa ang atong pag-adtoan…nga mao, aron mahibaw-an ang tinuod nga kahulogan luyo sa gisulti sa mga tawo.”

Daghang mga tawo ang mibati nga ang panahon sa dagkong datos moabut, apan kini kasagaran usa ka dili klaro nga pagbati.Alang sa tinuod nga gahum niini sa pagpamaligya, mahimo nimong gamiton ang us aka uso nga pulong aron ihulagway kini-dili klaro.Sa tinuud, kinahanglan nimong sulayan nga mahibal-an kini aron masabtan ang gahum niini.Alang sa kadaghanan sa mga kompanya, ang panguna nga kantidad sa pagpamaligya sa dagkong datos gikan sa mga mosunud nga aspeto.

Una, pagtuki sa pamatasan ug mga kinaiya sa tiggamit.

Dayag nga, basta makatigom ka og igong datos sa tiggamit, mahimo nimong analisahon ang mga gusto sa tiggamit ug mga batasan sa pagpalit, ug bisan ang "mas mailhan ang tiggamit kaysa tiggamit."Uban niini, kini ang pasiuna ug pagsugod nga punto sa daghang dagkong pagpamaligya sa datos.Sa bisan unsang kaso, kadtong mga kompanya nga migamit sa "customer-centric" isip ilang slogan makahunahuna bahin niini.Kaniadto, masabtan ba nimo ang mga panginahanglan ug hunahuna sa mga kostumer sa tukma nga panahon?Tingali ang tubag lamang niini nga pangutana sa panahon sa dagkong datos mas klaro.

Ikaduha, iduso ang suporta alang sa tukma nga impormasyon sa marketing.

Sa miaging pipila ka tuig, ang pagpamaligya sa katukma kanunay nga gihisgutan sa daghang mga kompanya, apan kini talagsa ra, apan ang spam nagbaha.Ang nag-unang rason mao nga ang nominal precision marketing sa nangagi dili kaayo tukma, tungod kay kini kulang user kinaiya data suporta ug detalyado ug tukma nga pagtuki.Sa relatibong pagsulti, ang kasamtangang RTB nga advertising ug uban pang mga aplikasyon nagpakita kanamo nga mas tukma kaysa kaniadto, ug luyo niini mao ang suporta sa dagkong datos.

Ikatulo, giya ang mga produkto ug mga kalihokan sa pagpamaligya sa pabor sa tiggamit.

Kung masabtan nimo ang mga nag-unang kinaiya sa mga potensyal nga tiggamit sa wala pa magama ang produkto, ug ang ilang mga gipaabut sa produkto, nan ang paghimo sa imong produkto mahimo’g ingon ka maayo kutob sa mahimo.Pananglitan, ang Netflix migamit ug dagkong data analysis aron mahibaloan ang mga direktor ug aktor nga gusto sa mga potensyal nga mamiminaw sa dili pa i-shoot ang “House of Cards”, ug nakuha gyud niini ang kasingkasing sa mga mamiminaw.Alang sa lain nga pananglitan, pagkahuman nga gipagawas ang trailer sa "Little Times", nahibal-an gikan sa Weibo pinaagi sa daghang pag-analisar sa datos nga ang panguna nga grupo sa mga mamiminaw sa mga pelikula niini mao ang mga babaye nga post-90s, mao nga ang mga nagsunod nga mga kalihokan sa pagpamaligya labi nga gihimo alang sa kini nga mga grupo.

Ikaupat, pagmonitor sa kakompetensya ug komunikasyon sa brand.

