Ydy marchnata yn wyddoniaeth?Wrth gwrs, gan fod gan fodau dynol weithgareddau masnachu, mae marchnata wedi bodoli erioed, ac mae ffurfiau newydd yn parhau i ddod i'r amlwg wrth i'r amseroedd newid.Yn oes data mawr, mae marchnata hefyd wedi esblygu'n araf.
Mewn rhai agweddau, mae gan y diwydiant marchnata presennol hefyd botensial digynsail.Mae hon yn duedd newydd yng nghyfeiriad cyflogaeth gweithwyr marchnata proffesiynol yn oes data mawr.Mae llawer o bobl yn dweud y gallai cyfuno doethineb marchnata traddodiadol â phŵer aruthrol data mawr arwain at fanteision enfawr mewn dadansoddiad ansoddol a meintiol.Ond i wneud hyn, mae llawer o waith i'w wneud yn gyntaf.Dywedodd Shawndra Hill, athro gweithrediadau a rheoli gwybodaeth yn Ysgol Fusnes Wharton: “Mae hwn yn gyfnod cyffrous iawn.Mae llawer o ddata i mi i ddeall cwsmeriaid, eu hagweddau a'u hagweddau.Beth ydych chi'n meddwl amdano.Ar ben hynny, mae cloddio data wedi cymryd camau breision yn ystod y deng mlynedd diwethaf, ond mae gennym ni ffordd bell i fynd eto…hynny yw, darganfod beth yw gwir ystyr yr hyn y mae pobl yn ei ddweud.”
Mae llawer o bobl yn teimlo bod oes data mawr yn dod, ond yn aml dim ond teimlad annelwig ydyw.Am ei wir bŵer i farchnata, gallwch ddefnyddio gair ffasiynol i'w ddisgrifio-aneglur.Mewn gwirionedd, dylech geisio ei ddarganfod i ddeall ei bŵer.I'r rhan fwyaf o gwmnïau, daw prif werth marchnata data mawr o'r agweddau canlynol.
Yn gyntaf, dadansoddiad o ymddygiad a nodweddion defnyddwyr.
Yn amlwg, cyn belled â'ch bod yn cronni digon o ddata defnyddwyr, gallwch ddadansoddi dewisiadau ac arferion prynu'r defnyddiwr, a hyd yn oed "adnabod y defnyddiwr yn well na'r defnyddiwr."Gyda hyn, dyma gynsail a man cychwyn llawer o farchnata data mawr.Beth bynnag, gall y cwmnïau hynny a ddefnyddiodd “cwsmer-ganolog” fel eu slogan feddwl amdano.Yn y gorffennol, a allech chi wir ddeall anghenion a meddyliau cwsmeriaid mewn modd amserol?Efallai mai dim ond yr ateb i'r cwestiwn hwn yn oes y data mawr sy'n gliriach.
Yn ail, gwthio cefnogaeth ar gyfer gwybodaeth farchnata fanwl gywir.
Dros yr ychydig flynyddoedd diwethaf, mae marchnata manwl bob amser wedi cael ei grybwyll gan lawer o gwmnïau, ond mae'n brin iawn, ond mae sbam yn llifogydd.Y prif reswm yw nad oedd y marchnata trachywiredd enwol yn y gorffennol yn gywir iawn, oherwydd nid oedd ganddo gefnogaeth data nodweddiadol defnyddiwr a dadansoddiad manwl a chywir.Yn gymharol siarad, mae'r hysbysebion RTB cyfredol a chymwysiadau eraill yn dangos gwell cywirdeb i ni nag o'r blaen, ac y tu ôl iddo mae cefnogaeth data mawr.
Yn drydydd, arwain cynhyrchion a gweithgareddau marchnata i ffafr y defnyddiwr.
Os gallwch chi ddeall prif nodweddion defnyddwyr posibl cyn i'r cynnyrch gael ei gynhyrchu, a'u disgwyliadau o'r cynnyrch, yna gall eich cynhyrchiad cynnyrch fod mor dda ag y gall fod.Er enghraifft, defnyddiodd Netflix ddadansoddiadau data mawr i adnabod y cyfarwyddwyr a'r actorion y byddai darpar gynulleidfaoedd yn eu hoffi cyn saethu "House of Cards", ac fe ddaliodd galonnau'r gynulleidfa mewn gwirionedd.Er enghraifft, ar ôl i'r trelar o "Little Times" gael ei ryddhau, dysgwyd gan Weibo trwy ddadansoddi data mawr mai menywod ôl-90au oedd prif grŵp cynulleidfa ei ffilmiau, felly cynhaliwyd gweithgareddau marchnata dilynol yn bennaf ar gyfer y grwpiau hyn.
