મોટા ડેટા હેઠળ કાચનું માર્કેટિંગ મૂલ્ય

શું માર્કેટિંગ એ વિજ્ઞાન છે?અલબત્ત, માનવીઓ પાસે વેપારી પ્રવૃત્તિઓ હોવાથી, માર્કેટિંગ હંમેશા અસ્તિત્વમાં છે, અને સમય બદલાતા નવા સ્વરૂપો બહાર આવતા રહે છે.મોટા ડેટાના યુગમાં, માર્કેટિંગ પણ ધીમે ધીમે વિકસિત થયું છે.

કેટલીક બાબતોમાં, વર્તમાન માર્કેટિંગ ઉદ્યોગમાં પણ અભૂતપૂર્વ સંભાવના છે.બિગ ડેટાના યુગમાં માર્કેટિંગ પ્રોફેશનલ્સની રોજગારની દિશામાં આ એક નવો ટ્રેન્ડ છે.ઘણા લોકો કહે છે કે પરંપરાગત માર્કેટિંગ શાણપણને મોટા ડેટાની જબરદસ્ત શક્તિ સાથે જોડવાથી ગુણાત્મક અને જથ્થાત્મક વિશ્લેષણમાં મોટા ફાયદાઓ થઈ શકે છે.પરંતુ આ કરવા માટે, હજી ઘણું કામ કરવાનું બાકી છે.વૉર્ટન સ્કૂલ ઑફ બિઝનેસમાં ઑપરેશન્સ અને ઇન્ફર્મેશન મેનેજમેન્ટના પ્રોફેસર શૉન્દ્રા હિલે કહ્યું: “આ ખૂબ જ રોમાંચક સમય છે.ગ્રાહકો, તેમના વલણ અને તેમના વલણને સમજવા માટે મારી પાસે ઘણો ડેટા છે.તમે શેના વિશે વિચારી રહ્યા છો.આ ઉપરાંત, ડેટા માઇનિંગે છેલ્લાં દસ વર્ષમાં ઘણી પ્રગતિ કરી છે, પરંતુ અમારે હજુ લાંબી મજલ કાપવાની છે…એટલે કે, લોકો જે કહે છે તેની પાછળનો સાચો અર્થ શોધવાનો છે.”

ઘણા લોકોને લાગે છે કે મોટા ડેટાનો યુગ આવી રહ્યો છે, પરંતુ તે ઘણીવાર માત્ર અસ્પષ્ટ લાગણી હોય છે.માર્કેટિંગમાં તેની સાચી શક્તિ માટે, તમે તેનું વર્ણન કરવા માટે ફેશનેબલ શબ્દનો ઉપયોગ કરી શકો છો-અસ્પષ્ટ.હકીકતમાં, તમારે તેની શક્તિને સમજવા માટે તેને શોધવાનો પ્રયાસ કરવો જોઈએ.મોટાભાગની કંપનીઓ માટે, મોટા ડેટા માર્કેટિંગનું મુખ્ય મૂલ્ય નીચેના પાસાઓ પરથી આવે છે.

પ્રથમ, વપરાશકર્તા વર્તન અને લાક્ષણિકતાઓનું વિશ્લેષણ.

દેખીતી રીતે, જ્યાં સુધી તમે પર્યાપ્ત વપરાશકર્તા ડેટા એકઠા કરો છો, ત્યાં સુધી તમે વપરાશકર્તાની પસંદગીઓ અને ખરીદવાની આદતોનું વિશ્લેષણ કરી શકો છો અને "વપરાશકર્તા કરતાં વપરાશકર્તાને વધુ સારી રીતે જાણી શકો છો."આ સાથે, તે ઘણા મોટા ડેટા માર્કેટિંગનો આધાર અને પ્રારંભિક બિંદુ છે.કોઈ પણ સંજોગોમાં, તે કંપનીઓ કે જેણે તેમના સૂત્ર તરીકે "ગ્રાહક-કેન્દ્રિત" નો ઉપયોગ કર્યો છે તે તેના વિશે વિચારી શકે છે.ભૂતકાળમાં, શું તમે ખરેખર ગ્રાહકોની જરૂરિયાતો અને વિચારોને સમયસર સમજી શકતા હતા?કદાચ મોટા ડેટાના યુગમાં આ પ્રશ્નનો જવાબ વધુ સ્પષ્ટ છે.

બીજું, ચોકસાઇ માર્કેટિંગ માહિતી માટે સમર્થનને દબાણ કરો.

