Ապակու շուկայավարման արժեքը մեծ տվյալների ներքո

Արդյո՞ք շուկայավարումը գիտություն է:Իհարկե, քանի որ մարդիկ առևտրային գործունեություն են ծավալում, մարքեթինգը միշտ գոյություն է ունեցել, և ժամանակի փոփոխության հետ մեկտեղ շարունակում են առաջանալ նոր ձևեր:Մեծ տվյալների դարաշրջանում մարքեթինգը նույնպես դանդաղ է զարգացել:

Որոշ առումներով ներկայիս մարքեթինգային ոլորտը նույնպես աննախադեպ ներուժ ունի:Սա նոր միտում է մարքեթինգի մասնագետների զբաղվածության ուղղությամբ մեծ տվյալների դարաշրջանում:Շատերն ասում են, որ ավանդական մարքեթինգային իմաստության համադրումը մեծ տվյալների հսկայական ուժի հետ կարող է հսկայական առավելություններ տալ որակական և քանակական վերլուծության մեջ:Բայց դա անելու համար նախ դեռ շատ աշխատանք կա անելու:Ուորթոնի բիզնեսի դպրոցի գործառնությունների և տեղեկատվության կառավարման պրոֆեսոր Շոնդրա Հիլլն ասաց. «Սա շատ հետաքրքիր ժամանակ է:Հաճախորդներին, նրանց վերաբերմունքն ու վերաբերմունքը հասկանալու համար շատ տվյալներ կան իմ կողմից:Ինչ եք մտածում.Բացի այդ, տվյալների արդյունահանումը մեծ առաջընթաց է գրանցել վերջին տասը տարիներին, բայց մենք դեռ երկար ճանապարհ ունենք անցնելու… այսինքն՝ պարզելու մարդկանց ասածների իրական իմաստը»:

Շատերը կարծում են, որ գալիս է մեծ տվյալների դարաշրջանը, բայց հաճախ դա պարզապես անորոշ զգացողություն է:Մարկետինգային իր իրական ուժի համար դուք կարող եք օգտագործել նորաձև բառ այն նկարագրելու համար՝ անհասկանալի:Իրականում, դուք պետք է փորձեք պարզել այն, որպեսզի հասկանաք դրա ուժը:Ընկերությունների մեծամասնության համար մեծ տվյալների շուկայավարման հիմնական արժեքը գալիս է հետևյալ ասպեկտներից.

Նախ, օգտագործողի վարքագծի և բնութագրերի վերլուծություն:

Ակնհայտ է, որ քանի դեռ բավականաչափ օգտատիրոջ տվյալներ եք կուտակում, կարող եք վերլուծել օգտատիրոջ նախասիրությունները և գնման սովորությունները և նույնիսկ «օգտատիրոջը ավելի լավ ճանաչել, քան օգտատերը»:Դրանով դա շատ մեծ տվյալների շուկայավարման նախադրյալն ու մեկնարկային կետն է:Ամեն դեպքում, այն ընկերությունները, որոնք որպես իրենց կարգախոս օգտագործել են «հաճախորդակենտրոն»-ը, կարող են մտածել այդ մասին։Նախկինում կարո՞ղ եք իսկապես ժամանակին հասկանալ հաճախորդների կարիքներն ու մտքերը:Թերևս միայն մեծ տվյալների դարաշրջանում այս հարցի պատասխանն է ավելի պարզ։

Երկրորդ, խթանել ճշգրիտ մարքեթինգային տեղեկատվության աջակցությունը:

Վերջին մի քանի տարիների ընթացքում ճշգրիտ մարքեթինգը միշտ հիշատակվել է բազմաթիվ ընկերությունների կողմից, բայց դա շատ հազվադեպ է, բայց սպամը հեղեղվում է:Հիմնական պատճառն այն է, որ նախկինում անվանական ճշգրիտ մարքեթինգը այնքան էլ ճշգրիտ չէր, քանի որ այն չուներ օգտագործողի բնութագրական տվյալների աջակցություն և մանրամասն և ճշգրիտ վերլուծություն:Համեմատաբար ասած, ներկայիս RTB գովազդը և այլ հավելվածները մեզ ավելի լավ ճշգրտություն են ցույց տալիս, քան նախկինում, և դրա հետևում կանգնած է մեծ տվյալների աջակցությունը:

Երրորդ՝ ուղղորդեք ապրանքներն ու շուկայավարման գործունեությունը օգտագործողի օգտին:

Եթե ​​դուք կարող եք հասկանալ պոտենցիալ օգտագործողների հիմնական բնութագրերը մինչև ապրանքի արտադրությունը, և նրանց ակնկալիքները արտադրանքից, ապա ձեր արտադրանքի արտադրությունը կարող է լինել այնքան լավ, որքան հնարավոր է:Օրինակ՝ Netflix-ը մեծ տվյալների վերլուծություն է կիրառել՝ իմանալու այն ռեժիսորներին և դերասաններին, որոնք կցանկանային պոտենցիալ հանդիսատեսին նախքան «House of Cards»-ը նկարահանելը, և դա իսկապես գրավեց հանդիսատեսի սրտերը:Մեկ այլ օրինակ՝ «Little Times» ֆիլմի թրեյլերի թողարկումից հետո Weibo-ից հայտնի դարձավ, որ ֆիլմերի հիմնական հանդիսատեսը 90-ականներից հետո կանայք են, ուստի հետագա մարքեթինգային գործունեությունը հիմնականում իրականացվել է այս խմբերի համար։