Yn bedwerydd, monitro cystadleuwyr a chyfathrebu brand.
Yr hyn y mae cystadleuydd yn ei wneud yw'r hyn y mae llawer o gwmnïau eisiau ei wybod.Hyd yn oed os na fydd y parti arall yn dweud wrthych, gallwch ddarganfod trwy fonitro a dadansoddi data mawr.Gellir targedu effeithiolrwydd cyfathrebu brand hefyd trwy ddadansoddi data mawr.Er enghraifft, gellir cynnal dadansoddiad o dueddiadau cyfathrebu, dadansoddi nodweddion cynnwys, dadansoddiad defnyddwyr rhyngweithiol, dosbarthiad teimladau cadarnhaol a negyddol, dadansoddiad categori llafar, dosbarthiad priodoleddau cynnyrch, ac ati.Gellir amgyffred tuedd cyfathrebu cystadleuwyr trwy fonitro, a gellir cyfeirio at gynllunio defnyddwyr meincnodi diwydiant yn ôl llais y defnyddiwr Cynllunio'r cynnwys a hyd yn oed werthuso effaith gweithrediad matrics Weibo.
Yn bumed, monitro argyfwng brand a chymorth rheoli.
Yn oes y cyfryngau newydd, mae'r argyfwng brand wedi achosi llawer o gwmnïau i siarad amdano.Fodd bynnag, gall data mawr roi mewnwelediad i gwmnïau ymlaen llaw.Yn ystod yr argyfwng, yr hyn sydd ei angen yw olrhain y duedd o ymlediad argyfwng, nodi cyfranogwyr pwysig, a hwyluso ymateb cyflym.Gall data mawr gasglu cynnwys diffiniad negyddol, dechrau olrhain argyfwng a larwm yn brydlon, dadansoddi nodweddion cymdeithasol y dorf, clystyru'r safbwyntiau yn y broses ddigwyddiad, nodi pobl allweddol a llwybrau cyfathrebu, ac yna amddiffyn enw da mentrau a chynhyrchion, a gafael y ffynhonnell a'r allwedd.Nod, delio ag argyfyngau yn gyflym ac yn effeithiol.
Yn chweched, mae cwsmeriaid allweddol y cwmni yn cael eu sgrinio.
Mae llawer o entrepreneuriaid wedi ymgolli yn y cwestiwn: ymhlith defnyddwyr, ffrindiau a chefnogwyr y fenter, pa rai sy'n ddefnyddwyr gwerthfawr?Gyda data mawr, efallai y gall hyn oll gael ei gefnogi gan ffeithiau.O'r gwefannau amrywiol y mae'r defnyddiwr yn ymweld â nhw, gallwch chi benderfynu a yw'r pethau sy'n bwysig i chi yn gysylltiedig â'ch busnes;o'r cynnwys amrywiol a bostiwyd gan y defnyddiwr ar gyfryngau cymdeithasol a'r cynnwys a ryngweithiodd ag eraill, gallwch ddarganfod y Wybodaeth ddihysbydd, gan ddefnyddio rheolau penodol i gysylltu a syntheseiddio, yn gallu helpu cwmnïau i sgrinio defnyddwyr targed allweddol.
Yn seithfed, defnyddir data mawr i wella profiad y defnyddiwr.
Er mwyn gwella profiad y defnyddiwr, yr allwedd yw deall yn iawn y defnyddiwr a statws eich cynnyrch y mae'n ei ddefnyddio, a gwneud nodiadau atgoffa amserol.Er enghraifft, yn oes data mawr, efallai y gall y car rydych chi'n ei yrru achub eich bywyd ymlaen llaw.Cyn belled â bod gwybodaeth gweithrediad y cerbyd yn cael ei chasglu trwy'r synwyryddion trwy'r cerbyd, bydd yn eich rhybuddio chi neu'r siop 4S ymlaen llaw cyn i gydrannau allweddol eich car gael problemau.Mae hyn nid yn unig i arbed arian, ond hefyd i amddiffyn bywydau.Mewn gwirionedd, mor gynnar â 2000, defnyddiodd y cwmni cyflym UPS yn yr Unol Daleithiau y system ddadansoddi ragfynegol hon yn seiliedig ar ddata mawr i ganfod amodau cerbydau amser real o 60,000 o gerbydau yn yr Unol Daleithiau er mwyn cynnal atgyweiriadau amddiffynnol mewn modd amserol. .
Amser post: Mawrth-16-2021