Маркетинг ғылым ма?Әрине, адамдардың сауда қызметі болғандықтан, маркетинг әрқашан болған және уақыт өзгерген сайын жаңа формалар пайда болуын жалғастыруда.Үлкен деректер дәуірінде маркетинг де баяу дамыды.
Кейбір жағынан қазіргі маркетинг индустриясы да бұрын-соңды болмаған әлеуетке ие.Бұл үлкен деректер дәуіріндегі маркетинг мамандарын жұмыспен қамту бағытында жаңа үрдіс.Көптеген адамдар дәстүрлі маркетингтік даналықты үлкен деректердің орасан зор күшімен біріктіру сапалы және сандық талдауда үлкен артықшылықтарға әкелуі мүмкін дейді.Бірақ бұл үшін алдымен әлі де көп жұмыс істеу керек.Вартон бизнес мектебінің операциялар және ақпаратты басқару профессоры Шондра Хилл: «Бұл өте қызықты уақыт.Клиенттерді, олардың көзқарастарын және көзқарастарын түсіну үшін көптеген деректер бар.Не ойлап отырсың.Сонымен қатар, соңғы он жылда деректер өндіру үлкен жетістіктерге жетті, бірақ бізде әлі көп жол бар... яғни, адамдардың айтқан сөздерінің астарында шынайы мағынаны анықтау үшін әлі көп жол бар».
Көптеген адамдар үлкен деректер дәуірі келе жатқанын сезінеді, бірақ бұл көбінесе бұлыңғыр сезім.Маркетингтегі шынайы күші үшін оны сипаттау үшін сәнді сөзді қолдануға болады - түсініксіз.Шындығында, оның күшін түсіну үшін оны анықтауға тырысу керек.Көптеген компаниялар үшін үлкен деректер маркетингінің негізгі құндылығы келесі аспектілерден туындайды.
Біріншіден, пайдаланушы мінез-құлқы мен сипаттамаларын талдау.
Әлбетте, сіз жеткілікті пайдаланушы деректерін жинақтасаңыз, пайдаланушының қалауы мен сатып алу әдеттерін талдай аласыз, тіпті «пайдаланушыны пайдаланушыдан жақсырақ тани аласыз».Бұл көптеген үлкен деректер маркетингінің алғышарты және бастапқы нүктесі болып табылады.Қалай болғанда да, «тұтынушыға бағдарлануды» ұран ретінде пайдаланған компаниялар бұл туралы ойлана алады.Бұрын сіз тұтынушылардың қажеттіліктері мен ойларын дер кезінде түсіне аласыз ба?Үлкен деректер дәуірінде бұл сұрақтың жауабы ғана анық болуы мүмкін.
Екіншіден, нақты маркетингтік ақпаратқа қолдау көрсету.
Соңғы бірнеше жылда дәл маркетинг туралы көптеген компаниялар үнемі атап өтті, бірақ бұл өте сирек, бірақ спам тасқыны болып табылады.Оның басты себебі, бұрын номиналды дәлдік маркетингі онша дәл болмаған, өйткені оған пайдаланушыға тән деректердің қолдауы және егжей-тегжейлі және нақты талдау болмаған.Салыстырмалы түрде айтатын болсақ, қазіргі RTB жарнамасы және басқа қолданбалар бізге бұрынғыға қарағанда жақсырақ дәлдікті көрсетеді және оның артында үлкен деректерді қолдау тұр.
Үшіншіден, өнімдер мен маркетингтік әрекеттерді пайдаланушының пайдасына бағыттаңыз.
Егер сіз өнімді шығарғанға дейін әлеуетті тұтынушылардың негізгі сипаттамаларын және олардың өнімге деген үміттерін түсіне алсаңыз, онда сіздің өніміңізді өндіру мүмкіндігінше жақсы болуы мүмкін.Мысалы, Netflix әлеуетті аудитория «Карталар үйін» түсірмес бұрын қалайтын режиссерлер мен актерлерді білу үшін үлкен деректерді талдауды қолданды және ол шынымен де көрермендердің жүрегін жаулады.Тағы бір мысал, «Кішкентай уақыттардың» трейлері шыққаннан кейін Weibo-дан үлкен деректерді талдау арқылы оның фильмдерінің негізгі аудиториясы 90-шы жылдардан кейінгі әйелдер екені белгілі болды, сондықтан кейінгі маркетингтік іс-шаралар негізінен осы топтар үшін жүргізілді.
