Je li marketing znanost?Naravno, budući da ljudi imaju trgovinske aktivnosti, marketing je oduvijek postojao, a novi oblici nastavljaju se pojavljivati kako se vremena mijenjaju.U eri velikih podataka i marketing se sporo razvijao.
U nekim aspektima, trenutna marketinška industrija također ima potencijal bez presedana.Ovo je novi trend u smjeru zapošljavanja marketinških stručnjaka u eri velikih podataka.Mnogi ljudi kažu da kombiniranje tradicionalne marketinške mudrosti s ogromnom snagom velikih podataka može dati velike prednosti u kvalitativnoj i kvantitativnoj analizi.Ali da bi se to postiglo, potrebno je obaviti još puno posla.Shawndra Hill, profesorica operacija i upravljanja informacijama na Wharton School of Business, rekla je: “Ovo je vrlo uzbudljivo vrijeme.Postoji mnogo podataka koje treba iskopati kako bismo razumjeli kupce, njihove stavove i stavove.o čemu razmišljašOsim toga, rudarenje podataka je napravilo velike korake u proteklih deset godina, ali još uvijek imamo dug put...odnosno, dokučiti pravo značenje iza onoga što ljudi govore.”
Mnogi ljudi osjećaju da dolazi era velikih podataka, ali to je često samo nejasan osjećaj.Za njegovu pravu marketinšku moć, možete upotrijebiti pomodnu riječ da ga opišete - nejasno.Zapravo, trebali biste to pokušati shvatiti kako biste razumjeli njegovu moć.Za većinu tvrtki, glavna vrijednost big data marketinga proizlazi iz sljedećih aspekata.
Prvo, analiza ponašanja i karakteristika korisnika.
Očito, sve dok prikupite dovoljno korisničkih podataka, možete analizirati korisničke preferencije i kupovne navike, pa čak i "poznavati korisnika bolje od korisnika."Time je to premisa i polazište mnogih marketinga velikih podataka.U svakom slučaju, o tome mogu razmisliti one tvrtke koje su kao slogan koristile “centric na kupca”.Jeste li u prošlosti zaista mogli na vrijeme razumjeti potrebe i razmišljanja kupaca?Možda je tek odgovor na ovo pitanje u eri velikih podataka jasniji.
Drugo, pritisnite podršku za precizne marketinške informacije.
Tijekom proteklih nekoliko godina mnoge su tvrtke uvijek spominjale precizni marketing, no vrlo je rijedak, ali neželjena pošta preplavljuje.Glavni razlog je taj što marketing nominalne preciznosti u prošlosti nije bio vrlo precizan, jer mu je nedostajala podrška korisničkim karakterističnim podacima i detaljna i točna analiza.Relativno govoreći, sadašnje RTB oglašavanje i druge aplikacije pokazuju nam veću točnost nego prije, a iza toga stoji podrška big data.
Treće, usmjerite proizvode i marketinške aktivnosti u korist korisnika.
Ako možete razumjeti glavne karakteristike potencijalnih korisnika prije proizvodnje proizvoda i njihova očekivanja od proizvoda, tada proizvodnja vašeg proizvoda može biti najbolja.Na primjer, Netflix je koristio analizu velikih podataka kako bi znao redatelje i glumce koji bi se potencijalnoj publici svidjeli prije snimanja “Kuće od karata” i stvarno je zarobio srca publike.Na primjer, nakon što je objavljen trailer za “Little Times”, Weibo je analizom velikih podataka doznao da su glavna publika njegovih filmova žene nakon 90-ih, pa su naknadne marketinške aktivnosti uglavnom provedene za te skupine.
Četvrto, praćenje konkurenata i komunikacija robne marke.
Mnoge tvrtke žele znati što konkurent radi.Čak i ako vam druga strana neće reći, možete saznati putem praćenja i analize velikih podataka.Učinkovitost komunikacije robne marke također se može ciljati analizom velikih podataka.Na primjer, može se provesti analiza komunikacijskih trendova, analiza značajki sadržaja, interaktivna analiza korisnika, klasifikacija pozitivnih i negativnih osjećaja, analiza kategorije usmene predaje, distribucija atributa proizvoda itd.Komunikacijski trend konkurenata može se shvatiti putem praćenja, a industrijsko usporedno ispitivanje korisničkog planiranja može se uputiti u skladu s korisničkim glasom. Planirajte sadržaj, pa čak i procijenite radni učinak Weibo matrice.
Peto, praćenje krize marke i podrška upravljanju.
U novoj medijskoj eri, kriza brendova potaknula je mnoge tvrtke da o tome govore.Međutim, veliki podaci mogu tvrtkama pružiti uvide unaprijed.Tijekom izbijanja krize potrebno je pratiti trend širenja krize, identificirati važne sudionike i omogućiti brz odgovor.Veliki podaci mogu prikupiti sadržaj negativne definicije, odmah pokrenuti praćenje krize i alarmirati, analizirati društvene atribute gomile, grupirati gledišta u procesu događaja, identificirati ključne ljude i komunikacijske putove, a zatim zaštititi ugled poduzeća i proizvoda i shvatiti izvor i ključ.Čvor, brzo i učinkovito rješavanje kriza.
Šesto, provjeravaju se ključni klijenti tvrtke.
Mnogi se poduzetnici zapetljaju u pitanje: među korisnicima, prijateljima i obožavateljima poduzeća, koji su vrijedni korisnici?Uz velike podatke, možda se sve to može potkrijepiti činjenicama.Na temelju različitih web stranica koje posjećuje korisnik možete utvrditi jesu li stvari do kojih vam je stalo povezane s vašim poslovanjem;iz različitih sadržaja koje je korisnik objavio na društvenim mrežama i sadržaja u interakciji s drugima, možete saznati neiscrpne informacije, pomoću određenih pravila za povezivanje i sintetiziranje, mogu pomoći tvrtkama da pregledaju ključne ciljne korisnike.
Sedmo, veliki podaci koriste se za poboljšanje korisničkog iskustva.
Za poboljšanje korisničkog iskustva ključno je istinsko razumijevanje korisnika i statusa vašeg proizvoda koji koriste te pravodobno podsjećanje.Na primjer, u eri velikih podataka, možda vam automobil koji vozite može unaprijed spasiti život.Sve dok se podaci o radu vozila prikupljaju putem senzora u cijelom vozilu, oni će vas ili 4S trgovinu unaprijed upozoriti prije nego što ključne komponente vašeg automobila budu imale problema.Ovo nije samo zbog uštede novca, već i zbog zaštite života.Zapravo, već 2000. godine, tvrtka UPS express u Sjedinjenim Državama koristila je ovaj sustav prediktivne analize temeljen na velikim podacima za otkrivanje stanja vozila u stvarnom vremenu za 60 000 vozila u Sjedinjenim Državama kako bi pravodobno provela obrambene popravke .
Vrijeme objave: 16. ožujka 2021