Ang gibuhat sa usa ka kakompetensya mao ang gusto mahibal-an sa daghang mga kompanya.Bisan kung dili isulti kanimo sa pikas nga partido, mahimo nimong mahibal-an pinaagi sa pag-monitor ug pagtuki sa dagkong datos.Ang pagka-epektibo sa komunikasyon sa brand mahimo usab nga mapunting pinaagi sa pag-analisar sa dagkong datos.Pananglitan, ang pag-analisa sa uso sa komunikasyon, pag-analisar sa bahin sa sulud, pagtuki sa interactive nga tiggamit, positibo ug negatibo nga klasipikasyon sa sentimento, pagtuki sa kategorya nga pulong-sa-baba, pag-apod-apod sa mga hiyas sa produkto, ug uban pa.Ang uso sa komunikasyon sa mga kakompetensya mahimong masabtan pinaagi sa pag-monitor, ug ang pag-benchmark sa industriya sa pagplano sa tiggamit mahimong i-refer sumala sa tingog sa tiggamit Plano ang sulud ug bisan ang pagtimbang-timbang sa epekto sa operasyon sa Weibo matrix.

Ikalima, pagmonitor sa krisis sa brand ug suporta sa pagdumala.

Sa bag-ong panahon sa media, ang krisis sa brand hinungdan sa daghang mga kompanya nga maghisgot bahin niini.Bisan pa, ang dagkong datos makahatag sa mga kompanya og mga panabut nga abante.Atol sa pag-ulbo sa usa ka krisis, ang gikinahanglan mao ang pagsubay sa dagan sa pagkaylap sa krisis, pag-ila sa mga importanteng partisipante, ug pagpadali sa paspas nga pagtubag.Ang dagkong mga datos makakolekta og negatibo nga kahulugan sa sulod, magsugod dayon sa pagsubay sa krisis ug alarma, pag-analisar sa sosyal nga mga kinaiya sa panon, paghugpong sa mga panglantaw sa proseso sa panghitabo, pag-ila sa mga importanteng tawo ug mga dalan sa komunikasyon, ug unya panalipdan ang reputasyon sa mga negosyo ug mga produkto, ug kuhaa ang tinubdan ug yawe.Node, dali ug epektibo nga atubangon ang mga krisis.

Ikaunom, ang mga nag-unang kustomer sa kompanya gisusi.

Daghang mga negosyante ang nalambigit sa pangutana: taliwala sa mga tiggamit, mga higala ug mga fans sa negosyo, hain ang mga bililhon nga tiggamit?Uban sa dagkong datos, tingali kining tanan masuportahan sa mga kamatuoran.Gikan sa lain-laing mga website nga gibisitahan sa user, mahimo nimong mahibal-an kung ang mga butang nga imong gimahal adunay kalabotan sa imong negosyo;gikan sa lain-laing mga sulod posted sa user sa social media ug sa sulod interact sa uban, nga imong mahimo sa pagpangita sa dili mahurot nga Impormasyon, sa paggamit sa pipila ka mga lagda sa pagpakig-uban ug synthesize, makatabang sa mga kompanya sa screen yawe target tiggamit.

Ikapito, ang dagkong datos gigamit aron mapauswag ang kasinatian sa tiggamit.

Aron mapauswag ang kasinatian sa tiggamit, ang yawe mao ang tinuud nga pagsabut sa tiggamit ug ang kahimtang sa imong produkto nga ilang gigamit, ug paghimo sa tukma sa panahon nga mga pahinumdom.Pananglitan, sa panahon sa dagkong datos, tingali ang awto nga imong gimaneho makaluwas sa imong kinabuhi nga abante.Hangtud nga ang impormasyon sa operasyon sa sakyanan makolekta pinaagi sa mga sensor sa tibuok sakyanan, kini magpasidaan kanimo o sa 4S shop sa dili pa ang mga importanteng sangkap sa imong sakyanan adunay mga problema.Dili lang kini aron makadaginot sa kuwarta, apan aron mapanalipdan usab ang mga kinabuhi.Sa tinuud, kaniadtong 2000, gigamit sa UPS express nga kompanya sa Estados Unidos kini nga predictive analysis system nga gibase sa dagkong datos aron mahibal-an ang tinuod nga panahon nga mga kondisyon sa sakyanan sa 60,000 ka mga sakyanan sa Estados Unidos aron sa pagpahigayon sa depensiba nga pag-ayo sa tukma sa panahon nga paagi. .