Apakah pemasaran adalah ilmu?Tentu saja sejak manusia mempunyai aktivitas perdagangan, pemasaran selalu ada dan bentuk-bentuk baru terus bermunculan seiring dengan perubahan zaman.Di era big data, pemasaran juga berkembang perlahan.
Dalam beberapa hal, industri pemasaran saat ini juga memiliki potensi yang belum pernah terjadi sebelumnya.Ini adalah tren baru dalam bidang pekerjaan profesional pemasaran di era data besar.Banyak orang mengatakan bahwa menggabungkan kebijaksanaan pemasaran tradisional dengan kekuatan data besar yang luar biasa dapat menghasilkan keuntungan besar dalam analisis kualitatif dan kuantitatif.Namun untuk mencapai hal ini, masih banyak pekerjaan yang harus diselesaikan terlebih dahulu.Shawndra Hill, profesor manajemen operasi dan informasi di Wharton School of Business, mengatakan: “Ini adalah saat yang sangat menyenangkan.Ada banyak data yang harus ditambang untuk memahami pelanggan, sikap dan sikap mereka.Apa yang Anda pikirkan.Selain itu, penambangan data telah mengalami kemajuan besar dalam sepuluh tahun terakhir, namun perjalanan kita masih panjang…yaitu, untuk mengetahui makna sebenarnya di balik perkataan orang.”
Banyak orang yang merasa bahwa era big data akan segera tiba, namun seringkali hal tersebut hanya perasaan samar-samar.Untuk kekuatan sebenarnya dalam pemasaran, Anda dapat menggunakan kata yang modis untuk menggambarkannya-tidak jelas.Faktanya, Anda harus mencoba memahaminya untuk memahami kekuatannya.Bagi sebagian besar perusahaan, nilai utama pemasaran data besar berasal dari aspek-aspek berikut.
Pertama, analisis perilaku dan karakteristik pengguna.
Tentu saja, selama Anda mengumpulkan cukup data pengguna, Anda dapat menganalisis preferensi dan kebiasaan membeli pengguna, dan bahkan “mengenal pengguna lebih baik daripada pengguna”.Dengan ini, ini adalah premis dan titik awal dari banyak pemasaran data besar.Bagaimanapun, perusahaan-perusahaan yang menggunakan slogan “berpusat pada pelanggan” dapat memikirkan hal ini.Dulu, bisakah Anda benar-benar memahami kebutuhan dan pemikiran pelanggan secara tepat waktu?Mungkin hanya jawaban atas pertanyaan ini di era big data yang lebih jelas.
Kedua, mendorong dukungan terhadap informasi pemasaran yang presisi.
Selama beberapa tahun terakhir, pemasaran presisi selalu disebutkan oleh banyak perusahaan, namun sangat jarang, namun spam membanjiri.Alasan utamanya adalah pemasaran presisi nominal di masa lalu tidak terlalu akurat, karena kurangnya dukungan data karakteristik pengguna dan analisis yang rinci dan akurat.Secara relatif, periklanan RTB saat ini dan aplikasi lain menunjukkan akurasi yang lebih baik daripada sebelumnya, dan di belakangnya terdapat dukungan data besar.
Ketiga, memandu produk dan aktivitas pemasaran sesuai keinginan pengguna.
Jika Anda dapat memahami karakteristik utama calon pengguna sebelum produk diproduksi, dan harapan mereka terhadap produk tersebut, maka produksi produk Anda bisa sebaik mungkin.Misalnya, Netflix menggunakan analisis data besar untuk mengetahui sutradara dan aktor yang diinginkan calon penonton sebelum syuting “House of Cards”, dan itu benar-benar memikat hati penonton.Contoh lain, setelah trailer “Little Times” dirilis, diketahui dari Weibo melalui analisis data besar bahwa kelompok penonton utama filmnya adalah wanita pasca tahun 90an, sehingga aktivitas pemasaran selanjutnya terutama dilakukan untuk kelompok tersebut.
Keempat, pemantauan pesaing dan komunikasi merek.
Apa yang dilakukan pesaing adalah hal yang ingin diketahui banyak perusahaan.Meskipun pihak lain tidak mau memberi tahu Anda, Anda dapat mengetahuinya melalui pemantauan dan analisis data besar.Efektivitas komunikasi merek juga dapat ditargetkan melalui analisis data besar.Misalnya, analisis tren komunikasi, analisis fitur konten, analisis pengguna interaktif, klasifikasi sentimen positif dan negatif, analisis kategori dari mulut ke mulut, distribusi atribut produk, dll.Tren komunikasi pesaing dapat dipahami melalui pemantauan, dan perencanaan pengguna pembandingan industri dapat dirujuk sesuai dengan suara pengguna. Rencanakan konten dan bahkan evaluasi efek operasi matriks Weibo.
Kelima, pemantauan krisis merek dan dukungan manajemen.
Di era media baru, krisis merek telah menyebabkan banyak perusahaan membicarakannya.Namun, data besar dapat memberi perusahaan wawasan lebih awal.Selama krisis terjadi, yang diperlukan adalah melacak tren penyebaran krisis, mengidentifikasi pihak-pihak penting, dan memfasilitasi respons cepat.Big data dapat mengumpulkan konten definisi negatif, segera memulai pelacakan dan peringatan krisis, menganalisis atribut sosial dari kerumunan, mengelompokkan sudut pandang dalam proses peristiwa, mengidentifikasi orang-orang penting dan jalur komunikasi, dan kemudian melindungi reputasi perusahaan dan produk, dan memahami sumber dan kuncinya.Node, menangani krisis dengan cepat dan efektif.
Keenam, pelanggan utama perusahaan disaring.
Banyak wirausahawan yang terjerat dalam pertanyaan: di antara pengguna, teman, dan penggemar perusahaan, manakah yang merupakan pengguna berharga?Dengan big data, mungkin semua itu bisa didukung fakta.Dari berbagai website yang dikunjungi pengguna, Anda dapat menentukan apakah hal-hal yang Anda minati ada hubungannya dengan bisnis Anda;dari berbagai konten yang diposting oleh pengguna di media sosial dan konten yang berinteraksi dengan orang lain, Anda dapat mengetahui informasi yang tidak ada habisnya, menggunakan aturan tertentu untuk diasosiasikan dan disintesis, dapat membantu perusahaan menyaring pengguna target utama.
Ketujuh, big data digunakan untuk meningkatkan pengalaman pengguna.
Untuk meningkatkan pengalaman pengguna, kuncinya adalah benar-benar memahami pengguna dan status produk Anda yang mereka gunakan, serta membuat pengingat tepat waktu.Misalnya saja di era big data, mungkin mobil yang Anda kendarai bisa menyelamatkan nyawa Anda terlebih dahulu.Selama informasi pengoperasian kendaraan dikumpulkan melalui sensor di seluruh kendaraan, itu akan memperingatkan Anda atau bengkel 4S terlebih dahulu sebelum komponen utama mobil Anda mengalami masalah.Hal ini tidak hanya untuk menghemat uang, tetapi juga untuk melindungi kehidupan.Faktanya, pada awal tahun 2000, perusahaan UPS express di Amerika Serikat menggunakan sistem analisis prediktif berdasarkan data besar untuk mendeteksi kondisi kendaraan secara real-time dari 60.000 kendaraan di Amerika Serikat untuk melakukan perbaikan pertahanan secara tepat waktu. .
Waktu posting: 16 Maret 2021