¿Es el marketing una ciencia?Por supuesto, dado que los humanos tienen actividades comerciales, el marketing siempre ha existido y siguen surgiendo nuevas formas a medida que cambian los tiempos.En la era del big data, el marketing también ha evolucionado lentamente.
En algunos aspectos, la industria del marketing actual también tiene un potencial sin precedentes.Esta es una nueva tendencia en la dirección laboral de los profesionales del marketing en la era del big data.Mucha gente dice que combinar la sabiduría tradicional del marketing con el tremendo poder del big data puede generar enormes ventajas en el análisis cualitativo y cuantitativo.Pero para lograrlo, todavía queda mucho trabajo por hacer primero.Shawndra Hill, profesora de gestión de operaciones y de la información en la Wharton School of Business, afirmó: “Este es un momento muy emocionante.Hay muchos datos que extraer para comprender a los clientes, sus actitudes y sus actitudes.Qué estás pensando.Además, la minería de datos ha avanzado mucho en los últimos diez años, pero aún nos queda un largo camino por recorrer… es decir, descubrir el verdadero significado detrás de lo que dice la gente”.
Mucha gente siente que se acerca la era del big data, pero a menudo es solo un sentimiento vago.Para conocer su verdadero poder de marketing, puede utilizar una palabra de moda para describirlo: poco claro.De hecho, deberías intentar descifrarlo para comprender su poder.Para la mayoría de las empresas, el principal valor del marketing de big data proviene de los siguientes aspectos.
En primer lugar, análisis del comportamiento y características de los usuarios.
Obviamente, siempre que acumule suficientes datos del usuario, puede analizar las preferencias y hábitos de compra del usuario, e incluso "conocer al usuario mejor que el usuario".Con esto, es la premisa y el punto de partida de muchos marketing de big data.En cualquier caso, aquellas empresas que utilizaron como eslogan “centrado en el cliente” pueden pensar en ello.En el pasado, ¿podías realmente comprender las necesidades y pensamientos de los clientes de manera oportuna?Quizás sólo la respuesta a esta pregunta sea más clara en la era del big data.
En segundo lugar, impulsar el apoyo a la información de marketing precisa.
En los últimos años, muchas empresas siempre han mencionado el marketing de precisión, pero es muy raro, pero el spam está inundando.La razón principal es que el marketing de precisión nominal en el pasado no era muy preciso porque carecía de soporte de datos sobre las características del usuario y de un análisis detallado y preciso.En términos relativos, la publicidad RTB actual y otras aplicaciones nos muestran una mayor precisión que antes, y detrás está el soporte de big data.
En tercer lugar, orientar los productos y las actividades de marketing a favor del usuario.
Si puede comprender las principales características de los usuarios potenciales antes de que se produzca el producto y sus expectativas sobre el producto, entonces la producción de su producto puede ser lo mejor posible.Por ejemplo, Netflix utilizó análisis de big data para conocer a los directores y actores que le gustaría al público potencial antes de filmar "House of Cards", y realmente capturó los corazones de la audiencia.Por poner otro ejemplo, después del lanzamiento del tráiler de “Little Times”, Weibo supo a través de un análisis de big data que el principal grupo de audiencia de sus películas eran mujeres posteriores a los 90, por lo que las actividades de marketing posteriores se llevaron a cabo principalmente para estos grupos.
Cuarto, seguimiento de la competencia y comunicación de marca.
Lo que está haciendo un competidor es lo que muchas empresas quieren saber.Incluso si la otra parte no se lo dice, puede averiguarlo mediante el monitoreo y análisis de big data.La eficacia de la comunicación de la marca también se puede abordar mediante el análisis de big data.Por ejemplo, se pueden realizar análisis de tendencias de comunicación, análisis de características de contenido, análisis interactivo de usuarios, clasificación de sentimientos positivos y negativos, análisis de categorías de boca en boca, distribución de atributos de productos, etc.Las tendencias de comunicación de los competidores se pueden captar mediante el monitoreo, y la planificación de usuarios de evaluación comparativa de la industria se puede consultar de acuerdo con la voz del usuario. Planifique el contenido e incluso evalúe el efecto operativo de la matriz de Weibo.
Quinto, seguimiento de crisis de marca y apoyo a la gestión.
En la era de los nuevos medios, la crisis de las marcas ha hecho que muchas empresas hablen de ello.Sin embargo, los big data pueden proporcionar a las empresas información por adelantado.Durante el estallido de una crisis, lo que se necesita es rastrear la tendencia de propagación de la crisis, identificar a los participantes importantes y facilitar una respuesta rápida.Los macrodatos pueden recopilar contenido con definiciones negativas, iniciar rápidamente el seguimiento y la alarma de crisis, analizar los atributos sociales de la multitud, agrupar los puntos de vista en el proceso del evento, identificar personas clave y vías de comunicación, y luego proteger la reputación de las empresas y productos, y captar la fuente y la clave.Nodo, afronta crisis de forma rápida y eficaz.
En sexto lugar, se examinan los clientes clave de la empresa.
Muchos emprendedores se enredan en la pregunta: entre los usuarios, amigos y seguidores de la empresa, ¿cuáles son usuarios valiosos?Con big data, tal vez todo esto pueda respaldarse con hechos.De los distintos sitios web visitados por el usuario, puedes determinar si las cosas que te interesan están relacionadas con tu negocio;A partir de los diversos contenidos publicados por el usuario en las redes sociales y el contenido con el que interactúan otros, se puede descubrir que la información inagotable, utilizando ciertas reglas para asociar y sintetizar, puede ayudar a las empresas a seleccionar a los usuarios objetivo clave.
En séptimo lugar, los big data se utilizan para mejorar la experiencia del usuario.
Para mejorar la experiencia del usuario, la clave es comprender verdaderamente al usuario y el estado del producto que está utilizando, y realizar recordatorios oportunos.Por ejemplo, en la era del big data, quizás el coche que conduces pueda salvarte la vida de antemano.Siempre que la información de operación del vehículo se recopile a través de los sensores en todo el vehículo, le avisará a usted o al taller 4S con anticipación antes de que los componentes clave de su automóvil tengan problemas.Esto no es sólo para ahorrar dinero, sino también para proteger vidas.De hecho, ya en el año 2000, la empresa UPS Express en Estados Unidos utilizó este sistema de análisis predictivo basado en big data para detectar las condiciones de los vehículos en tiempo real de 60.000 vehículos en Estados Unidos con el fin de realizar reparaciones defensivas de manera oportuna. .
Hora de publicación: 16-mar-2021