Төртіншіден, бәсекелестердің мониторингі және брендтік коммуникация.
Бәсекелес не істеп жатқанын көптеген компаниялар білгісі келеді.Басқа тарап сізге айтпаса да, үлкен деректерді бақылау және талдау арқылы білуге болады.Брендтік коммуникацияның тиімділігі үлкен деректерді талдау арқылы да мақсатты болуы мүмкін.Мысалы, коммуникация үрдісін талдау, мазмұн ерекшеліктерін талдау, пайдаланушының интерактивті талдауы, оң және теріс көңіл-күйді жіктеу, ауызша санатты талдау, өнім атрибуттарын бөлу және т.б.Бәсекелестердің коммуникациялық трендін мониторинг арқылы түсінуге болады, ал салалық салыстыру қолданушыны жоспарлау пайдаланушы дауысына сәйкес сілтеме жасауға болады Мазмұнды жоспарлаңыз және тіпті Weibo матрицасының жұмыс әсерін бағалаңыз.
Бесіншіден, бренд дағдарысын бақылау және басқаруды қолдау.
Жаңа медиа дәуірінде бренд дағдарысы көптеген компаниялардың бұл туралы айтуына себеп болды.Дегенмен, үлкен деректер компанияларға алдын ала түсінік бере алады.Дағдарыс басталған кезде дағдарыстың таралу тенденциясын қадағалау, маңызды қатысушыларды анықтау және жедел әрекет етуді жеңілдету қажет.Үлкен деректер теріс анықтамалық мазмұнды жинай алады, дағдарысты бақылауды және дабыл қағуды дереу бастауға, топтың әлеуметтік атрибуттарын талдауға, оқиға процесіндегі көзқарастарды топтастыруға, негізгі адамдар мен байланыс жолдарын анықтауға, содан кейін кәсіпорындар мен өнімдердің беделін қорғауға және түсінуге болады. көзі және кілті.Түйін, дағдарыстармен тез және тиімді күреседі.
Алтыншыдан, компанияның негізгі тұтынушылары тексеріледі.
Көптеген кәсіпкерлерді сұрақ мазалайды: кәсіпорынның пайдаланушылары, достары мен жанкүйерлері арасында құнды пайдаланушылар қайсысы?Үлкен деректермен мұның барлығын фактілермен растауға болады.Пайдаланушы кіретін әртүрлі веб-сайттардан сізді қызықтыратын нәрселердің сіздің бизнесіңізге қатысы бар-жоғын анықтауға болады;қолданушы әлеуметтік желілерде жариялаған әртүрлі мазмұннан және басқалармен өзара әрекеттесетін мазмұннан сіз сарқылмайтын ақпаратты біле аласыз, байланыстыру және синтездеу үшін белгілі бір ережелерді қолдана отырып, компанияларға негізгі мақсатты пайдаланушыларды тексеруге көмектесе аласыз.
Жетіншіден, үлкен деректер пайдаланушы тәжірибесін жақсарту үшін пайдаланылады.
Пайдаланушы тәжірибесін жақсарту үшін ең бастысы - пайдаланушыны және олар пайдаланып жатқан өніміңіздің күйін шынымен түсіну және уақытылы еске салулар жасау.Мысалы, үлкен деректер дәуірінде, мүмкін, сіз жүргізіп жатқан көлік сіздің өміріңізді алдын ала сақтай алады.Көлік құралының жұмысы туралы ақпарат бүкіл көліктегі сенсорлар арқылы жиналған болса, ол сізге немесе 4S дүкеніне көлігіңіздің негізгі бөліктерінде ақаулар туындамас бұрын алдын ала ескертеді.Бұл ақшаны үнемдеу үшін ғана емес, өмірді қорғау үшін де қажет.Шын мәнінде, 2000 жылдың басында АҚШ-тағы UPS экспресс компаниясы қорғаныс жөндеу жұмыстарын дер кезінде жүргізу үшін Америка Құрама Штаттарындағы 60 000 көліктің нақты уақыттағы көлік жағдайын анықтау үшін үлкен деректерге негізделген осы болжамды талдау жүйесін пайдаланды. .
Жіберу уақыты: 16 наурыз 2021 ж