Il marketing è una scienza?Naturalmente, poiché gli esseri umani svolgono attività commerciali, il marketing è sempre esistito e nuove forme continuano ad emergere man mano che i tempi cambiano.Nell’era dei big data, anche il marketing si è evoluto lentamente.
Per certi aspetti, anche l’attuale settore del marketing ha un potenziale senza precedenti.Questa è una nuova tendenza nella direzione occupazionale dei professionisti del marketing nell'era dei big data.Molte persone sostengono che combinare la tradizionale saggezza del marketing con l’enorme potere dei big data può portare enormi vantaggi nell’analisi qualitativa e quantitativa.Ma per fare questo c’è ancora molto lavoro da fare prima.Shawndra Hill, professore di operazioni e gestione delle informazioni presso la Wharton School of Business, ha dichiarato: “Questo è un momento molto emozionante.Ci sono molti dati da estrarre per comprendere i clienti, i loro atteggiamenti e le loro attitudini.A cosa stai pensando.D’altronde il data mining ha fatto passi da gigante negli ultimi dieci anni, ma abbiamo ancora molta strada da fare… cioè, per capire il vero significato dietro ciò che dice la gente”.
Molte persone sentono che l’era dei big data sta arrivando, ma spesso è solo una sensazione vaga.Per il suo vero potere di marketing, puoi usare una parola alla moda per descriverlo: poco chiaro.In effetti, dovresti provare a capirlo per capirne il potere.Per la maggior parte delle aziende, il valore principale del big data marketing deriva dai seguenti aspetti.
Innanzitutto, l'analisi del comportamento e delle caratteristiche dell'utente.
Ovviamente, finché accumuli abbastanza dati utente, puoi analizzare le preferenze e le abitudini di acquisto dell'utente e persino "conoscere l'utente meglio dell'utente".Con questo, è la premessa e il punto di partenza di molti big data marketing.In ogni caso, quelle aziende che hanno usato come slogan “customer-centric” possono pensarci.In passato, potevi davvero comprendere le esigenze e i pensieri dei clienti in modo tempestivo?Forse solo la risposta a questa domanda nell’era dei big data è più chiara.
In secondo luogo, promuovere il supporto per informazioni di marketing precise.
Negli ultimi anni il marketing di precisione è sempre stato menzionato da molte aziende, ma è molto raro, ma lo spam è inondato.Il motivo principale è che il marketing di precisione nominale in passato non era molto accurato, perché mancava il supporto dei dati caratteristici dell'utente e un'analisi dettagliata e accurata.Relativamente parlando, l’attuale pubblicità RTB e altre applicazioni ci mostrano una precisione migliore rispetto a prima, e dietro c’è il supporto dei big data.
In terzo luogo, orientare i prodotti e le attività di marketing a favore dell'utente.
Se riesci a comprendere le caratteristiche principali dei potenziali utenti prima che il prodotto venga realizzato e le loro aspettative riguardo al prodotto, la produzione del tuo prodotto può essere ottimale.Ad esempio, Netflix ha utilizzato l'analisi dei big data per conoscere i registi e gli attori che il potenziale pubblico avrebbe desiderato prima di girare “House of Cards”, e ha davvero catturato il cuore del pubblico.Per fare un altro esempio, dopo la pubblicazione del trailer di “Little Times”, Weibo ha appreso attraverso l’analisi dei big data che il principale gruppo di pubblico dei suoi film era costituito da donne post-anni ’90, quindi le successive attività di marketing sono state svolte principalmente per questi gruppi.
In quarto luogo, monitoraggio della concorrenza e comunicazione del marchio.
Ciò che fa un concorrente è ciò che molte aziende vogliono sapere.Anche se l'altra parte non te lo dice, puoi scoprirlo attraverso il monitoraggio e l'analisi dei big data.L’efficacia della comunicazione del marchio può essere valutata anche attraverso l’analisi dei big data.Ad esempio, è possibile eseguire l'analisi delle tendenze della comunicazione, l'analisi delle caratteristiche dei contenuti, l'analisi interattiva degli utenti, la classificazione dei sentimenti positivi e negativi, l'analisi delle categorie del passaparola, la distribuzione degli attributi del prodotto, ecc.L'andamento della comunicazione dei concorrenti può essere colto attraverso il monitoraggio e la pianificazione degli utenti del benchmarking del settore può essere definita in base alla voce dell'utente. Pianificare il contenuto e persino valutare l'effetto operativo della matrice Weibo.
In quinto luogo, monitoraggio della crisi del marchio e supporto alla gestione.
Nell’era dei nuovi media, la crisi del marchio ha fatto sì che molte aziende ne parlassero.Tuttavia, i big data possono fornire alle aziende informazioni in anticipo.Durante lo scoppio di una crisi, ciò che è necessario è monitorare la tendenza della propagazione della crisi, identificare i partecipanti importanti e facilitare una risposta rapida.I big data possono raccogliere contenuti a definizione negativa, avviare tempestivamente il monitoraggio e l'allarme delle crisi, analizzare gli attributi sociali della folla, raggruppare i punti di vista nel processo dell'evento, identificare le persone chiave e i percorsi di comunicazione, quindi proteggere la reputazione delle imprese e dei prodotti e comprendere la fonte e la chiave.Node, affronta le crisi in modo rapido ed efficace.
In sesto luogo, vengono selezionati i clienti chiave dell'azienda.
Molti imprenditori sono intrappolati nella domanda: tra gli utenti, gli amici e i fan dell'impresa, quali sono gli utenti preziosi?Con i big data, forse tutto ciò può essere supportato dai fatti.Dai vari siti web visitati dall'utente, puoi determinare se le cose che ti interessano sono legate alla tua attività;dai vari contenuti postati dall'utente sui social media e dai contenuti interagiti con altri, si possono ricavare inesauribili informazioni che, attraverso determinate regole di associazione e sintesi, possono aiutare le aziende a vagliare i principali target di utenza.
In settimo luogo, i big data vengono utilizzati per migliorare l’esperienza dell’utente.
Per migliorare l'esperienza dell'utente, la chiave è comprendere veramente l'utente e lo stato del prodotto che sta utilizzando e creare promemoria tempestivi.Ad esempio, nell’era dei big data, forse l’auto che guidi può salvarti la vita in anticipo.Finché le informazioni sul funzionamento del veicolo vengono raccolte tramite i sensori in tutto il veicolo, avviserà te o il negozio 4S in anticipo prima che i componenti chiave della tua auto abbiano problemi.Questo non è solo per risparmiare denaro, ma anche per proteggere vite umane.Infatti, già nel 2000, la società UPS Express negli Stati Uniti ha utilizzato questo sistema di analisi predittiva basato sui big data per rilevare in tempo reale le condizioni dei veicoli di 60.000 veicoli negli Stati Uniti al fine di effettuare tempestivamente riparazioni difensive .
Orario di pubblicazione: 16 marzo 2021