છેલ્લા કેટલાક વર્ષોમાં, ઘણી કંપનીઓ દ્વારા ચોકસાઇ માર્કેટિંગનો હંમેશા ઉલ્લેખ કરવામાં આવ્યો છે, પરંતુ તે ખૂબ જ દુર્લભ છે, પરંતુ સ્પામ પૂર આવે છે.મુખ્ય કારણ એ છે કે ભૂતકાળમાં નજીવી ચોકસાઇ માર્કેટિંગ ખૂબ સચોટ ન હતી, કારણ કે તેમાં વપરાશકર્તાની લાક્ષણિકતા ડેટા સપોર્ટ અને વિગતવાર અને સચોટ વિશ્લેષણનો અભાવ હતો.સાપેક્ષ રીતે કહીએ તો, વર્તમાન RTB જાહેરાત અને અન્ય એપ્લિકેશનો અમને પહેલા કરતા વધુ સારી ચોકસાઈ બતાવે છે અને તેની પાછળ મોટા ડેટાનો આધાર છે.

ત્રીજું, ઉત્પાદનો અને માર્કેટિંગ પ્રવૃત્તિઓને વપરાશકર્તાની તરફેણમાં માર્ગદર્શન આપો.

જો તમે ઉત્પાદનનું ઉત્પાદન કરતા પહેલા સંભવિત વપરાશકર્તાઓની મુખ્ય લાક્ષણિકતાઓ અને ઉત્પાદન પ્રત્યેની તેમની અપેક્ષાઓને સમજી શકો છો, તો તમારું ઉત્પાદન ઉત્પાદન જેટલું સારું હોઈ શકે તેટલું સારું થઈ શકે છે.ઉદાહરણ તરીકે, Netflix એ નિર્દેશકો અને અભિનેતાઓને જાણવા માટે મોટા ડેટા વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કર્યો કે જે સંભવિત પ્રેક્ષકોને "હાઉસ ઓફ કાર્ડ્સ" ના શૂટિંગ પહેલાં ગમશે, અને તેણે ખરેખર પ્રેક્ષકોના હૃદયને કબજે કર્યું.બીજા ઉદાહરણ તરીકે, “લિટલ ટાઈમ્સ” નું ટ્રેલર રિલીઝ થયા પછી, મોટા ડેટા વિશ્લેષણ દ્વારા વેઇબો પાસેથી જાણવા મળ્યું કે તેની ફિલ્મોનું મુખ્ય પ્રેક્ષક જૂથ 90 ના દાયકા પછીની મહિલાઓ છે, તેથી અનુગામી માર્કેટિંગ પ્રવૃત્તિઓ મુખ્યત્વે આ જૂથો માટે હાથ ધરવામાં આવી હતી.

ચોથું, સ્પર્ધક મોનીટરીંગ અને બ્રાન્ડ કોમ્યુનિકેશન.

સ્પર્ધક શું કરે છે તે ઘણી કંપનીઓ જાણવા માંગે છે.જો અન્ય પક્ષ તમને ન કહે તો પણ તમે મોટા ડેટા મોનિટરિંગ અને વિશ્લેષણ દ્વારા શોધી શકો છો.મોટા ડેટા વિશ્લેષણ દ્વારા બ્રાન્ડ કમ્યુનિકેશનની અસરકારકતાને પણ લક્ષ્ય બનાવી શકાય છે.ઉદાહરણ તરીકે, કોમ્યુનિકેશન ટ્રેન્ડ એનાલિસિસ, કન્ટેન્ટ ફીચર એનાલિસિસ, ઇન્ટરેક્ટિવ યુઝર એનાલિસિસ, પોઝિટિવ અને નેગેટિવ સેન્ટિમેન્ટ ક્લાસિફિકેશન, વર્ડ-ઑફ-માઉથ કૅટેગરી એનાલિસિસ, પ્રોડક્ટ એટ્રિબ્યુટ ડિસ્ટ્રિબ્યુશન વગેરે હાથ ધરી શકાય છે.સ્પર્ધકોના સંદેશાવ્યવહારના વલણને મોનિટરિંગ દ્વારા પકડી શકાય છે, અને ઉદ્યોગના બેન્ચમાર્કિંગ વપરાશકર્તા આયોજનને વપરાશકર્તાના અવાજ અનુસાર સામગ્રીની યોજના બનાવી શકાય છે અને Weibo મેટ્રિક્સની કામગીરીની અસરનું મૂલ્યાંકન પણ કરી શકાય છે.

પાંચમું, બ્રાન્ડ કટોકટી મોનિટરિંગ અને મેનેજમેન્ટ સપોર્ટ.