Չորրորդ, մրցակիցների մոնիտորինգ և ապրանքանիշի հաղորդակցություն:

Այն, ինչ անում է մրցակիցը, շատ ընկերություններ ցանկանում են իմանալ:Նույնիսկ եթե մյուս կողմը ձեզ չի ասում, դուք կարող եք պարզել մեծ տվյալների մոնիտորինգի և վերլուծության միջոցով:Բրենդային հաղորդակցության արդյունավետությունը կարող է թիրախավորվել նաև մեծ տվյալների վերլուծության միջոցով:Օրինակ՝ կարող են իրականացվել հաղորդակցության միտումների վերլուծություն, բովանդակության առանձնահատկությունների վերլուծություն, օգտվողների ինտերակտիվ վերլուծություն, դրական և բացասական տրամադրությունների դասակարգում, բերանից բերանային կատեգորիաների վերլուծություն, արտադրանքի հատկանիշի բաշխում և այլն:Մրցակիցների հաղորդակցման միտումը կարելի է ըմբռնել մոնիտորինգի միջոցով, և արդյունաբերության համեմատական ​​օգտատերերի պլանավորումը կարելի է վկայակոչել ըստ օգտվողի ձայնի Պլանավորել բովանդակությունը և նույնիսկ գնահատել Weibo մատրիցայի գործառնական էֆեկտը:

Հինգերորդ, ապրանքանիշի ճգնաժամի մոնիտորինգ և կառավարման աջակցություն:

Նոր մեդիա դարաշրջանում ապրանքանիշի ճգնաժամը պատճառ է դարձել, որ շատ ընկերություններ խոսեն այդ մասին:Այնուամենայնիվ, մեծ տվյալները կարող են ընկերություններին նախապես պատկերացում կազմել:Ճգնաժամի բռնկման ժամանակ անհրաժեշտ է հետևել ճգնաժամի տարածման միտումին, բացահայտել կարևոր մասնակիցներին և հեշտացնել արագ արձագանքումը:Մեծ տվյալները կարող են հավաքել բացասական սահմանման բովանդակություն, անհապաղ սկսել ճգնաժամի հետևում և ահազանգ, վերլուծել ամբոխի սոցիալական հատկանիշները, հավաքել տեսակետները միջոցառման գործընթացում, բացահայտել հիմնական մարդկանց և հաղորդակցման ուղիները, այնուհետև պաշտպանել ձեռնարկությունների և ապրանքների հեղինակությունը և հասկանալ: աղբյուրը և բանալին:Հանգույց, արագ և արդյունավետ կերպով հաղթահարել ճգնաժամերը:

Վեցերորդ՝ ընկերության հիմնական հաճախորդները ստուգվում են:

Շատ ձեռներեցներ խճճված են այն հարցի մեջ, թե ձեռնարկության օգտագործողների, ընկերների և երկրպագուների մեջ որո՞նք են արժեքավոր օգտվողները:Մեծ տվյալների դեպքում, թերեւս, այս ամենը կարելի է փաստերով հաստատել:Օգտագործողի այցելած տարբեր կայքերից դուք կարող եք որոշել, թե արդյոք ձեզ հետաքրքրող բաները կապված են ձեր բիզնեսի հետ.Սոցցանցերում օգտատիրոջ տեղադրած տարբեր բովանդակությունից և ուրիշների հետ շփվող բովանդակությունից դուք կարող եք պարզել անսպառ տեղեկատվությունը, օգտագործելով որոշակի կանոններ՝ միավորելու և սինթեզելու համար, որը կարող է օգնել ընկերություններին ցուցադրել հիմնական թիրախային օգտվողներին:

Յոթերորդ, մեծ տվյալներն օգտագործվում են օգտվողների փորձը բարելավելու համար:

Օգտատիրոջ փորձը բարելավելու համար գլխավորը օգտատիրոջը և ձեր արտադրանքի կարգավիճակը, որն օգտագործում են, և ժամանակին հիշեցումներ կատարելն է:Օրինակ, մեծ տվյալների դարաշրջանում, հավանաբար, մեքենան, որը վարում եք, կարող է նախապես փրկել ձեր կյանքը:Քանի դեռ մեքենայի շահագործման մասին տեղեկատվությունը հավաքվում է ամբողջ մեքենայի սենսորների միջոցով, այն նախապես կզգուշացնի ձեզ կամ 4S խանութը, նախքան ձեր մեքենայի հիմնական բաղադրիչները խնդիրներ չունենան:Սա ոչ միայն փող խնայելու, այլեւ կյանքեր պաշտպանելու համար է:Փաստորեն, արդեն 2000թ.-ին ԱՄՆ-ի UPS էքսպրես ընկերությունը օգտագործեց այս կանխատեսող վերլուծության համակարգը, որը հիմնված է մեծ տվյալների վրա՝ հայտնաբերելու ԱՄՆ-ում 60,000 մեքենաների մեքենաների իրական ժամանակի վիճակը՝ ժամանակին պաշտպանական վերանորոգում իրականացնելու համար: .