નવા મીડિયા યુગમાં, બ્રાન્ડ કટોકટીના કારણે ઘણી કંપનીઓ તેના વિશે વાત કરી રહી છે.જો કે, મોટા ડેટા કંપનીઓને અગાઉથી આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરી શકે છે.કટોકટી ફાટી નીકળતી વખતે, કટોકટીના પ્રસારના વલણને ટ્રૅક કરવા, મહત્વપૂર્ણ સહભાગીઓને ઓળખવા અને ઝડપી પ્રતિસાદની સુવિધા આપવાની જરૂર છે.મોટા ડેટા નકારાત્મક વ્યાખ્યા સામગ્રી એકત્રિત કરી શકે છે, તાત્કાલિક કટોકટી ટ્રેકિંગ અને એલાર્મ શરૂ કરી શકે છે, ભીડના સામાજિક લક્ષણોનું વિશ્લેષણ કરી શકે છે, ઘટના પ્રક્રિયામાં દૃષ્ટિકોણને ક્લસ્ટર કરી શકે છે, મુખ્ય લોકો અને સંદેશાવ્યવહારના માર્ગોને ઓળખી શકે છે, અને પછી સાહસો અને ઉત્પાદનોની પ્રતિષ્ઠાનું રક્ષણ કરી શકે છે, અને સમજણ મેળવી શકે છે. સ્ત્રોત અને કી.નોડ, ઝડપથી અને અસરકારક રીતે કટોકટીનો સામનો કરો.

છઠ્ઠું, કંપનીના મુખ્ય ગ્રાહકોની તપાસ કરવામાં આવે છે.

ઘણા ઉદ્યોગસાહસિકો પ્રશ્નમાં ફસાયેલા છે: એન્ટરપ્રાઇઝના વપરાશકર્તાઓ, મિત્રો અને ચાહકોમાં, કયા મૂલ્યવાન વપરાશકર્તાઓ છે?મોટા ડેટા સાથે, કદાચ આ બધાને તથ્યો દ્વારા સમર્થન આપી શકાય છે.વપરાશકર્તા દ્વારા મુલાકાત લીધેલ વિવિધ વેબસાઇટ્સ પરથી, તમે નક્કી કરી શકો છો કે તમે જે વસ્તુઓની કાળજી લો છો તે તમારા વ્યવસાય સાથે સંબંધિત છે કે કેમ;સોશિયલ મીડિયા પર વપરાશકર્તા દ્વારા પોસ્ટ કરવામાં આવેલી વિવિધ સામગ્રી અને અન્ય લોકો સાથે વાર્તાલાપ કરાયેલ સામગ્રીમાંથી, તમે અખૂટ માહિતી શોધી શકો છો, ચોક્કસ નિયમોનો ઉપયોગ કરીને સાંકળવા અને સંશ્લેષણ કરવા માટે, કંપનીઓને મુખ્ય લક્ષ્ય વપરાશકર્તાઓને સ્ક્રીન કરવામાં મદદ કરી શકે છે.

સાતમું, મોટા ડેટાનો ઉપયોગ વપરાશકર્તા અનુભવ સુધારવા માટે થાય છે.

વપરાશકર્તાના અનુભવને બહેતર બનાવવા માટે, ચાવી એ છે કે વપરાશકર્તા અને તમારા ઉત્પાદનની સ્થિતિ જે તેઓ ઉપયોગ કરી રહ્યાં છે તેને સાચી રીતે સમજવી અને સમયસર રીમાઇન્ડર બનાવવું.ઉદાહરણ તરીકે, મોટા ડેટાના યુગમાં, કદાચ તમે જે કાર ચલાવી રહ્યા છો તે તમારા જીવનને અગાઉથી બચાવી શકે છે.જ્યાં સુધી વાહનની કામગીરીની માહિતી સમગ્ર વાહનમાં સેન્સર દ્વારા એકત્રિત કરવામાં આવે છે, ત્યાં સુધી તે તમને અથવા 4S દુકાનને તમારી કારના મુખ્ય ઘટકોમાં સમસ્યા આવે તે પહેલાં અગાઉથી ચેતવણી આપશે.આ માત્ર પૈસા બચાવવા માટે જ નથી, પણ જીવન બચાવવા માટે પણ છે.વાસ્તવમાં, 2000 ની શરૂઆતમાં, યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સમાં યુપીએસ એક્સપ્રેસ કંપનીએ સમયસર રક્ષણાત્મક સમારકામ કરવા માટે યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સમાં 60,000 વાહનોની વાસ્તવિક સમયની વાહન સ્થિતિ શોધવા માટે મોટા ડેટા પર આધારિત આ આગાહીત્મક વિશ્લેષણ સિસ્ટમનો ઉપયોગ કર્યો હતો. .